分布式安装部署
- 集群规划
在hadoop-100，hadoop-101，hadoop-102三个节点上部署Zookeeper - 解压Zookeeper
- 创建zkDate目录
- 在zkData目录下常见myid文件
- 修改zoo_sample.cfg文件为zoo.cfg文件
- 把hadoop-100上的/opt/module/zookeeper-3.4.10分发到hadoop-101和hadoop-102上
[hadoop@hadoop-100 module]$ xsync zookeeper-3.4.10/ - 配置服务器编号
在hadoop-100，hadoop-101，hadoop-102分别修改myid文件为1,2,3 - 配置zoo.cfg文件
在hadoop-100上修改数据存储路径
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
并增加如下配置
server.1=hadoop-100:2888:3888
server.2=hadoop-101:2888:3888
server.3=hadoop-102:2888:3888
配置参数解读
server.A=B:C:D
A是一个数字，表示这个是第几号服务器
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server
B是这个服务器的ip地址
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口
D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口 - 同步zoo.cfg文件
[hadoop@hadoop-100 conf]$ xsync zoo.cfg - 集群操作
分别启动Zookeeper
[hadoop@hadoop-100 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@hadoop-101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@hadoop-102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
查看状态
[hadoop@hadoop-100 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
[hadoop@hadoop-101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
[hadoop@hadoop-102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
客户端命令行操作
| 命令基本语法 | 功能描述 |
|---|---|
| help | 显示所有操作命令 |
| ls path [watch] | 使用 ls 命令来查看当前znode中所包含的内容 |
| ls2 path [watch] | 查看当前节点数据并能看到更新次数等数据 |
| create | 普通创建 -s 含有序列 -e 临时（重启或者超时消失） |
| get path [watch] | 获得节点的值 |
| set | 设置节点的具体值 |
| stat | 查看节点状态 |
| delete | 删除节点 |
| rmr | 递归删除节点 |
- 启动客户端
[hadoop@hadoop-100 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh - 显示所有操作命令
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] help - 查看当前znode中所包含的内容
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls / - 查看当前节点详细数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls2 / - 创建两个普通节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /test "hello Zookeeper"
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /test/hello "hello i use zookeeper" - 获得节点的值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /test
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /test/hello - 创建短暂节点
create -e /test/ephemeral "Ephemeral data"
在当前客户端查看
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] ls /test
退出当前客户端
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] quit
重启客户端
[hadoop@hadoop-100 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
再次查看，节点已经删除
ls /test - 创建带序号的节点
先创建普通节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /test/sdata "sdata"
创建再序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] create -s /test/sdata/data "hello"
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] create -s /test/sdata/data "hello"
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] create -s /test/sdata/data "hello"
如果原来没有序号节点，序号从0开始依次递增。如果原节点下已有2个节点，则再排序时从2开始，以此类推 - 修改节点数据值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] set /test/hello "hhh" - 节点的值变化监听
在hadoop-101上注册监听/test/hello节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] get /test/hello watch
在hadoop-100上修改/test/hello的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] set /test/hello "hhhh"
在hadoop-101上观察收到的数据变化的监听
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1]
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/test/hello - 节点的子节点变化监听（路径变化）
在hadoop-101上监听/test节点的子节点的变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /test watch
在hadoop-100/test节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] create -s /test/watch "hhh"
在hadoop-101上观察收到子节点变化的监听
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3]
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/test - 删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 14] delete /test/watch0000000003 - 递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] rmr /test - 查看节点状态
stat /
API应用
环境准备
创建maven工程
添加pom文件
junit
junit
RELEASE
org.apache.logging.log4j
log4j-core
2.8.2
org.apache.zookeeper
zookeeper
3.4.10
在resources目录下，新增log4j.properties文件
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
创建Zookeeper客户端
private static String connectString = "hadoop-100:2181,hadoop-101:2181,hadoop-102:2181";
private static int sessionTime = 2000;
private ZooKeeper zkClient = null;
@Test
public void init() throws IOException {
zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTime, null);
}
创建子节点
@Test
public void create() throws KeeperException, InterruptedException {
// 参数1：要创建的节点的路径； 参数2：节点数据 ； 参数3：节点权限 ；参数4：节点的类型
String s = zkClient.create("/test", "testApi".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
获取子节点并监听节点变化
@Before
public void init() throws IOException {
zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTime, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
System.out.println("watchedEvent.getType() = " + watchedEvent.getType());
System.out.println("watchedEvent.getPath() = " + watchedEvent.getPath());
try {
zkClient.getChildren("/", true);
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
@Test
public void getDataAndWatch() throws KeeperException, InterruptedException {
List children = zkClient.getChildren("/", true);
for(String data : children) {
System.out.println("data = " + data);
}
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
判断Znode是否存在
@Test
public void exist() throws KeeperException, InterruptedException {
Stat exists = zkClient.exists("/test/apii", false);
System.out.println(exists == null ? "not exist" : "exist");
}
监听服务器节点动态上下线案例
需求
某分布式系统中，主节点可以有多台，可以动态上下线，任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线
需求分析
服务器动态上下线.png
具体实现
- 先在集群上创建/servers节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers" - 服务端代码
public class DistributeServer {
private static String connectString = "hadoop-100:2181,hadoop-101:2181,hadoop-102:2181";
private static int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zk = null;
private String parentNode = "/servers";
// 创建到zk的客户端连接
public void getConnect() throws IOException{
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
}
});
}
// 注册服务器
public void registServer(String hostname) throws Exception{
String create = zk.create(parentNode + "/server", hostname.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println(hostname +" is online "+ create);
}
// 业务功能
public void business(String hostname) throws Exception{
System.out.println(hostname+" is working ...");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1获取zk连接
DistributeServer server = new DistributeServer();
server.getConnect();
// 2 利用zk连接注册服务器信息
server.registServer(args[0]);
// 3 启动业务功能
server.business(args[0]);
}
}
- 客户端代码
public class DistributeClient {
private static String connectString = "hadoop-100:2181,hadoop-101:2181,hadoop-102:2181";
private static int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zk = null;
private String parentNode = "/servers";
// 创建到zk的客户端连接
public void getConnect() throws IOException {
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
// 再次启动监听
try {
getServerList();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
// 获取服务器列表信息
public void getServerList() throws Exception {
// 1获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
List children = zk.getChildren(parentNode, true);
// 2存储服务器信息列表
ArrayList servers = new ArrayList<>();
// 3遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
for (String child : children) {
byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);
servers.add(new String(data));
}
// 4打印服务器列表信息
System.out.println(servers);
}
// 业务功能
public void business() throws Exception{
System.out.println("client is working ...");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1获取zk连接
DistributeClient client = new DistributeClient();
client.getConnect();
// 2获取servers的子节点信息，从中获取服务器信息列表
client.getServerList();
// 3业务进程启动
client.business();
}
}