1.集群機器監控

這通常用于那種對集群中機器狀態，機器在線率有較高要求的場景，能夠快速對集群中機器變化作出響應。這樣的場景中，往往有一個監控系統，實時檢測集群機器是否存活。過去的做法通常是：監控系統通過某種手段（比如ping）定時檢測每個機器，或者每個機器自己定時向監控系統匯報“我還活著”。 這種做法可行，但是存在兩個比較明顯的問題：

• 集群中機器有變動的時候，牽連修改的東西比較多。
• 有一定的延時。

利用ZooKeeper有兩個特性，就可以實時另一種集群機器存活性監控系統：

• 客戶端在節點 x 上注冊一個Watcher，那么如果 x?的子節點變化了，會通知該客戶端。
• 創建EPHEMERAL類型的節點，一旦客戶端和服務器的會話結束或過期，那么該節點就會消失。

例如，監控系統在 /clusterServers 節點上注冊一個Watcher，以后每動態加機器，那么就往 /clusterServers 下創建一個 EPHEMERAL類型的節點：/clusterServers/{hostname}. 這樣，監控系統就能夠實時知道機器的增減情況，至于后續處理就是監控系統的業務了。

2.Master選舉

在分布式環境中，相同的業務應用分布在不同的機器上，有些業務邏輯（例如一些耗時的計算，網絡I/O處理），往往只需要讓整個集群中的某一臺機器進行執行，其余機器可以共享這個結果，這樣可以大大減少重復勞動，提高性能，于是這個master選舉便是這種場景下的碰到的主要問題。

利用ZooKeeper的強一致性，能夠保證在分布式高并發情況下節點創建的全局唯一性，即：同時有多個客戶端請求創建 /currentMaster 節點，最終一定只有一個客戶端請求能夠創建成功。利用這個特性，就能很輕易的在分布式環境中進行集群選取了。

另外，這種場景演化一下，就是動態Master選舉。這就要用到?EPHEMERAL_SEQUENTIAL類型節點的特性了。

上文中提到，所有客戶端創建請求，最終只有一個能夠創建成功。在這里稍微變化下，就是允許所有請求都能夠創建成功，但是得有個創建順序，于是所有的請求最終在ZK上創建結果的一種可能情況是這樣： /currentMaster/{sessionId}-1 ,?/currentMaster/{sessionId}-2 ,?/currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次選取序列號最小的那個機器作為Master，如果這個機器掛了，由于他創建的節點會馬上小時，那么之后最小的那個機器就是Master了。

3.搜索系統

在搜索系統中，如果集群中每個機器都生成一份全量索引，不僅耗時，而且不能保證彼此之間索引數據一致。因此讓集群中的Master來進行全量索引的生成，然后同步到集群中其它機器。另外，Master選舉的容災措施是，可以隨時進行手動指定master，就是說應用在zk在無法獲取master信息時，可以通過比如http方式，向一個地方獲取master。

在Hbase中，也是使用ZooKeeper來實現動態HMaster的選舉。在Hbase實現中，會在ZK上存儲一些ROOT表的地址和 HMaster的地址，HRegionServer也會把自己以臨時節點（Ephemeral）的方式注冊到Zookeeper中，使得HMaster可以隨時感知到各個HRegionServer的存活狀態，同時，一旦HMaster出現問題，會重新選舉出一個HMaster來運行，從而避免了 HMaster的單點問題。

轉載于:https://www.cnblogs.com/Bigata/p/9583371.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据培训：Zookeeper集群管理与选举的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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