ZooKeeper用途

我就是我 2022-06-14 03:18 154阅读 0赞

ZooKeeper还可以用作其他用途，例如：

*  数据发布与订阅（配置中心）
 *  负载均衡
 *  命名服务(Naming Service)
 *  分布式通知/协调
 *  集群管理与Master选举
 *  分布式锁
 *  分布式队列

一些在线系统在运行中，需要在不停止程序的情况下能够动态调整某一个变量的值并且能够及时生效。特别是当部署了多台应用服务器的时候，需要能够做到在一台机器上修改配置文件，然后在同步到所有应用服务器。这时候使用ZooKeeper来实现就很合适了。

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos[算法][Link 1]的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。

值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利用其提供的一系列API接口（或者称为原语集），摸索出来的典型使用方法。因此，也非常欢迎读者分享你在ZK使用上的奇技淫巧。

**ZooKeeper典型应用场景一览数据发布与订阅（配置中心）**

发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上，供订阅者动态获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。例如全局的配置信息，服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用。

*  应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理。这类场景通常是这样：应用在启动的时候会主动来获取一次配置，同时，在节点上注册一个Watcher，这样一来，以后每次配置有更新的时候，都会实时通知到订阅的客户端，从来达到获取最新配置信息的目的。  
    
 *  分布式搜索服务中，索引的元信息和服务器集群机器的节点状态存放在ZK的一些指定节点，供各个客户端订阅使用。  
    
 *  分布式日志收集系统。这个系统的核心工作是收集分布在不同机器的日志。收集器通常是按照应用来分配收集任务单元，因此需要在ZK上创建一个以应用名作为path的节点P，并将这个应用的所有机器ip，以子节点的形式注册到节点P上，这样一来就能够实现机器变动的时候，能够实时通知到收集器调整任务分配。  
    
 *  系统中有些信息需要动态获取，并且还会存在人工手动去修改这个信息的发问。通常是暴露出接口，例如JMX接口，来获取一些运行时的信息。引入ZK之后，就不用自己实现一套方案了，只要将这些信息存放到指定的ZK节点上即可。

注意：在上面提到的应用场景中，有个默认前提是：数据量很小，但是数据更新可能会比较快的场景。

**负载均衡**

这里说的负载均衡是指软负载均衡。在分布式环境中，为了保证高可用性，通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份，达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑，其中比较典型的是消息中间件中的生产者，消费者负载均衡。

消息中间件中发布者和订阅者的负载均衡**，linkedin开源的KafkaMQ和阿里开源的metaq都是通过zookeeper来做到生产者、消费者的负载均衡。这里以metaq为例如讲下**：

*  生产者负载均衡：metaq发送消息的时候，生产者在发送消息的时候必须选择一台broker上的一个分区来发送消息，因此metaq在运行过程中，会把所有broker和对应的分区信息全部注册到ZK指定节点上，默认的策略是一个依次轮询的过程，生产者在通过ZK获取分区列表之后，会按照brokerId和partition的顺序排列组织成一个有序的分区列表，发送的时候按照从头到尾循环往复的方式选择一个分区来发送消息。  
    
 *  消费负载均衡：
    
    在消费过程中，一个消费者会消费一个或多个分区中的消息，但是一个分区只会由一个消费者来消费。MetaQ的消费策略是：
    
     *  每个分区针对同一个group只挂载一个消费者。
     *  如果同一个group的消费者数目大于分区数目，则多出来的消费者将不参与消费。
     *  如果同一个group的消费者数目小于分区数目，则有部分消费者需要额外承担消费任务。  
        
    
    在某个消费者故障或者重启等情况下，其他消费者会感知到这一变化（通过 zookeeper watch消费者列表），然后重新进行负载均衡，保证所有的分区都有消费者进行消费。

**命名服务(Naming Service)**

命名服务也是分布式系统中比较常见的一类场景。在分布式系统中，通过使用命名服务，客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址，提供者等信息。被命名的实体通常可以是集群中的机器，提供的服务地址，远程对象等等——这些我们都可以统称他们为名字（Name）。其中较为常见的就是一些分布式服务框架中的服务地址列表。通过调用ZK提供的创建节点的API，能够很容易创建一个全局唯一的path，这个path就可以作为一个名称。

阿里巴巴集团开源的分布**式服务框架Dubbo中使用ZooKeeper来作为**其命名服务，维护全局的服务地址列表，点击这里查看Dubbo开源项目。在Dubbo实现中：

