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双轨并行架构设计：全量迁移的并行策略、增量同步的延迟基准与双向Master实现

**第一层：双向Master架构。** 不同于传统主备模式，KFS的双轨部署要求源端和目标端的KFS节点均配置为master角色。两端都具备数据抽取和加载的完整能力，互为备份。

2026-10-09

一脸懵逼加从入门到绝望学习hadoop之Caused by: java.net.UnknownHostException: master报错

hadoop应用程序，hadoop部署在linux环境中，在运行调试时可能会出现无法找到主机，类似异常信息如下： java.net.UnknownHostException: unknown host: master

2017-09-10

elasticsearch负载均衡节点——客户端节点 node.master: false node.data: false 其他配置和ma...

elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。这两个参数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。

2017-11-21

Master60胜，AI又实现一个小目标！背后则是机器学习的一大进步

【编者按】1月4日晚，随着古力认输，Master对人类顶尖高手的战绩停留在60胜0负1和（1和是因为棋手掉线系统自动判和,并不是棋盘上的局）。

2017-01-02

Go 自带的 http/server.go 的连接解析与如何结合 master-worker 并发模式，提高单机并发能力

master-worker 模式本身是启动多个worker 线程，去并发读取有界队列里面的任务，并执行。

2018-05-16

Master 真实身份终于揭晓，随后百度高调展开一场人机大战丨AI科技评论周刊

雷锋网按：本周 AI 圈的大新闻不断，最引人关注的无疑是 Master 终于公布其真实身份，最终果然是人们猜测已久的 AlphaGo。

2017-07-31

ITIL Master 战略领导者课后分享：旧模式该不该马上退场——颠覆、逐步取代、共存与协同怎么选

我在课堂上遇到过这样一个提议：某学员单位想把IT服务台的人工坐席直接砍掉，全部换成智能服务台。这个方向没错，但"直接砍掉"这四个字我当场就打了个问号。新模式出现，不代表旧模式立刻就该消失。转型这件事有一个容易被忽略的前提：不管新模式建到哪一步，旧模式支撑的那部分业务照样要交付、照样要给客户提供服务，不能因为在建新系统就先停摆一段。这个前提逼出了一个问题——新旧模式在转换期间到底该怎么相处，是立刻切断，还是留一段并行期，留多久，谁给谁让路。我把这几年在课堂上反复讲的判断整理成四条路径：颠覆、逐步取代、共存、协同。这四条路径的代价、节奏和适用条件完全不同，选错了比不转型更麻烦。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11979861/da22f798a812032fc3bd19b6fa1869d8.png) ## 颠覆：最快也最不留余地颠覆是把旧模式尽快替换掉，只留下少数还能用的资产。原来需要十个坐席的服务台，换上一个基于飞书、企微或钉钉的机器人接单——自动应答、自动建工单，我给学员算过，这样至少能砍掉三四个坐席，也就是说十个人的活七个人就能扛住。这就是颠覆：大量砍掉人工。但我每次讲到这里都要补一句：颠覆很少能砍到底。一线的标准问答可以全部交给智能体，二线那部分需要人工升级处理、需要判断和担责的环节，我不建议一并撤掉。把这条线也砍了，出问题时没人接得住，客户体验反而会比转型前更差。颠覆适合什么场景：市场竞争激烈到旧模式已经养不起自己，或者客户基数在肉眼可见地流失。如果这两条都不成立，单纯为了"看起来先进"就选颠覆，通常是选错了节奏。 ## 逐步取代：用旧模式的收入养新模式逐步取代和颠覆的区别在于要不要留一段并行期。