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1,急take a nap和gossip什么意思谢了

前者是小睡一下,后者是流言蜚语的意思

急take a nap和gossip什么意思谢了

2,gossip协议解决了什么问题

主要就是有环路时,交换机会有广播风暴。spanning-tree 主要避免这一问题,在port逻辑上的阻塞。你所说的spanning-tree是cisco还是huawei的还是其它产商的?我觉得有一个实际的题子,可以跟你一下。你也搞这一行了?

gossip协议解决了什么问题

3,select is not allowed in cluster mode怎么解决

集群架构每个节点都会跟其他节点保持连接,用来交换彼此的信息。节点组成集群的方式使用cluster meet命令,meet命令可以让两个节点相互握手,然后通过gossip协议交换信息。如果一个节点r1在集群中,新节点r2加入的时候与r1节点握手,r1节点会把
一般来说,如果提交任务的节点(即master)和worker集群在同一个网络内,此时client mode比较合适。如果提交任务的节点和worker集群相隔比较远,就会采用cluster mode来最小化driver和executor之间的网络延迟。

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4,急求大神解答关于流言路由协议的问题全部分数奉上

gossiping:是一种p2p环境中节点选择算法。LGossiping:Location-based GossipingLGossiping:Efficient Location-based GossipingFELGossiping"Fair Efficient Location-based Gossipingboottlenect problem:瓶颈。。这些上面几个关键词你挨着百度看看这些概念就懂了,最主要的是gossiping协议,后面几个肯定是这个的扩展...不是搞这个的 只能帮你这么多。。
没看懂什么意思?

5,如何用Flume实现实时日志收集系统

Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统,目前是Apache下的一个孵化项目,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力 Flume提供了从console(控制台)、RPC(Thrift-RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail)、syslog(syslog日志系统,支持TCP和UDP等2种模式),exec(命令执行)等数据源上收集数据的能力。 Flume采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性,Flume引入了ZooKeeper,用于保存配置数据,ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用,另外,在配置数据发生变化时,ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使用gossip协议同步数据。 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。设计目标:(1) 可靠性(2) 可扩展性3) 可管理性(4) 功能可扩展性
flume最早是cloudera提供的日志收集系统,目前是apache下的一个孵化项目,flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力 flume提供了从console(控制台)、rpc(thrift-rpc)、text(文件)、tail(unix tail)、syslog(syslog日志系统,支持tcp和udp等2种模式),exec(命令执行)等数据源上收集数据的能力。 flume采用了多master的方式。为了保证配置数据的一致性,flume引入了zookeeper,用于保存配置数据,zookeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用,另外,在配置数据发生变化时,zookeeper可以通知flume master节点。flume master间使用gossip协议同步数据。 flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。 设计目标: (1) 可靠性 (2) 可扩展性 3) 可管理性 (4) 功能可扩展性

6,Consul和ZooKeeperDoozerdEtcd的区别

ZooKeeper、Doozerd、Etcd在架构上都非常相似,它们都有服务节点(server node),而这些服务节点的操作都要求达到节点的仲裁数(通常,节点的仲裁数遵循的是简单多数原则)。此外,它们都是强一致性的,并且提供各种原语。通过应用程序内部的客户端lib库,这些原语可以用来构建复杂的分布式系统。Consul在一个单一的数据中心内部使用服务节点。在每个数据中心中,为了Consule能够运行,并且保持强一致性,Consul服务端需要仲裁。然而,Consul原生支持多数据中心,就像一个丰富gossip系统连接服务器节点和客户端一样。当提供K/V存储的时候,这些系统具有大致相同的语义,读取是强一致性的,并且在面对网络分区的时候,为了保持一致性,读取的可用性是可以牺牲的。然而,当系统应用于复杂情况时,这种差异会变得更加明显。这些系统提供的语义对开发人员构建服务发现系统很有吸引力,但更重要的是,强调开发人员要构建这些特性。ZooKeeper只提供一个原始的K/V值存储,并要求开发人员构建他们自己的系统来提供服务发现功能。相反的是,Consul提供了一个坚固的框架,这不仅仅是为了提供服务发现功能,也是为了减少推测工作和开发工作量。客户端只需简单地完成服务注册工作,然后使用一个DNS接口或者HTTP接口就可以执行工作了,而其他系统则需要你定制自己的解决方案。一个令人信服的服务发现框架必须包含健康检测功能,并且考虑失败的可能性。要是节点失败或者服务故障了,即使开发人员知道节点A提供Foo服务也是没用的。Navie系统利用的是心跳、周期性更新和TTLs,这些系统不仅需要工作量与节点数量成线性关系,并且对服务器的固定数量提出了要求。此外,故障检测窗口的存活时间至少要和TTL一样长。ZooKeeper提供了临时节点,这些临时节点就是K/V条目,当客户端断开连接时,这些条目会被删除。虽然这些临时节点比一个心跳系统更高级,但仍存在固有的扩展性问题,并且会增加客户端的复杂性。与ZooKeeper服务器端连接时,客户端必须保持活跃,并且去做持续性连接。此外,ZooKeeper还需要胖客户端,而胖客户端是很难编写,并且胖客户端会经常导致调试质询。Consul使用一个完全不同的架构进行健康检测。Consul客户端可以运行在集群中的每一个节点上,而不是拥有服务器节点,这些Consul客户端属于一个gossip pool,gossip pool提供了一些功能,包括分布式健康检测。gossip协议提供了一个高效的故障检测工具,这个故障检测工具可以应用到任意规模的集群,而不仅仅是作用于特定的服务器组。同时,这个故障检测工具也支持在本地进行多种健康检测。与此相反,ZooKeeper的临时节点只是一个非常原始的活跃度检测。因为有了Consul,客户端可以检测web服务器是否正在返回200状态码,内存利用率是否达到临界点,是否有足够的数据存储盘等。此外,ZooKeeper会暴露系统的复杂性给客户端,为了避免ZooKeeper出现的这种情况,Consul只提供一个简单HTTP接口。Consul为服务发现、健康检测、K/V存储和多数据中心提供了一流的支持。为了支持任意存储,而不仅仅是简单的K/V存储,其他系统都要求工具和lib库要率先建立。然而,通过使用客户端节点,Consul提供了一个简单的API,这个API的开发只需要瘦客户端就可以了, 而且,通过使用配置文件和DNS接口,开发人员可以建立完整的服务发现解决方案,最终,达到避免开发API的目的。
etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现。 etcd是由coreos开发并维护的,灵感来自于 zookeeper 和 doozer,它使用go语言编写,并通过raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。 raft是一个来自stanford的新的一致性算法,。

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