ZooKeeper的节点类型有哪些？

ZooKeeper是个分布式开放源码的分布式应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。ZooKeeper服务端支持7种节点类型分别是：持久、持久顺序、临时、临时顺序、容器、持久 TTL、持久顺序 TTL。

接下来具体介绍下ZooKeeper的节点类型:

1、持久、临时

持久是用的最多的一种类型也是默认的节点类型，临时节点相较于持久节点来说就是它会随着客户端会话结束而被删除，通常可以用在一些特定的场景，如分布式锁释放、健康检查等。

2、持久顺序、临时顺序

这两种放在一起介绍，他们相对于上面两种的特性就是ZK会自动在这两种节点之后增加一个数字的后缀，而路径 + 数字后缀是能保证唯一的，这数字后缀的应用场景可以实现诸如分布式队列，分布式公平锁等。

3、容器

容器节点是 3.5 以后新增的节点类型，只要在调用 create 方法时指定 CreateMode 为 CONTAINER 即可创建容器的节点类型，容器节点的表现形式和持久节点是一样的，但是区别是 ZK 服务端启动后，会有一个单独的线程去扫描，所有的容器节点，当发现容器节点的子节点数量为 0 时，会自动删除该节点，除此之外和持久节点没有区别，官方注释给出的使用场景是 Container nodes are special purpose nodes useful for recipes such as leader, lock, etc. 说可以用在 leader 或者锁的场景中。

4、持久 TTL、持久顺序 TTL

关于持久和顺序这两个关键字，不用我再解释了，这两种类型的节点重点是后面的 TTL，TTL 是 time to live 的缩写，指带有存活时间，简单来说就是当该节点下面没有子节点的话，超过了 TTL 指定时间后就会被自动删除，特性跟上面的容器节点很像，只是容器节点没有超时时间而已，但是 TTL 启用是需要额外的配置(这个之前也有提过)配置是 zookeeper.extendedTypesEnabled 需要配置成 true，否则的话创建 TTL 时会收到 Unimplemented 的报错。

ZooKeeper以Fast Paxos算法为基础，Paxos 算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast Paxos做了一些优化，通过选举产生一个领导者，只有leader才能提交proposer具体算法可见Fast Paxos。要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。

ZooKeeper目标是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。ZooKeeper包含一个简单的原语集提供Java和C的接口。

第一阶段：大数据开发入门

1、MySQL数据库及SQL语法

MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。

2、Kettle与BI工具

Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。

3、Python与数据库交互

实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”

第二阶段：大数据核心基础

1、Linux

Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。

2、Hadoop基础

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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

3、大数据开发Hive基础

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

第三阶段：千亿级数仓技术

企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

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以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

第四阶段：PB内存计算

1、Python编程基础+进阶

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Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

2、Spark技术栈

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

3、大数据Flink技术栈

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。

4.Spark离线数仓工业项目实战

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。