判断标准是：已经确定未来一定是线上为主，但眼下线上还打不出足够的现金流，那就让线下继续运转一段时间，把它当作过渡期的现金奶牛，一边靠它的利润养线上，一边逐步压缩它的份额，直到平滑接棒。我通常让学员用三句话检查是不是真的该走这条路：现有模式的客户和资源帮不了新模式发展，新模式在一段时间内还得靠旧模式的收入撑着，新模式迟早会侵蚀旧模式的份额。三句话都成立，才是真的逐步取代。这条路径听起来保守，但它有一个前提容易被忽略：必须定一个明确的份额压缩节奏，"先并行着，以后再说"不算数。据我观察，当管理层内部对要不要彻底转型意见不统一、又不想公开承认拿不定主意的时候，逐步取代很容易变成不需要决策的默认选项——听起来像是在稳妥推进，实际上只是把决策往后拖，拖到最后连当初定的份额压缩节点也没人再提起。 ## 共存与协同：不是所有旧模式都该退场有些旧模式压根不需要退场，因为它服务的客户群和新模式并不重叠。大型商超一边开着实体店，一边做电商，两者面对的是同一批消费者里不同的购物习惯，谁也不吃掉谁的份额，这就是共存。服装品牌的做法更能说明问题：不少品牌故意让线上和线下的商品编码不一致，就是为了防止顾客到店里试完衣服，转头拿着型号去网上找更便宜的价格，用意是让两个渠道各自独立，谁也不用为了迁就另一边牺牲自己的定价和体验。协同则更进一步，新旧模式主动互相拉动。笔记本电脑、手机、平板和在线音乐服务，任何一个单独存在都没问题，但放在一起，买手机的人更容易买平板，用平板的人更愿意留在同一个生态里订阅音乐服务，彼此拉高使用黏性，这就是一加一大于二——华为这几条产品线就是这么互相带出来的。协同的门槛比共存高得多，它要求渠道之间原本就没有竞争关系，而且客户确实需要在多个触点之间来回切换，缺了任何一个触点，体验都会掉一截。我在课堂上经常看到两者被混为一谈：共存是两个模式各过各的、互不影响，协同是两个模式主动互相拉抬。分不清这一点，团队很容易把本该维持独立的旧模式硬拉进新模式的营销叙事里，说成"协同发展"，实际上两边的用户和数据根本没有真正打通。硬凑协同，比如把两个本就互相替代的产品包装成"协同"，最后往往是两边都没做好。 ## 怎么选：五个问题，不是拍脑袋四条路径摆在面前，选哪一条不能靠感觉。我把判断收窄成几个问题。客户是主动欢迎新模式，还是仍然依赖旧模式提供的确定性——这是客户接受度要回答的，它决定了转换宜快还是宜缓。业务连续性看得更实际：转型期间收入和交付能不能保住，停摆一天就伤筋动骨的业务，选不了一次性切断的颠覆。竞争对手是不是已经规模化部署、逼得你不得不快，还是你还有观察和试验的余地，这是转型紧迫度。旧模式里哪些能力、渠道或客户关系值得带进新模式，哪些注定要被放弃，遗留资产这一条决定了颠覆时该留什么、逐步取代时该拿什么去养新模式。真正常被低估的是组织准备度：员工的技能、流程的标准化程度，能不能撑住新模式的运转。回到开头那个想直接砍掉全部坐席的提议，我当时问的正是这一条：标准问题的应答流程有没有先梳理成大模型能读懂的文档，二线人工升级的岗位职责有没有先划清楚。这些都还没做，说明组织还没准备好，再激进的路径也只是纸上谈兵，颠覆就先缓一缓，从共存或者小范围替代开始更稳妥。这几个问题当中，只要有一条给出的答案偏保守，我建议往共存或逐步取代靠；只要客户和市场同时给出强烈信号，颠覆才站得住脚。 ## 旧模式和新模式我见过最糟的情况，不是选错了这四条路径中的哪一条，而是压根没有选——旧模式和新模式就那么长期耗着，谁也没有明确的退出条件，谁也没有明确的接棒标准。团队一边维护着旧系统，一边投入新系统的建设，两份成本长期并存，却说不清楚这是共存、协同，还是只是没做决定。这种没有运作模式的状态通常有几个共同特征：立项时只考虑了要规避的风险，没考虑做成之后能带来什么成果；对现有系统的替代方案没有认真比较过，只是听说别人在做就跟着上；组织内部对当前商业模式本身还存在误解，连要转的是什么都没说清楚。这种状态比选错路径还危险，因为出了问题都不知道该往哪个方向去纠正。我给管理者的建议是：不管选了颠覆、逐步取代、共存还是协同，都要在立项那一刻说清楚三件事——旧模式什么时候退出，如果要保留，理由是什么，新模式要满足什么条件才能真正接棒。说不清这三件事，就先别急着切换。

