Coordinator

首页 > TAG信息列表 > Coordinator

【分布式数据库-Postgresq-XC】集群架构

Postgres-XC基于PgSQL的shared nothing的分布式关系型数据库集群。 Postgres-XC由三个主要的组件组成，分别为GTM(Global Transaction Manager)，Coordinator，Datanode。 GTM提供事务一致性管理，遵循数据库的ACID Coordinator是应用程序的访问入口，它的行为类似传统的PostgreSQL

kafka的Rebalance机制

选举机制如果kafka集群有多个broker节点，消费组会选择哪个partition节点作为Coordinator节点呢？它会通过如下公式，其中的50代表着kafka内部主题consumer offset的分区总数 Math.abs(hash(groupID)) % 50 那么当前Consumer Group的Coordinator就是上述公式计算出的partition的le

impala 查询资源调度配置，执行器executor，协调器coordinator 角色组配置优化节点资源分配

记录一下，在用impala作为计算引擎查询hive数据时，经常性的发现资源少的节点由于内存暴增而记录一下，在用impala作为计算引擎查询hive数据时，经常性的发现资源少的节点由于内存暴增而导致impala Daemon 挂掉，仔细查询cdh中impala执行过程的日志，发现impala的计算会初始化到一个节点我

Presto在大数据领域的实践和探索

Presto在大数据领域的实践和探索大数据技术与架构大数据技术与架构小编在去年的时候，写过一篇轰动全网的文章《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库》，这篇文章当时被各大门户网站和自媒体疯狂转载，保守阅读量也在50万+PV，在这篇文章中提到过Preto，Presto作为OLA

Seata Transaction Coordinator

引言前面，我们已经介绍了 Seata 的整体设计思想，接下来我们深入到其实现细节中，本文介绍 Seata 中最核心的模块 Transaction Coordinator 的实现。 TC Transaction Coordinator 整体的模块图如上所示: Coordinator Core: 在最下面的模块是事务协调器核心代码，主要用来处理事务

dremio 学习三 ha 说明

前边我们基本了解了dremio 的组件构成，一下是关于ha 的一个说明dremio 的ha 使用了一个活动的master coordinator 以及多个备份的coordinator 包含的特点 ha 支持自动恢复操作 ha 模式使用了冷备模式协调器的选举是通过zk 完成的元数据存储（kvstore）不是分布式的，挂载的文件系统必

dremio 学习四服务配置说明

master coordinator services: { coordinator.enabled: true, coordinator.master.enabled: true, executor.enabled: false } secondary 注意不要运行元数据的命令在secondary 节点 services: { coordinator.enabled: true,

Presto在车好多的实践

Presto 简介 1.简介 Presto 最初是由 Facebook 开发的一个分布式 SQL 执行引擎，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析，以弥补 Hive 在速度和对接多种数据源上的短板。发展历史如下： •2012年秋季，Facebook启动Presto项目•2013年冬季，Presto开源•2017年11月，11888 commits

kafka(六)----如何确定coordinator

一.谁来执行Rebalance以及管理consumer的group呢? kafka提供了一个角色,coordinator来执行对于consumer group的管理,当consumer group的第一个consumer启动的时候，它会去和kafka server确定谁是它们组的coordinator。之后该group内的所有成员都会和该coordinator进行协调通信

Presto简介

Presto Presto是基于大数据的分布式SQL查询引擎 Presto是开源的、基于大数据的交互式查询引擎。它设计的目的就是用来提高海量数据查询的速度。 Presto是运行在集群中的一个分布式系统，它可以分析海量数据。使用Presto，可以通过SQL接入和查询不同源头的数据。 Presto的整体架

kafka学习总结012 --- 数据消费相关流程

1、消费者组 kafka提供的一种可扩展可容错消费机制，某个topic的分区数据只能被组内的一个消费者消费，注：当指定了自动提交(enable.auto.commit=true)时，必须显式的指定消费者组ID(group.id) 2、消费位置和offset管理消费者需要记录消费了多少数据，即消费位置；consumer创建时可以指定off

分布式理论之分布式事物

假如没有分布式事务在一系列微服务系统当中，假如不存在分布式事务，会发生什么呢？让我们以互联网中常用的交易业务为例子：上图中包含了库存和订单两个独立的微服务，每个微服务维护了自己的数据库。在交易系统的业务逻辑中，一个商品在下单之前需要先调用库存服务，进行扣除库存，再调用订单

ZooKeeper之三阶段提交(3PC)

三阶段提交三阶段提交在协调者和参与者中引入超时机制，并且把两阶段提交的第一阶段拆分为两步：询问，然后锁住资源，最后真正提交。阶段一：CanCommit 协调者向参与者发送commit请求，参与者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。(如何判断是否可以提交不同的算法有不同的机制，但

分布式一致性协议

分布式事务 2PC 它可以保证在分布式事务中，要么所有参与进程都提交事务，要么都取消事务，即实现 ACID 的原子性（A）。在数据一致性中，它的含义是：要么所有副本（备份数据）同时修改某个数值，要么都不更改，以此来保证数据的强一致性。 2PC分为2个阶段：表决阶段：1、事务询问 Coordinator （协调者）向

Kafka学习之旅(十二):消费组重平衡问题

在介绍消费者的时候提到了消费者重平衡，这个机制的设计给我们提供了高可用，自动负载等等的便利。但是同时也带来了一些问题本篇来分析一下这个问题。 1. Rebalance 影响 Consumer 端 TPS。 Rebalance 就是让一个 Consumer Group 下所有的 Consumer 实例就如何消费订阅主题的

Error reported to Coordinator: Default MaxPoolingOp only supports NHWC on device type CPU

早上起来调参训练模型的时候 duang~~~ 上回出现这样的问题是： tensorflow装的CPU版，默认跑CPU，但配置里没改，但我是要跑GPU的，所以就：查看所有tensorflow相关的包 pip list |grep tensor 然后全卸了 pip uninstall tensorflow 。。。# '。。。'表示其他tensor开头的包

5105 pa3 Distributed File System based on Quorum Protocol

1 Design document 1.1 System overview We implemented a distributed file system using a quorum based protocol. The basic idea of this protocol is that the clients need to obtain permission from multiple servers before either reading or writing a file

Presto 0.22.0 安装记录

1. 下载 & 解压 # 下载 wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.220/presto-server-0.220.tar.gz # 移动到要安装目录 mv presto-server-0.220.tar.gz /opt/ # 解压 tar zxvf presto-server-0.220.tar.gz # 软链 ln -s presto-server-0.220 p

Kafka消费组(consumer group)

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西，特别是关于新版consumer的中文资料很少。最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本，笔者也觉得时机成熟了，于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念，希望能把consumer这点事说清楚，从而

1.18-1.21 Oozie Coordinator调度

一、时区问题1、修改系统时区## [root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# rm -rf /etc/localtime [root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime ##修改系统时间2、oozie时区oozie默认使用UTC(GMT)时区，而服务器

记一次kafka客户端NOT_COORDINATOR_FOR_GROUP处理过程

转发请注明原创地址：https://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/10602799.html 某日晚高峰忽然集群某个大流量业务收到lag报警，查看客户端日志发现reblance一直无法成功，日志如下根据客户端日志显示consumer在尝试joingroup的过程中收到了服务端COORDINATOR状态不正常的信息，怀疑是服