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【HBase】start master 与 start master --backup 的区别

我们都知道hbase 集群中通常有一个master 节点,多个region server节点,为了防止HBase 集群中master的单点故障,可以向集群中添加一个slave master,这些新添加的master 会分布在不同的物理机器上,因此以最坏的情形来看,当前运行master的那台物理机down了,整个系统可以由backup的 master 来接管! 在介绍如何添加master 节点之前,我们先了解一下在hbase集群中master是如何产生的.master 进程使用Zookeeper 来判断哪一个是当前活动的master:所有的master 竞争创建Zookeeper 中有一个专用的znode,第一个成功创建znode的成为集群中的当前活动的master ! 以上场景会发生在整个集群启动时,如果存在多个master 进程同时启动,则成功创建znode的成为集群中的master。所有其他未成功的节点则simply loop around the znode并且等待master创建的znode消失,并触发重新竞争。下面的是来自《HBase: The Definitive Gu...

MapReduce

本文系统地介绍和分析比较了业界主流的Yahoo! S4、StreamBase和Borealis三种流式计算系统,希望读者能从这些系统的设计中领悟到不同场景下流式计算所要解决的关键问题。 背景 非实时计算几乎都基于MapReduce计算框架,但MapReduce并不是万能的。对于搜索应用环境中的某些现实问题,MapReduce并不能很好地解决问题。 商用搜索引擎,像Google、Bing和Yahoo!等,通常在用户查询响应中提供结构化的Web结果,同时也插入基于流量的点击付费模式的文本广告。为了在页面上最佳位置展现最相关的广告,通过一些算法来动态估算给定上下文中一个广告被点击的可能性。上下文可能包括用户偏好、地理位置、历史查询、历史点击等信息。一个主搜索引擎可能每秒钟处理成千上万次查询,每个页面都可能会包含多个广告。为了及时处理用户反馈,需要一个低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎。然而,对于这些实时性要求很高的应用,尽管MapReduce作了实时性改进,但仍很难稳定地满足应用需求。因为Hadoop为批处理作了高度优化,MapReduce系统典型地通过调度批量任务来操作静态数据;而流式计算的...

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