服务提供者在启动的时候，向ZK上的指定节点/dubbo/$\{serviceName\}/providers目录下写入自己的URL地址，这个操作就完成了服务的发布。

服务消费者启动的时候，订阅/dubbo/$\{serviceName\}/providers目录下的提供者URL地址， 并向/dubbo/$\{serviceName\} /consumers目录下写入自己的URL地址。

注意，所有向ZK上注册的地址都是临时节点，这样就能够保证服务提供者和消费者能够自动感应资源的变化。

另外，Dubbo还有针对服务粒度的监控，方法是订阅/dubbo/$\{serviceName\}目录下所有提供者和消费者的信息。

**分布式通知/协调**

ZooKeeper中特有watcher注册与异步通知机制，能够很好的实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，实现对数据变更的实时处理。使用方法通常是不同系统都对ZK上同一个znode进行注册，监听znode的变化（包括znode本身内容及子节点的），其中一个系统update了znode，那么另一个系统能够收到通知，并作出相应处理

*  另一种心跳检测机制：检测系统和被检测系统之间并不直接关联起来，而是通过zk上某个节点关联，大大减少系统耦合。  
    
 *  另一种系统调度模式：某系统有控制台和推送系统两部分组成，控制台的职责是控制推送系统进行相应的推送工作。管理人员在控制台作的一些操作，实际上是修改了ZK上某些节点的状态，而ZK就把这些变化通知给他们注册Watcher的客户端，即推送系统，于是，作出相应的推送任务。  
    
 *  另一种工作汇报模式：一些类似于任务分发系统，子任务启动后，到zk来注册一个临时节点，并且定时将自己的进度进行汇报（将进度写回这个临时节点），这样任务管理者就能够实时知道任务进度。 总之，使用zookeeper来进行分布式通知和协调能够大大降低系统之间的耦合

**集群管理与Master选举**

*  集群机器监控：这通常用于那种对集群中机器状态，机器在线率有较高要求的场景，能够快速对集群中机器变化作出响应。这样的场景中，往往有一个监控系统，实时检测集群机器是否存活。过去的做法通常是：监控系统通过某种手段（比如ping）定时检测每个机器，或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”。 这种做法可行，但是存在两个比较明显的问题：
    
     *  集群中机器有变动的时候，牵连修改的东西比较多。
     *  有一定的延时。  
        
    
    利用ZooKeeper有两个特性，就可以实时另一种集群机器存活性监控系统：
    
     *  客户端在节点 x 上注册一个Watcher，那么如果 x?的子节点变化了，会通知该客户端。
     *  创建EPHEMERAL类型的节点，一旦客户端和服务器的会话结束或过期，那么该节点就会消失。  
        
    
    例如，监控系统在 /clusterServers 节点上注册一个Watcher，以后每动态加机器，那么就往 /clusterServers 下创建一个 EPHEMERAL类型的节点：/clusterServers/\{hostname\}. 这样，监控系统就能够实时知道机器的增减情况，至于后续处理就是监控系统的业务了。  
    
 *  Master选举则是zookeeper中最为经典的应用场景了。 在分布式环境中，相同的业务应用分布在不同的机器上，有些业务逻辑（例如一些耗时的计算，网络I/O处理），往往只需要让整个集群中的某一台机器进行执行，其余机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复劳动，提高性能，于是这个master选举便是这种场景下的碰到的主要问题。
    
    利用ZooKeeper的强一致性，能够保证在分布式高并发情况下节点创建的全局唯一性，即：同时有多个客户端请求创建 /currentMaster 节点，最终一定只有一个客户端请求能够创建成功。利用这个特性，就能很轻易的在分布式环境中进行集群选取了。
    
    另外，这种场景演化一下，就是动态Master选举。这就要用到?EPHEMERAL\_SEQUENTIAL类型节点的特性了。
    
    上文中提到，所有客户端创建请求，最终只有一个能够创建成功。在这里稍微变化下，就是允许所有请求都能够创建成功，但是得有个创建顺序，于是所有的请求最终在ZK上创建结果的一种可能情况是这样： /currentMaster/\{sessionId\}-1 ,?/currentMaster/\{sessionId\}-2 ,?/currentMaster/\{sessionId\}-3 ….. 每次选取序列号最小的那个机器作为Master，如果这个机器挂了，由于他创建的节点会马上小时，那么之后最小的那个机器就是Master了。
    