2026-09-30

ITIL Master 战略领导者课后系列分享：选了A就是放弃了B——投资组合里的机会成本

我（长河老师）在课堂上常用这样一组假设的选项考学员：大数据平台、智能客服、AI质检、业务智能体、基础架构现代化，五个方向各自都能写出一套站得住脚的立项理由。我接着问一句：今年的预算够做几个？答案往往是两个。五个方向个个都能讲出完整的商业用例，但预算只够两个——这才是战略委员会真正要面对的问题，而不是逐个去判断"这个项目值不值"。 ## 委员会审的不是单个项目我带学员做战略沙盘的时候，经常有人把商业用例写得很漂亮，成本、收益、里程碑都算得清清楚楚，然后很意外地被驳回。他们的第一反应是自己的用例没写好。多数时候不是这个原因。战略委员会拿到的不是一份提案，是一整年所有提案叠在一起的清单，预算是个固定总数，比如一千万。批了一百万的智能服务台，剩下能用的就是九百万。委员会要回答的问题因此变成：在这一千万里，这一组项目加在一起，是不是本年度能拿到的最好结果？这跟"智能服务台这个项目本身好不好"是两个完全不同的问题，前者要把它放进一张组合表里，跟其他四个候选项目一起摆开看。这也是为什么委员会通常不太关心你选型选了哪家供应商、技术路线怎么走——那些是执行层面的细节，委员会要看的是这笔钱放进整个组合之后，回报和风险的搭配合不合理。单独看，五个项目可能都是好项目。放进同一张预算表里比较，总有几个要往后排——往后排的那几个，可能只是因为同一年里，另外几个候选项目在紧迫度或准备度上更占先。 ## 批一个，就是拒一个批准A不只是要花A的钱，还意味着暂时放弃了B本来可能带来的收益——这是我在课堂上反复强调的一点，很多人报预算的时候只算自己项目的成本收益，没算这笔账。机会成本的算法说起来不复杂：用A预计带来的收益，减去如果把这笔钱和资源投给B、B本可能产生的收益，两者一比较，才看得出选A的代价是多少。这笔账不做，你交上去的商业用例就只讲了A为什么好，没讲清楚组织为此付出了什么。我在课堂上用过这样一个假设来说明这道减法题：如果你是一家传统制造企业，销售数据的关联关系很简单，靠几条SQL语句就能算出清楚的报表，业务决策本来就不缺信息支撑，这时候单纯因为"现在大家都在做"就跟风上一个数据中台，投入未必能换来相应的产出。真正拖累这类企业效益的，往往是产线上的质量瑕疵靠人工目检，漏检率压不下去。数据中台不是不能做，但对这家企业来说，把同样的钱投进AI质检自动化，收益要明显更大——投进数据中台的那份预算，本可能从AI质检上拿到的效益，就是这次选择的机会成本。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11979861/e925a9187eea0e892f054aaea4812cc9.png) ## 五把尺子放在同一张桌子上比具体到怎么比，我在课堂上给学员用的是五个角度：战略相关性、端到端价值、紧迫度、准备度、依赖关系。这五项要摆在同一张表上逐条打分，单独论证再扎实，也比不出候选项目之间谁该先做。战略相关性问的是一句话：这个项目服务的是不是组织当前认定的方向，还是仅仅因为某个部门声音大、推得急。业务部门想上什么系统，理由讲得再动听，如果对不上组织今年认定的方向，它在这一项上就得不到高分，这跟这个部门重不重要没有关系。端到端价值要求收益能从需求提出一路追踪到交付验收，看得见结果。我在课上遇到过一个反例：一个环节升级了，前后两头还是老流程、老系统，省下来的时间全被卡在交接环节，业务部门感受不到任何变化，这笔投入放到委员会面前，自然排不上号。拖延本身会不会造成业务损失，是紧迫度要回答的问题。有学员跟我讨论过一个真实情况：如果竞争对手已经上线了同类能力，市场份额正在被蚕食，这就是紧迫的业务损失，必须优先推进；换成一个偏内部效率提升的项目，眼下没有类似的紧迫压力，往后排也不影响它本身的价值。那次讨论里，学员的实际情况是工厂运维场景，紧迫度确实不高，我给的建议不是硬推排期，而是把这件事交给领导小组里分管业务的那位负责人去推动——排序不靠前，不代表可以放着不管，沟通节奏照样要跟上。准备度评估我在课堂上要求拆成资金、文化、组织架构、能力、角色五个方面逐项打分，不笼统问一句"我们准备好了吗"。有的短板补得快，比如全员AI技能普及，安排几轮培训就能追上；有的短板补不快，比如核心业务数据长期缺失或口径混乱。后一种情况下，就算这个项目战略相关性再高，排到今年也未必明智，因为投进去的钱大概率要先花在补数据上，而不是产出预期的收益。依赖关系看的是候选项目之间谁先谁后：一年五个数字化项目里，两个存在先后依赖，另外三个互相独立，独立的那三个可以并行推进，有依赖的那一组必须先做上游那一个、再紧跟着推下游，硬要打乱顺序同时铺开，往往哪个都做不扎实。这一项在单独立项时最容易被忽略，因为每份商业用例都是分开写的，只有把候选项目摆到同一张组合表里，先后顺序才看得出来。五项放在一起看，能戳穿一个常见的假象：如果每个候选项目在委员会汇报时都被贴上"高优先级"的标签，这份排序表其实已经失效了。 ## 数字化和AI转型战略的执行力我自己做过甲方IT部门负责人，报预算的时候习惯把每个项目单独写成一份论证，各自成立，互不参照。真正在委员会那边起作用的，是把五个候选项目摆在同一张表上、按同一组标准逐条比出来的排序，单份论证再扎实也换不来这个结果。数字化和AI转型战略的执行力，很大程度上体现在这道取舍题上：能不能在有限预算里说清楚现在做什么，以及为什么另外几个方向要往后放。管理者提报项目的时候，不该只讲这个项目自己值不值，还要主动交代一句：如果这个批了，组织今年放弃的是什么、放弃的这部分收益又有多大。这句话讲不清楚，商业用例就只写完了一半。

