zookeeper集群为什么是3个以上节点?
并且，如果集群出现问题，其中存活的机器必须大于n+1台，否则leader就无法获得多数server的支持，系统就自动挂掉，所以一般是3个或者3个以上节点。 ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。
multi-paxos 是轮流坐庄的形式。每个节点都有机会发起协商，各个节点发起事务时，由自己发起协商即可。不存在明显的性能瓶颈 但在轮流坐庄的模式下，如果存在一个高延迟的节点，轮到它坐庄时，其他节点都需要等待，它延迟越高，大家就等待越久，从而影响整体性能。
通常这样设置的话，是为了避免太多的从节点参与过半写的过程，导致影响性能，这样Zookeeper只要使用一个几台机器的小集群就可以实现高性能了，如果要横向扩展的话，只需要增加Observer节点即可。ZooKeeper建议集群节点个数为奇数，只要超过一半的机器能够正常提供服务，那么整个集群都是可用的状态。
因为如果挂掉3台，剩下的机器就无法实现过半了。因此，从上面的讲解中，我们其实可以看出， 对于一个由6台机器构成的ZooKeeper集群来说，和一个由5台机器构成的ZooKeeper集群相比，其在容灾能力上并没有任何显著的优势。 基于这个原因，ZooKeeper集群通常设计部署成奇数台服务器即可。
节选自《hadoop下的分布式搜索引擎》（太原理工大学），由此可见，hadoop多节点部署最少可以是2个节点，即一个NameNode和一个DataNode。
Zookeeper和Etcd的对比
1、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。
2、在创建一百万个或更多键时，etcd可以比Zookeeper或Consul稳定地提供更好的吞吐量和延迟。此外，它实现了这一目标，只有一半的内存，显示出更高的效率。但是，还有一些改进的余地，Zookeeper设法通过etcd提供更好的最小延迟，代价是不可预测的平均延迟。
3、ZooKeeper提供了完备的状态管理能力，可以用于构建复杂的分布式状态机系统。etcd：etcd是一个分布式的键值存储系统，可用于服务发现、配置管理、分布式锁等场景。etcd支持基于Raft协议的一致性复制，可以保证状态机在分布式环境下的正确性。
4、etcd作为一个受到ZooKeeper与doozer启发而催生的项目，除了拥有与之类似的功能外，更专注于以下四点。 接下来将针对剖析一些etcd的经典使用场景，来看看etcd这个基于Raft强一致性算法的分布式存储仓库能给我们带来哪些帮助。
5、etcd与Kubernetes的深度集成，使得它成为应用层面上的理想选择。社区的需求，如高并发处理、可靠的数据观察和递归查询，etcd都表现出色，支持历史版本的读取和多键事务，这在强一致性模型如Linearizable一致性中尤为显著。
6、Zookeeper分布式锁具有良好的可靠性和顺序性，但实现相对复杂，且性能可能受到Zookeeper集群性能的影响。最后，ETCD是另一个实现分布式锁的选项。ETCD是一个高可用的键值存储系统，用于共享配置和服务发现。通过利用ETCD的CAS（Compare and Swap）操作以及租约（Lease）机制，可以实现分布式锁。
zookeeper怎么实现分布式锁
在分布式系统下，使用Java中的synchronized或者Lock已经不能满足需求了。关于分布式锁的实现，我们可以利用MySQL的唯一索引去实现，也可以利用Redis的SETNX，同样也可以使用Zookeeper的节点唯一路径去实现。（1）线程先去 /locks 路径下面创建一个带序号的临时节点。
再者，Zookeeper也是一个常用的分布式锁实现工具。Zookeeper通过数据节点（ZNode）来维护锁的状态。每个要获取锁的节点都会在Zookeeper中创建一个临时顺序节点，然后尝试获取该节点前一个节点（即比自己小的最大的节点）的监听。