    在搜索系统中，如果集群中每个机器都生成一份全量索引，不仅耗时，而且不能保证彼此之间索引数据一致。因此让集群中的Master来进行全量索引的生成，然后同步到集群中其它机器。另外，Master选举的容灾措施是，可以随时进行手动指定master，就是说应用在zk在无法获取master信息时，可以通过比如http方式，向一个地方获取master。
    
    在Hbase中，也是使用ZooKeeper来实现动态HMaster的选举。在Hbase实现中，会在ZK上存储一些ROOT表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以临时节点（Ephemeral）的方式注册到Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的存活状态，同时，一旦HMaster出现问题，会重新选举出一个HMaster来运行，从而避免了HMaster的单点问题

**分布式锁**

分布式锁，这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性。锁服务可以分为两类，一个是保持独占，另一个是控制时序。

*  所谓保持独占，就是所有试图来获取这个锁的客户端，最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把zk上的一个znode看作是一把锁，通过create znode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute\_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。  
    
 *  控制时序，就是所有视图来获取这个锁的客户端，最终都是会被安排执行，只是有个全局时序了。做法和上面基本类似，只是这里/distribute\_lock 已经预先存在，客户端在它下面创建临时有序节点（这个可以通过节点的属性控制：CreateMode.EPHEMERAL\_SEQUENTIAL来指定）。Zk的父节点（/distribute\_lock）维持一份sequence,保证子节点创建的时序性，从而也形成了每个客户端的全局时序。

**分布式队列**

队列方面，简单地讲有两种，一种是常规的先进先出队列，另一种是要等到队列成员聚齐之后的才统一按序执行。对于第一种先进先出队列，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，这里不再赘述。

第二种队列其实是在FIFO队列的基础上作了一个增强。通常可以在 /queue 这个znode下预先建立一个/queue/num 节点，并且赋值为n（或者直接给/queue赋值n），表示队列大小，之后每次有队列成员加入后，就判断下是否已经到达队列大小，决定是否可以开始执行了。这种用法的典型场景是，分布式环境中，一个大任务Task A，需要在很多子任务完成（或条件就绪）情况下才能进行。这个时候，凡是其中一个子任务完成（就绪），那么就去 /taskList 下建立自己的临时时序节点 （CreateMode.EPHEMERAL\_SEQUENTIAL），当 /taskList 发现自己下面的子节点满足指定个数，就可以进行下一步按序进行处理了。

转载至：[http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1232][http_rdc.taobao.com_team_jm_archives_1232]

# [分布式网站架构后续：zookeeper技术浅析][zookeeper] #

Zookeeper是[Hadoop][]的一个子项目，虽然源自hadoop，但是我发现zookeeper脱离hadoop的范畴开发分布式框架的运用越来越多。今天我想谈谈zookeeper，本文不谈如何使用zookeeper，而是zookeeper到底有哪些实际的运用，哪些类型的应用能发挥zookeeper的优势，最后谈谈zookeeper对分布式网站[架构][Link 2]能产生怎样的作用。

Zookeeper是针对大型分布式系统的高可靠的协调系统。由这个定义我们知道zookeeper是个协调系统，作用的对象是分布式系统。为什么分布式系统需要一个协调系统了？理由如下：

开发分布式系统是件很困难的事情，其中的困难主要体现在分布式系统的“部分失败”。“部分失败”是指信息在网络的两个节点之间传送时候，如果网络出了故障，发送者无法知道接收者是否收到了这个信息，而且这种故障的原因很复杂，接收者可能在出现网络错误之前已经收到了信息，也可能没有收到，又或接收者的进程死掉了。发送者能够获得真实情况的唯一办法就是重新连接到接收者，询问接收者错误的原因，这就是分布式系统开发里的“部分失败”问题。

Zookeeper就是解决分布式系统“部分失败”的框架。Zookeeper不是让分布式系统避免“部分失败”问题，而是让分布式系统当碰到部分失败时候，可以正确的处理此类的问题，让分布式系统能正常的运行。

