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  • zookeeper学习(上)

    zookeeper学习(上)

    在前面的文章里我多次提到zookeeper对于分布式系统开发的重要性,因此对zookeeper的学习是非常必要的。本篇博文主要是讲解zookeeper的安装和zookeeper的一些基本的应用,同时我还会教大家如何安装伪分布式,伪分布式不能在windows下实现,只能在linux下实现,我的伪分布式是通过电脑的虚拟机完成了,好了,不废话了,具体内容如下:

      首先我们要下载一个zookeeper,下载地址是:

      http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/

      一般我们会选择一个stable版(稳定版)进行下载,我下载的版本是zookeeper-3.4.5。

      我笔记本的操作系统是windows7,windows操作系统可以作为zookeeper的开发平台,但是不能作为zookeeper的生产平台,首先我们在windows下安装一个单机版的zookeeper。

      我们先解压zookeeper的安装包,解压后的zookeeper安装包我放置的路径是:

      E:zookeeperzookeeper-3.4.5

      下图是zookeeper的目录结构:

      我们进入conf包,将zoo_sample.cfg文件复制一份,并将复制好的文件改名为zoo.cfg。打开新建的zoo.cfg文件,将里面的内容进行修改,修改后的文件内容如下:

    #initLimit=10
    #syncLimit=5
    tickTime=2000
    dataDir=E:/zookeeper/zookeeper-3.4.5/data
    clientPort=2181

       下面我来解释下配置文件里的各个参数:

      initLimit和syncLimit是针对集群的参数,在我后面讲解伪分布式安装时候我会再讲解。

      tickTime:该参数用来定义心跳的间隔时间,zookeeper的客户端和服务端之间也有和web开发里类似的session的概念,而zookeeper里最小的session过期时间就是tickTime的两倍。

      dataDir:英文注释可以翻译为存储在内存中的数据库快照功能,我们可以看看运行后dataDir所指向的文件存储了什么样的数据,如下图所示:

     

      看来dataDir里还存储了日志信息,dataDir不能存放在命名为tmp的文件里。

      clientPort:是监听客户端连接的端口号。

      接下来我们要将zookeeper的安装信息配置到windows的环境变量里,我们在“我的电脑”上点击右键,选择属性,再点击高级系统设置,点击环境变量按钮,在系统变量这一栏,点击新建,添加:

    变量名:ZOOKEEPER_HOME
    变量值:E:zookeeperzookeeper-3.4.5

       还是在系统变量这一栏,找到path,点击编辑path,在变量值里添加:% ZOOKEEPER_HOME %in; % ZOOKEEPER_HOME %conf;

      Zookeeper使用java编写的,因此安装zookeeper之前一定要先安装好jdk,并且jdk的版本要大于或等于1.6。

      这样单机版的zookeeper就安装好了,下面我们将运行zookeeper。

      首先我们打开windows的命令行工具,将文件夹转到zookeeper安装目录的下的bin目录,然后输入zkServer命令,回车执行,那么zookeeper服务就启动成功了。

      下面我们用客户端连接zookeeper的服务端,我们再打开一个命令行工具,输入命令:

    zkCli -server localhost:2181

       下面是相关测试,如下图所示:

      伪分布式的安装,zookeeper和hadoop一样也可以进行伪分布式的安装,下面我就讲解如何进行伪分布式安装。

      我开始尝试在windows下安装伪分布式,但是没有成功,最后是在linux操作系统下才安装好伪分布式,我们首先下载好zookeeper的安装程序,然后新建三个配置文件分别是:

    zoo1.cfg:

    # The number of milliseconds of each tick
    tickTime=2000
    # The number of ticks that the initial
    # synchronization phase can take
    initLimit=10
    # The number of ticks that can pass between
    # sending a request and getting an acknowledgement
    syncLimit=5
    # the directory where the snapshot is stored.
    # do not use /tmp for storage, /tmp here is just
    # example sakes.
    dataDir=E:/zookeeper/zookeeper-3.4.5/d_1
    # the port at which the clients will connect
    clientPort=2181
    #
    # Be sure to read the maintenance section of the
    # administrator guide before turning on autopurge.
    #
    # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
    #
    # The number of snapshots to retain in dataDir
    #autopurge.snapRetainCount=3
    # Purge task interval in hours
    # Set to "0" to disable auto purge feature
    #autopurge.purgeInterval=1
    dataLogDir=E:/zookeeper/zookeeper-3.4.5/log1_2
    server.1=localhost:2887:3887
    server.2=localhost:2888:3888
    server.3=localhost:2889:3889

     zoo2.cfg:

