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【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