分布式锁的实现方式主要包括基于数据库、基于缓存系统、基于Zookeeper等几种方法。首先，基于数据库的分布式锁实现，可以利用数据库的唯一索引或主键约束来实现锁的功能。例如，在数据库中创建一个包含唯一索引的表，当需要加锁时，尝试向该表中插入一条记录。
zookeeper集群部署和单机部署的区别和优缺点
集群和单机各有其优点和缺点。集群可以分摊计算和存储的负载，提高可用性和扩展性，适用于高并发和大规模的应用场景。但它也存在一些缺点，例如需要配备更多的硬件和软件设备，管理和维护成本较高，配置和部署较为复杂。单机虽然简单易用，但它的计算能力和存储容量有限，无法满足大规模和高并发的需求。
优点：配置简单，单个 Master 宕机或重启维护对应用无影响，在磁盘配置为 RAID10 时，即使机器宕机不可恢复情况下，由与 RAID10 磁盘非常可靠，消息也不会丢（异步刷盘丢失少量消息，同步刷盘一条不丢）。性能最高。
本质上集群部署并没有提高性能，性能看起来提高只是附加属性。集群的主要目的有两个：避免单点问题 扩容 单点问题 假设没有集群部署，那么就是说只有一台Server对外提供服务，如果这个Server挂掉了，那么所有的客户端就没办法访问了。
在生产环境下，三机房部署是最常见的、容灾性最好的部署方案。三机房部署中要求每个机房中的主机数量必须少于集群总数的一半。 zk 官方没有给出较好的双机房部署的容灾方案。只能是让其中一个机房占有超过半数的主机，使其做为主机房，而另一机房少于半数。当然，若主机房出现问题，则整个集群会瘫痪。
...6.服务注册发现框架比较(Consul/Zookeeper/etcd/Eureka)
1、Eureka是在Java语言上，基于Restful Api开发的服务注册与发现组件，由Netflix开源。遗憾的是，目前Eureka仅开源到X版本，X版本已经宣布闭源。 Eureka Server 也可以运行多个实例来构建集群，解决单点问题，但不同于 ZooKeeper 的选举 leader 的过程，Eureka Server 采用的是Peer to Peer 对等通信。
2、Consul是一个在国外流行的服务发现和配置共享的服务软件。本文翻译自Consul的官方文档，文中重点讲述：在与主流同类软件ZooKeeper、Doozerd以及Etcd比较时，Consul的优势所在。
3、上面的话直接摘抄百度百科的内容，国内很多公司做分布式开发最初的选型大部分都是采用dubbo框架。dubbo框架注册中心主要使用zookeeper。zookeeper服务端与客户端的底层通讯为netty。zookeeper采用CAP理论中的CP，一般集群部署最少需要3台机器。
4、consul是google开源的一个使用go语言开发的服务发现、配置管理中心服务。内置了服务注册与发现框架（类似zookeeper）、分布一致性协议实现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心方案。服务部署简单，只有一个可运行的二进制的包。每个节点都需要运行agent，他有两种运行模式server和client。
hbase使用出的错,求帮助
配置错误可能是路由器端口参数设定有误，或路由器路由配置错误以致于路由循环或找不到远端地址，或者是网络掩码设置错误等。比如，同样是网络中某条线路故障，发现该线路没有流量，但又可以Ping通线路两端的端口，这时很可能就是路由配置错误导致循环了。
配置错误。首先修改hbase-site.xml配置文件，把hbase.rootdir修改成hbase.root.dir。其次同步实际。然后在里面添加以下命令。最后重启即可。
数据表不存在：确保要导出的数据表存在，可以通过HBaseShell或其他管理工具验证表的存在性。权限问题：确保具有足够的权限执行数据导出操作，需要相应的读取数据表的权限。配置错误：检查导出工具的配置是否正确设置，确认指定了正确的表名、输出路径等参数。
直到提交成功为止。2）对于读端，捕获异常后，可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。3）当然，还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。