    # The number of milliseconds of each tick
    tickTime=2000
    # The number of ticks that the initial
    # synchronization phase can take
    initLimit=10
    # The number of ticks that can pass between
    # sending a request and getting an acknowledgement
    syncLimit=5
    # the directory where the snapshot is stored.
    # do not use /tmp for storage, /tmp here is just
    # example sakes.
    dataDir=E:/zookeeper/zookeeper-3.4.5/d_2
    # the port at which the clients will connect
    clientPort=2182
    #
    # Be sure to read the maintenance section of the
    # administrator guide before turning on autopurge.
    #
    # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
    #
    # The number of snapshots to retain in dataDir
    #autopurge.snapRetainCount=3
    # Purge task interval in hours
    # Set to "0" to disable auto purge feature
    #autopurge.purgeInterval=1
    dataLogDir=E:/zookeeper/zookeeper-3.4.5/logs_2
    server.1=localhost:2887:3887
    server.2=localhost:2888:3888
    server.3=localhost:2889:3889

     zoo3.cfg:

    # The number of milliseconds of each tick
    tickTime=2000
    # The number of ticks that the initial
    # synchronization phase can take
    initLimit=10
    # The number of ticks that can pass between
    # sending a request and getting an acknowledgement
    syncLimit=5
    # the directory where the snapshot is stored.
    # do not use /tmp for storage, /tmp here is just
    # example sakes.
    dataDir=E:/zookeeper/zookeeper-3.4.5/d_3
    # the port at which the clients will connect
    clientPort=2183
    #
    # Be sure to read the maintenance section of the
    # administrator guide before turning on autopurge.
    #
    # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
    #
    # The number of snapshots to retain in dataDir
    #autopurge.snapRetainCount=3
    # Purge task interval in hours
    # Set to "0" to disable auto purge feature
    #autopurge.purgeInterval=1
    dataLogDir=E:/zookeeper/zookeeper-3.4.5/logs_3
    server.1=localhost:2887:3887
    server.2=localhost:2888:3888
    server.3=localhost:2889:3889

       这里我们把每个配置文件里的clientPort做了一定修改,让每个文件之间的clientPort不一样,dataDir属性也做了同样的调整,同时还添加了新配置内容,如下所示:

    server.1=localhost:2887:3887
    server.2=localhost:2888:3888
    server.3=localhost:2889:3889

       这里localhost指的是组成zookeeper服务的机器IP的地址,2887是用于进行leader选举的端口,3887是zookeeper集群里各个机器之间的通信接口。

      initLimit:是指follower连接并同步到leader的初始化连接,它是通过tickTime的倍数表示,例如我们上面的配置就是10倍的tickTime,当初始化连接时间超过设置的倍数时候则连接失败。

      syncLimit:是指follower和leader之间发送消息时请求和应答的时间长度,如果follower在设置的时间范围内不能喝leader通信,那么该follower将会被丢弃,它也是按tickTime的倍数进行设置的。

      dataLogDir:这个配置是指zookeeper运行的相关日志写入的目录,设定了配置,那么dataLog里日志的目录将无效,专门的日志存放路径,对zookeeper的性能和稳定性有好处。

      这里每一个配置文件都代表一个zookeeper服务器,下面我们启动伪分布式的zookeeper集群。

    zkServer.sh start zoo1.cfg
     
    zkServer.sh start zoo2.cfg
     
    zkServer.sh start zoo3.cfg

       下面我写一个java程序,该程序作为客户端调用zookeeper的服务,代码如下:

    package cn.com.test;
     
    import java.io.IOException;
     
    import org.apache.zookeeper.CreateMode;
    import org.apache.zookeeper.KeeperException;
    import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
    import org.apache.zookeeper.Watcher;
    import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
    import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
     
    public class zkClient {
     
        public static void main(String[] args) throws Exception{
            Watcher wh = new Watcher(){
                @Override
                public void process(WatchedEvent event) {
                    System.out.println(event.toString());
                }
            };
            ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181",30000,wh);
            System.out.println("=========创建节点===========");
            zk.create("/sharpxiajun", "znode1".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
            System.err.println("=============查看节点是否安装成功===============");
            System.out.println(new String(zk.getData("/sharpxiajun", false, null)));
            System.out.println("=========修改节点的数据==========");
            zk.setData("/sharpxiajun", "sharpxiajun130901".getBytes(), -1);
            System.out.println("========查看修改的节点是否成功=========");
            System.out.println(new String(zk.getData("/sharpxiajun", false, null)));
            System.out.println("=======删除节点==========");
            zk.delete("/sharpxiajun", -1);
            System.out.println("==========查看节点是否被删除============");
            System.out.println("节点状态:" + zk.exists("/sharpxiajun", false));
            zk.close();
        }
     
    }

       执行结果如下:

    log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.zookeeper.ZooKeeper).
    log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
    =========创建节点===========
    WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null
    =============查看节点是否安装成功===============
    znode1
    =========修改节点的数据==========
    ========查看修改的节点是否成功=========
    sharpxiajun130901
    =======删除节点==========
    ==========查看节点是否被删除============
    节点状态:null

       程序我今天不讲解了,只是给大伙展示下使用zookeeper的方式,本文可能没啥新颖的东西,但是本文是一个基础,有了这个基础我们才能真正操作zookeeper。

     
     
    分类: hadoop云计算
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