zookeeper-操作与应用场景-《每日五分钟搞定大数据》

zookeeper作为一个分布式协调系统提供了一项基本服务：分布式锁服务，分布式锁是分布式协调技术实现的核心内容。像配置管理、任务分发、组服务、分布式消息队列、分布式通知/协调等，这些应用实际上都是基于这项基础服务由用户自己摸索出来的。

1.zookeeper在大数据系统中的常见应用

zookeeper作为分布式协调系统在大数据领域非常常用，它是一个很好的中心化管理工具。下面举几个常见的应用场景。

1.1.hdfs/yarn

• ha(分布式锁的应用)：master挂掉之后迅速切换到slave节点。

  1.2.hbase

• ha ：同上。
• 配置管理 ：client需要读写hbase的数据首先都是连到zk读取root表，获得meta表所在的region，最后找到数据所在位置。

• 任务发布：regionserver挂了一台，master需要重新分配region，会把任务放在zookeeper等regionserver来获取

  1.3.kafka

• 配置管理：broker会在zookeeper注册并保持相关的元数据（topic，partition信息等）更新

• 任务分配：给topic分配partitions和replication

2.zookeeper有哪些操作特性

2.1.数据结构

zookeeper命名空间中的znode，兼具文件和目录两种特点。既像文件一样维护着数据、元信息、acl、时间戳等数据结构，又像目录一样可以作为路径标识的一部分。 每个znode由3部分组成:

1. stat状态信息：描述该znode的版本, 权限等信息
2. data：与该znode关联的数据(配置文件信息、状态信息、汇集位置)，数据大小至多1m
3. children：该znode下的子节点

zookeeper中的每个节点存储的数据要被原子性的操作。也就是说读操作将获取与节点相关的所有数据，写操作也将替换掉节点的所有数据。另外，每一个节点都拥有自己的acl(访问控制列表)，这个列表规定了用户的权限，即限定了特定用户对目标节点可以执行的操作。

2.2.watch机制

zookeeper可以为所有的读操作设置watch，包括：exists()、getchildren()及getdata()。当节点状态发生改变时(znode的增、删、改)将会触发watch所对应的操作。当watch被触发时，zookeeper将会向客户端发送且仅发送一条通知，因为watch只能被触发一次，这样可以减少网络流量。

1. 数据watch(data watches)：getdata和exists负责设置数据watch
2. 孩子watch(child watches)：getchildren负责设置孩子watch

2.3.节点类型

zookeeper中的节点有两种，分别为临时节点和永久节点(还可再分为有序无序)。节点的类型在创建时即被确定，并且不能改变。

1. 临时节点：该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话(session)结束，临时节点将被自动删除，当然可以也可以手动删除。虽然每个临时的znode都会绑定到一个客户端会话，但他们对所有的客户端还是可见的。另外，zookeeper的临时节点不允许拥有子节点。（分布式队列）
2. 永久节点：该节点的生命周期不依赖于会话，并且只有在客户端显示执行删除操作的时候，他们才能被删除。

3.这些应用是如何通过这些特性实现的

3.1.ha:

两种方式：

1. 创建两个或多个有序临时节点，永远把最小值当做master
2. 创建临时节点的为master，多个slave会watch这个节点

3.2.配置管理：

存储集群元数据提供给client使用，体现在比如需要对hbase和kafka操作时，都会直接连到zookeeper，zookeeper记录了数据存储的位置，存活的节点等元数据信息。

3.3.任务发布：

master要监视/works和/tasks两个永久节点，以便能感知到由哪些slave当前可用，当前有新任务需要分配。
分配过程：在/assign下创建当前可用的worka，找到需要分配的taska，创建/assign/worka/taska

zookeeper还有很多类似的应用大多都是基于上面的特性。总的来说，zk只是一个提供了一些特性的系统，用户根据这些特性自己定义了它的用法。熟悉了zk的操作以及应用场景，下一篇说下zk的架构设计与角色分工。

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