2026-09-19

HDFS namenode 高可用（HA）搭建指南 QJM方式 ——本质是多个namenode选举master，用paxos实现一致性

一、HDFS的高可用性 1.概述本指南提供了一个HDFS的高可用性（HA）功能的概述，以及如何配置和管理HDFS高可用性(HA)集群。本文档假定读者具有对HDFS集群的组件和节点类型具有一定理解。有关详情，请参阅Apache的HDFS的架构指南。 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html 2.背景 CDH4之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。对于只有一个NameNode的集群，如果NameNode机器出现故障，那么整个集群将无法使用，直到NameNode重新启动。 NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群: (1). NameNode机器发生意外，比如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启NameNode (2). NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用 HDFS的HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。 3.架构 HDFSHA的解决方案可谓百花齐放，LinuxHA, VMware FT, sharedNAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等等。目前普遍采用的是shard NAS+NFS，因为简单易用，但是需要提供一个HA的共享存储设备。而社区已经把基于QJM/Quorum Journal Manager的方案merge到trunk了，clouderea提供的发行版中也包含了这个feature，这种方案也是社区在未来发行版中默认的 HA方案。在HA具体实现方法不同的情况下，HA框架的流程是一致的。不一致的就是如何存储和管理日志。在Active NN和Standby NN之间要有个共享的存储日志的地方，Active NN把EditLog写到这个共享的存储日志的地方，Standby NN去读取日志然后执行，这样Active和Standby NN内存中的HDFS元数据保持着同步。一旦发生主从切换Standby NN可以尽快接管Active NN的工作（虽然要经历一小段时间让原来Standby追上原来的Active，但是时间很短）。说到这个共享的存储日志的地方，目前采用最多的就是用共享存储NAS+NFS。缺点有：1）这个存储设备要求是HA的，不能挂掉；2）主从切换时需要 fencing方法让原来的Active不再写EditLog，否则的话会发生brain-split，因为如果不阻止原来的Active停止向共享存储写EditLog，那么就有两个Active NN了，这样就会破坏HDFS的元数据了。对于防止brain-split问题，在QJM出现之前，常见的方法就是在发生主从切换的时候，把共享存储上存放EditLog的文件夹对原来的Active的写权限拿掉，那么就可以保证同时至多只有一个Active NN，防止了破坏HDFS元数据。 Clouera为解决这个问题提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案。QJM的结构图如下所示： QJM的基本原理就是用2N+1台JournalNode存储EditLog，每次写数据操作有大多数（>=N+1）返回成功时即认为该次写成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的是最多有N台机器挂掉，如果多于N台挂掉，这个算法就失效了。这个原理是基于Paxos算法的，可以参考http://en.wikipedia.org/wiki/Paxos_(computer_science)。用QJM的方式来实现HA的主要好处有：1）不需要配置额外的高共享存储，这样对于基于commodityhardware的云计算数据中心来说，降低了复杂度和维护成本；2）不在需要单独配置fencing实现，因为QJM本身内置了fencing的功能；3）不存在Single Point Of Failure；4）系统鲁棒性的程度是可配置的（QJM基于Paxos算法，所以如果配置2N+1台JournalNode组成的集群，能容忍最多N台机器挂掉）；5）QJM中存储日志的JournalNode不会因为其中一台的延迟而影响整体的延迟，而且也不会因为JournalNode的数量增多而影响性能（因为NN向JournalNode发送日志是并行的）。摘自：http://blog.csdn.net/dangyifei/article/details/8920164 本文转自张昺华-sky博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6516424.html，如需转载请自行联系原作者

