一、Zookeeper在Hadoop生态圈的位置
分布式环境下常见的问题
集群的管理问题，如何检测各个节点的生命状态
如何实现分布式锁
如何统一管理集群的配置文件
集群中某个节点的信息更新如何同步到整个集群的机器
集群内部的选举问题如何实现
抢占资源的时候，容易出现死锁和活锁，当处于活锁时每个线程都抢不到资源，会造成CPU的耗费，如何减少消耗
了解完分布式环境下所面临的问题后，其实我们接下来所要介绍的组件，就可以很轻松地来解决这些情况。我们继续来看一下什么是Zookeeper，Zookeeper的英文意思是动物管理员。Zookeeper在Hadoop生态圈里面，是处于一个分布式协调的服务，请看下面Hadoop生态圈的图：
Hadoop生态圈中包含了很多组件，一眼望去，几乎所有组件的头像都是动物，唯独这个Zookeeper，是一个人的形象。我们都知道，我们人是要比动物高级的，其实也可以说明一个问题，我们的Zookeeper其实在大数据环境中，是一个非常重要的角色，主要体现在可以协调我们的其他组件。
二、Zookeeper的概念及特点
Zookeeper的概念
什么是Zookeeper？其实可以用一句简单的话来总结：Zookeeper是一个长得像Linux系统，但是每个目录又是可以存放内容的小型数据库。Zookeeper的每个目录，其实是称为我们Zookeeper里面的节点。操作起Zookeeper，其实就像在操作Linux系统一样。每个节点，又可以存放内容，比如说，可以简单存一下HBase（分布式列式数据库，数据主要存放在HDFS上）与HDFS的路由信息等。
Zookeeper的特点
部署Zookeeper的时候是要单独部署、单独配置，但是多个Zookeeper也将会组成一个集群。整个集群对外展示的是一个完整统一的视图，比如我们去操作Zookeeper集群，只需要对其中一台操作即可，其会同步到整个集群。
Zookeeper集群往往是部署奇数台，这是由于其内部选举机制所限制的。
Zookeeper的相关名词解释
节点：即目录，目录里面可以存放内容，各种应用场景，与节点的特性密切相关。
节点的特性有两种维度，第一维度为是持久还是临时，另一维度为是否有序。组合成四种类型：
1、临时节点（EPHEMERAL）：创建者超时连接或者失去连接时，节点会被删除
2、持久节点（PERSISTENT）：节点创建后会被持久化，客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
3、临时有序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）与持久有序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）
创建的节点名称后会自动添加序号，如节点名称为"node"，自动添加为"node1"，顺序添加为"node2"，以此类似，序号不断添加。
watcher机制：我们都知道Zookeeper是一个分布式协调服务，那么是怎么协调的呢？其实Zookeeper自己本身有一个watcher机制，监控着我们的节点变化的，就像是我们人的眼睛，可以监控着你的大数据集群里面哪些动物（服务器）出问题了，出了问题又会怎么操作，这些都离不开Zookeeper的watcher机制。
三、Zookeeper的常用应用场景
1、配置文件的同步：当集群里面，往往很多台服务器都使用相同的配置，如果突然配置文件里面的配置有改变，那么需要去修改每一台服务器的配置，这个时候就非常地麻烦，如果有了Zookeeper，那么我们可以在Zookeeper里的一个节点上存放好配置文件，因为我们的Zookeeper拥有监控机制，所以，当一台服务器的节点发生变化的时候，会被Zookeeper监控到，然后将改变结果，同步到Zookeeper集群，即同步到其他服务器。
2、分布式锁实现：每个用户都去Zookeeper里面创建临时序列节点，创建的节点是有序的，而且是临时的。我们可以让最小的有序节点来获取分布式锁，当获得锁的用户执行完程序，则删除其对应的节点，然后其他节点就是最小节点了，此时执行其他节点，以此类型进行下去，达到分布式锁的作用…
3、各个组件的HA（High Availability：高可用性）的实现：比如说，我们前面的HDFS集群，master节点上有一个Namenode进程，其余slaves节点分别有一个Datanode进程，当Namenode进程挂掉之后，整一个集群就挂了，这在大数据场景里面是不允许的。此时就可以用上我们的Zookeeper，监控集群的状态，比如说部署两个Namenode，其中一个是活跃状态，一个是备用状态，当活跃的Namenode服务器挂掉后，Zookeeper会监控到情况，并自动地切换备用状态Namenode会活跃状态。
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