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大数据分布式架构单点故障详解(Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm)构建HA高可用架构

【本文转载自:www.bigdata-star.com】本文整合梳理了主流大数据生态圈中的组件:Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm的单点故障问题的解决方案:构建HA(High Available)高可用架构。阅读本文之前,最好需要了解清楚各组件的架构原理。 单点故障的出现原因 首先一张图来了解下这些组件的架构: 我们可以发现:它们的共同特点就是都是主从结构。HDFS中的NameNode,Yarn中ResourceManager,Hbase中HMaster,Spark中Master,Storm中Nimbus起着“老大”的角色,那么“老大”挂了怎么办呢?这可就麻烦了,只要老大挂了,等于整个集群的服务都用不了了,NameNode挂了整个集群的HDFS就用不了了,HBase的HMaster挂了整个集群的Hbase都用不了了,等等。这就是所谓的单点故障问题。单点指只有一个主节点。 单点故障的解决方案 既然只有一个主节点就会发生单点故障,那么我们很容易可以想到,我来两个不就行了!对的,HA的思想就是多弄几个主节点,一个死了另一个上。但这样也不够啊!必须有个东西能够使得发生故障的...

从 Elasticsearch 来看分布式系统架构设计

Elasticsearch 集群架构 Elasticsearch 是一个非常著名的开源搜索和分析系统,目前被广泛应用于互联网多种领域中,尤其是以下三个领域特别突出。一是搜索领域,相对于 solr,真正的后起之秀,成为很多搜索系统的不二之选。二是 Json 文档数据库,相对于 MongoDB,读写性能更佳,而且支持更丰富的地理位置查询以及数字、文本的混合查询等。三是时序数据分析处理,目前是日志处理、监控数据的存储、分析和可视化方面做得非常好,可以说是该领域的引领者了。 Elasticsearch 的详细介绍可以到官网查看。我们先来看一下 Elasticsearch 中几个关键概念: 节点(Node):物理概念,一个运行的 Elasticearch 实例,一般是一台机器上的一个进程。 索引(Index),逻辑概念,包括配置信息 mapping 和倒排正排数据文件,一个索引的数据文件可能会分布于一台机器,也有可能分布于多台机器。索引的另外一层意思是倒排索引文件。 分片(Shard):为了支持更大量的数据,索引一般会按某个维度分成多个部分,每个部分就是一个分片,分片被节点 (Node) 管理。...

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