下面我要讲讲zookeeper的实际运用场景：

**场景一**：有一组服务器向客户端提供某种服务（例如：我前面做的分布式网站的服务端，就是由四台服务器组成的集群，向前端集群提供服务），我们希望客户端每次请求服务端都可以找到服务端集群中某一台服务器，这样服务端就可以向客户端提供客户端所需的服务。对于这种场景，我们的程序中一定有一份这组服务器的列表，每次客户端请求时候，都是从这份列表里读取这份服务器列表。那么这分列表显然不能存储在一台单节点的服务器上，否则这个节点挂掉了，整个集群都会发生故障，我们希望这份列表时高可用的**。高可用的解决方案是：这份列表是分布式存储的，它是由存储这份列表的服务器共同管理的，如果存储列表里的某台服务器坏掉了，其他服务器马上可以替代坏掉的服务器，并且可以把坏掉的服务器从列表里删除掉，**让故障服务器退出整个集群的运行，而这一切的操作又不会由故障的服务器来操作，而是集群里正常的服务器来完成。这是一种主动的分布式[数据结构][Link 1]，能够在外部情况发生变化时候主动修改数据项状态的数据机构。Zookeeper框架提供了这种服务。**这种服务名字就是：统一命名服务，它和javaEE里的JNDI服务很像。**

**场景二**：分布式锁服务。当分布式系统操作数据，例如：读取数据、分析数据、最后修改数据。在分布式系统里这些操作可能会分散到集群里不同的节点上，那么这时候就存在数据操作过程中一致性的问题，如果不一致，我们将会得到一个错误的运算结果，在单一进程的程序里，一致性的问题很好解决，但是到了分布式系统就比较困难，因为分布式系统里不同服务器的运算都是在独立的进程里，运算的中间结果和过程还要通过网络进行传递，那么想做到数据操作一致性要困难的多。Zookeeper提供了一个锁服务解决了这样的问题，能让我们在做分布式数据运算时候，保证数据操作的一致性。

**场景三**：配置管理。在分布式系统里，我们会把一个服务应用分别部署到n台服务器上，这些服务器的配置文件是相同的（例如：我设计的分布式网站框架里，服务端就有4台服务器，4台服务器上的程序都是一样，配置文件都是一样），如果配置文件的配置选项发生变化，那么我们就得一个个去改这些配置文件，如果我们需要改的服务器比较少，这些操作还不是太麻烦，如果我们分布式的服务器特别多，比如某些大型互联网公司的hadoop集群有数千台服务器，那么更改配置选项就是一件麻烦而且危险的事情。这时候zookeeper就可以派上用场了，我们可以把zookeeper当成一个高可用的配置存储器，**把这样的事情交给zookeeper进行管理，我们将集群的配置文件拷贝到zookeeper的文件系统的某个节点上，然后用zookeeper监控所有分布式系统里配置文件的状态，一旦发现有配置文件发生了变化，每台服务器都会收到zookeeper的通知，让每台服务器同步zookeeper里的配置文件，**zookeeper服务也会保证同步操作原子性，确保每个服务器的配置文件都能被正确的更新。

**场景四**：为分布式系统提供故障修复的功能。集群管理是很困难的，在分布式系统里加入了zookeeper服务，能让我们很容易的对集群进行管理。集群管理最麻烦的事情就是节点故障管理，zookeeper可以让集群选出一个健康的节点作为master，master节点会知道当前集群的每台服务器的运行状况，一旦某个节点发生故障，master会把这个情况通知给集群其他服务器，从而重新分配不同节点的计算任务。Zookeeper不仅可以发现故障，也会对有故障的服务器进行甄别，看故障服务器是什么样的故障，如果该故障可以修复，zookeeper可以自动修复或者告诉系统管理员错误的原因让管理员迅速定位问题，修复节点的故障。大家也许还会有个疑问，master故障了，那怎么办了？zookeeper也考虑到了这点，zookeeper内部有一个“选举领导者的算法”，master可以动态选择，当master故障时候，zookeeper能马上选出新的master对集群进行管理。

下面我要讲讲zookeeper的特点：

1.  zookeeper是一个精简的文件系统。这点它和hadoop有点像，但是zookeeper这个文件系统是管理小文件的，而hadoop是管理超大文件的。
2.  zookeeper提供了丰富的“构件”，这些构件可以实现很多协调数据结构和协议的操作。例如：分布式队列、分布式锁以及一组同级节点的“领导者选举”算法。
3.  zookeeper是高可用的，它本身的稳定性是相当之好，分布式集群完全可以依赖zookeeper集群的管理，利用zookeeper避免分布式系统的单点故障的问题。
4.  zookeeper采用了松耦合的交互模式。这点在zookeeper提供分布式锁上表现最为明显，zookeeper可以被用作一个约会机制，让参入的进程不在了解其他进程的（或网络）的情况下能够彼此发现并进行交互，参入的各方甚至不必同时存在，只要在zookeeper留下一条消息，在该进程结束后，另外一个进程还可以读取这条信息，从而解耦了各个节点之间的关系。
5.  zookeeper为集群提供了一个共享存储库，集群可以从这里集中读写共享的信息，避免了每个节点的共享操作编程，减轻了分布式系统的开发难度。
6.  zookeeper的设计采用的是观察者的设计模式，zookeeper主要是负责存储和管理大家关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似 Master/Slave 管理模式。

