在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP
扫描二维码
关注博学谷微信公众号
ZooKeeper的数据模型采用树形层次结构，而Znode就是ZooKeeper树中的每个节点。和文件系统的目录树一样，ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点。但也有不同之处： 比如Znode兼具文件和目录两种特点，而且它还具有原子性操作，存储数据大小也有限制。另外，Znode还是通过路径引用。下面我们来看看数据结构图、节点类型、节点属性以及ZooKeeper Watcher相关内容。
1、数据结构图
图中的每个节点称为一个 Znode。 每个 Znode 由 3 部分组成:
（1）stat：此为状态信息, 描述该 Znode 的版本, 权限等信息
（2）data：与该 Znode 关联的数据
（3）children：该 Znode 下的子节点
2、节点类型
Znode有两种，分别为临时节点和永久节点。节点的类型在创建时即被确定，并且不能改变。临时节点：该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话结束，临时节点将被自动删除，当然可以也可以手动删除。临时节点不允许拥有子节点。永久节点：该节点的生命周期不依赖于会话，并且只有在客户端显示执行删除操作的时候，他们才能被删除。
Znode还有一个序列化的特性，如果创建的时候指定的话，该 Znode 的名字后面会自动追加一个不断增加的序列号。序列号对于此节点的父节点来说是唯一的，这样便会记录每个子节点创建的先后顺序。它的格式为“%10d”(10位数字，没有数值的数位用 0 补充，例如“0000000001”)。
3、节点属性
每个 znode 都包含了一系列的属性，通过命令 get，可以获得节点的属性。
dataVersion：数据版本号，每次对节点进行 set 操作，dataVersion 的值都会增加 1（即使设置的是相同的数据），可有效避免了数据更新时出现的先后顺序问题。
cversion ：子节点的版本号。当 znode 的子节点有变化时，cversion 的值就会增加 1。
cZxid ：Znode 创建的事务 id。
mZxid ：Znode 被修改的事务 id，即每次对 znode 的修改都会更新 mZxid。对于 zk 来说，每次的变化都会产生一个唯一的事务 id，zxid（ZooKeeper Transaction Id）。通过 zxid，可以确定更新操作的先后顺序。例如，如果 zxid1小于 zxid2，说明 zxid1 操作先于 zxid2 发生，zxid 对于整个 zk 都是唯一的， 即使操作的是不同的 znode。
ctime：节点创建时的时间戳。
mtime：节点最新一次更新发生时的时间戳。
ephemeralOwner：如果该节点为临时节点，ephemeralOwner 值表示与该节点。绑定的 session id。如果不是，ephemeralOwner 值为 0。
在 client 和 server 通信之前，首先需要建立连接，该连接称为 session。连接建立后，如果发生连接超时、授权失败，或者显式关闭连接，连接便处于 CLOSED 状态，此时 session 结束。
4、ZooKeeper Watcher（监听机制）
ZooKeeper 提供了分布式数据发布/订阅功能，一个典型的发布/订阅模型系统定义了一种一对多的订阅关系，能让多个订阅者同时监听某一个主题对象，当这个主题对象自身状态变化时，会通知所有订阅者，使他们能够做出相应的处理。 ZooKeeper 中，引入了 Watcher 机制来实现这种分布式的通知功能。ZooKeeper 允许客户端向服务端注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些事件触发了这个 Watcher，那么就会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能。触发事件种类很多，如：节点创建，节点删除，节点改变，子节点改变等。总的来说可以概括 Watcher 为以下三个过程：客户端向服务端注册 Watcher、服务端事件发生触发 Watcher、客户端回调 Watcher 得到触发事件情况
（1）Watch 机制特点
一次性触发：事件发生触发监听，一个 watcher event 就会被发送到设置监听的客户端， 这种效果是一次性的，后续再次发生同样的事件，不会再次触发。
事件封装：ZooKeeper 使用 WatchedEvent 对象来封装服务端事件并传递。WatchedEvent 包含了每一个事件的三个基本属性：通知状态（keeperState），事件类型（EventType）和节点路径（path）。
event 异步发送：watcher 的通知事件从服务端发送到客户端是异步的。先注册再触发 Zookeeper 中的 watch 机制，必须客户端先去服务端注册监听，这样事件发送才会触发监听，通知给客户端。
（2）通知状态和事件类型
以上就是ZooKeeper数据模型解析的全部内容，如果想了解更多干货知识，大家不妨在博学谷免费报名试听相关课程~
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升，担心学不会？根据个人情况规划学习路线，闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导，在线答疑解惑，指导就业！
上一篇：
大数据学习的基础知识
下一篇：
HDFS基本原理总结
相关推荐 更多
大数据面试题 Spark知识点汇总
Spark是一个实现快速通用的集群计算平台，它是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。在大数据库架构中常常需要使用Spark，Spark的知识点一直也是大数据面试题的重点，本文整理了Spark知识点汇总，现在就和大家一起梳理下吧！
8143
2019-07-25 15:33:51
大数据未来的发展方向和趋势预测分析
在大数据时代，任何一个细微的数据都能被挖掘和了解，可以说大数据已经渗透进了现代生活的每个的角落，影响并改变着我们日常生活和工作的方方面面。在未来，大数据还会又怎样的发展呢？本文就来为大家预测分析一下大数据未来的发展方向和趋势。
9438
2019-09-27 11:39:15
云数据安全之数据加密的要点分析
毫不夸张的说，当下是云计算和大数据的时代，我们的生活和工作都受到了云计算和大数据方方面面的影响，云计算和大数据不仅改变了我们的思维、生产方式，还改变了我们生活和学习方式。然而随之而来的云数据安全问题也是日益凸显，许多用户都遭受了大数据泄露带来的损失。本文就来和大家分析一下云数据安全中数据加密的要点。
7121
2019-10-31 19:21:05
如何解决HBase海量数据高效入仓的问题？
如何解决HBase海量数据高效入仓的问题？数据仓库的数据来源于各方业务系统，高效准确的将业务系统的数据同步到数仓是数仓建设的根本。部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。
3527
2022-03-10 13:46:02
狂野大数据课程怎么样？项目实战多吗？
狂野大数据课程作为数字化人才的职场提升课程采用的是线上授课模式，学习该课程无需脱产对在职人群而言一边工作一边实现自我价值提升可谓一举两得。这门课程有一定门槛，课程适合有⼀定的IT⾏业经验，想要转⾏进⼊⼤数据开发或者有技术深造需求的同学。
4100
2022-09-16 15:31:39