2017-11-14

iOS：二叉树多级表格的使用，使用三方库TreeTableView-master实现对json解析数据的递归遍历整理成树状结构

在项目中，我们有时需要使用二叉树来实现多级表格的递归遍历查询，如果对二叉树比较懂，那么写起来其实也不费事，为了节省开发时间，下面介绍一下第三方库TreeTableView-master，这个三方库上给了一些静态的数据展示可供参考

2017-10-12

ElasticSearch插件安装---Head ,Kopf与Bigdesk

/.gitignore inflating:bigdesk-master/LICENSE inflating:bigdesk-master/NOTICE inflating:bigdesk-master

2017-11-11

MHA架构搭建

, $orig_master_ip, $orig_master_port, $new_master_host,$new_master_ip, $new_master_port ); my $vip=

2017-11-11

基于MHA插件的MySQL高可用切换架构

, $orig_master_ip, $orig_master_port, $new_master_host, $new_master_ip, $new_master_port, $new_master_user

2018-02-06

【MySQL】【高可用】基于MHA架构的MySQL高可用故障自动切换架构

, $orig_master_ip, $orig_master_port, $new_master_host, $new_master_ip, $new_master_port, $new_master_user

2017-11-11

Kubernetes-在Kubernetes集群上搭建Hadoop集群

: hadoop-hdfs-master HDOOP_YARN_MASTER: hadoop-yarn-master --- apiVersion: v1 kind: Service metadata:

2018-07-30

CentOS 7.6构建MariaDB MHA高可用集群，实现VIP漂移和邮件告警

MHA在监控master节点故障时，会提升其中拥有最新数据的slave节点成为新的master节点。MHA还提供了master节点的在线切换功能，即按需切换master/slave节点。

2019-05-31

MySQL+Keepalived实现双机热备

vip），master会发组播，当backup收不到vrrp包时就认为master宕掉了，这时就需要根据VRRP的优先级来选举一个backup当master。

2017-03-27

3分钟解决MySQL 1032 主从错误

:192.168.1.250 Master_User:mysync Master_Port:2503306 Connect_Retry:60 Master_Log_File:mysql-bin.000005

2016-09-02

Centos 7 Saltstack 集群

Saltstack 双master master1 -------------------master2 | minion master1 1.yum-yinstallsalt-master

2017-11-07

JMS学习(六)-ActiveMQ的高可用性实现

Slave连接到Master，负责备份消息。 4）Master出现故障，Slave有两种处理方式：自己成为Master；关闭（停服务）---根据具体配置而定。

2017-10-17

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优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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双轨并行架构设计：全量迁移的并行策略、增量同步的延迟基准与双向Master实现

一脸懵逼加从入门到绝望学习hadoop之Caused by: java.net.UnknownHostException: master报错

elasticsearch负载均衡节点——客户端节点 node.master: false node.data: false 其他配置和ma...

Master60胜，AI又实现一个小目标！背后则是机器学习的一大进步

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ITIL Master 战略领导者课后分享：旧模式该不该马上退场——颠覆、逐步取代、共存与协同怎么选

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HDFS namenode 高可用（HA）搭建指南 QJM方式 ——本质是多个namenode选举master，用paxos实现一致性

iOS：二叉树多级表格的使用，使用三方库TreeTableView-master实现对json解析数据的递归遍历整理成树状结构

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