本文作者:莫崖

开源分布式服务框架(分布式协调服务的开源框架)

莫崖 2024-07-19 08:13:45 7
开源分布式服务框架(分布式协调服务的开源框架)摘要: 1、Kafka为什么要抛弃ZooKeeper?...

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Kafka为什么要抛弃ZooKeeper?

因为 ZooKeeper 是一个功能强大且经过验证的工具,在早期利用它来实现一些功能,多简单哟,都不需要自己实现。要不是 ZooKeeper 的机制导致了这个瓶颈,也不可能会有这个改造的。软件就是这样,没必要重复造轮子,合适就好。

zookeeper 是一个分布式的协调组件,早期版本的kafka用zk做meta信息存储,consumer的消费状态,group的管理以及 offset的值。考虑到zk本身的一些因素以及整个架构较大概率存在单点问题,新版本中逐渐弱化了zookeeper的作用。

开源分布式服务框架(分布式协调服务的开源框架)

所以kafka需要zk,在kafka的设计中就依赖了zk了。

Kafka 不能脱离 Zookeeper 单独使用,因为 Kafka 使用 Zookeeper 管理和协调 Kafka 的节点服务器。但是,最新的 0 版本中,Kafka 依然兼容 zookeeper Controller,但 Kafka Raft 元数据模式,已经可以在不依赖 zookeeper 的情况下启动 Kafka 了。

开源的分布式协调服务—Zookeeper

这个框架是Zookeeper。Zookeeper 是一个分布式协调服务的开源框架。 主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题, 例如怎样避免同时操作同一数据造成脏读的问题。分布式系统中数据存在一致性的问题。ZooKeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统。

zookeeper是动物管理员的意思。ZooKeeper是一个分布式的,开放源码租前慎的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

开源分布式服务框架(分布式协调服务的开源框架)

在分布式世界中,Zookeeper——这款强大的开源协调服务,犹如一座高效的分布式交响乐团,为应用间的协作与服务管理奏响了和谐的乐章。它专长于配置同步、分布式锁和微服务注册等任务,通过集群复制技术,确保了高度的可用性和数据一致性,为服务的稳定运行提供了坚实的保障。zk的核心特性在于其卓越的性能表现。

zk是“ZooKeeper”的缩写,它是一个开源的分布式协调服务。它提供高效且可靠的分布式协调,并可用于构建分布式应用程序和服务。zk可以用于解决数据共享、集群管理、分布式锁等问题,具有高可用性、高性能和易于使用的特点。zk具有很多优点。

大数据开发必用的分布式框架有哪些

1、Dubbo Dubbo是阿里巴巴开源的一个分布式服务框架,致力于提供高性能、透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包括:远程通讯、集群容错和高可用性、自动发现。远程通讯提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型、序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。

2、Hadoop:Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算,并开发了 HDFS(分布式文件系统)和 HBase(数据存储系统),以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准,并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。

开源分布式服务框架(分布式协调服务的开源框架)

3、Flink:Flink是一个高性能、高吞吐量的分布式流处理框架,它提供了基于流的处理和批处理的功能。Flink的核心组件是数据流图(DataFlowGraph),它可以将数据流图中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。Flink还提供了包括机器学习库MLlib、图计算库GraphX等在内的多个库。

4、Apache Hadoop Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理大规模数据集。它提供了分布式存储和分布式计算的功能,并且具有高度可扩展性和可靠性。Hadoop能够处理各种类型的计算任务,包括批处理和实时计算。其核心组件包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。

到此,以上就是小编对于分布式协调服务的开源框架的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。

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