由此可见zookeeper很利于分布式系统开发，它能让分布式系统更加健壮和高效。

前不久我参加了部门的hadoop兴趣小组，[测试][Link 3]环境的hadoop、mapreduce、[Hive][]及[Hbase][]都是我来安装的，安装hbase时候安装要预先安装zookeeper，最早我是在四台服务器上都安装了zookeeper，但是同事说安装四台和安装三台是一回事，这是因为zookeeper要求半数以上的机器可用，zookeeper才能提供服务，所以3台的半数以上就是2台了，4台的半数以上也是两台，因此装了三台服务器完全可以达到4台服务器的效果，这个问题说明zookeeper进行安装的时候通常选择奇数台服务器。在学习hadoop的过程中，我感觉zookeeper是最难理解的一个子项目，原因倒不是它技术负责，而是它的应用方向很让我困惑，所以我有关hadoop技术第一篇文章就从zookeeper开始，也不讲具体技术实现，而从zookeeper的应用场景讲起，理解了zookeeper应用的领域，我想再学习zookeeper就会更加事半功倍。

之所以今天要谈谈zookeeper，也是为我上一篇文章分布式网站框架的补充。虽然我设计网站架构是分布式结构，也做了简单的故障处理机制，比如：心跳机制，但是对集群的单点故障还是没有办法的，如果某一台服务器坏掉了，客户端任然会尝试连接这个服务器，导致部分请求的阻塞，也会导致服务器资源的浪费。不过我目前也不想去修改自己的框架，因为我总觉得在现有的服务上添加zookeeper服务会影响网站的效率，如果有独立的服务器集群部署zookeeper还是值得考虑的，但是服务器资源太宝贵了，这个可能性不大。幸好我们部门也发现了这样的问题，我们部门将开发一个强大的远程调用框架，将集群管理和通讯管理这块剥离出来，集中式提供高效可用的服务，等部门的远程框架开发完毕，我们的网站加入新的服务，我想我们的网站将会更加稳定和高效。

哈哈，讲了这么久估计有童鞋可能有点烦了，不是说应用zookeeper的实例吗？怎么还没见到zookeeper的影子。别着急，zookeeper马上就要上场了。

还是以我前面博客里写分布式网站讲起，服务端系统我们可以当做服务提供者，前端系统当做服务调用者，提供者可以类比商户，调用者可以类比客户，商户和客户可以直接进行交易，这种直接交易方式非常原始甚至还会有风险，现代社会商户和客户直接的交易十分高效，高效的原因是因为有一个规范的大市场，商户和客户的交易在市场里进行的，这样交易会变得更加安全和高效，我设计的分布式框架最大的特点就是提供了一个类似市场的角色，它来管理服务提供者和服务调用者，我把这个功能模块称为远程调用管理组件。

远程调用管理组件是本框架的核心，它的主要作用是接收服务端提供者的注册的通知，该通知一般是接口以及该接口的实现类还有服务器的ip地址，管理组件会将这些通知记录下来，并且根据配置对这些服务程序进行分组和标记，注册好的信息管理组件会将这些信息推送到服务调用者。远程调用管理组件还包含心跳机制，这个心跳机制是针对服务提供者，通过心跳机制检测服务提供者的健康状况，管理组件不会检测服务调用者的健康状态，因为这个没必要，因为本框架的使用还是调用者直接去请求提供者，逻辑上是没必要关心调用者的状态，这和bs架构里浏览器一样，我们不会去关心浏览器用户是不是存在。服务提供者、服务调用者和远程调用管理组件的关系如下图所示：

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远程调用框架运行的过程是：当服务提供者启动时候，它会将自己的ip地址和注册的方法传输到远程调用管理组件，管理组件接收到注册信息会将这些信息存储下来，存储技术就是使用zookeeper，存储成功后，管理组件会将成功通知传回给服务提供者，同时管理组件还会通过心跳检测服务提供者是否健康；当服务调用者启动时候，它会向管理组件请求服务提供者信息，管理组件接收到请求后会将相关信息推送给服务调用者。在实际系统运行时候，服务调用者直接和服务提供者进行通信交互了，通信方式是netty，如果调用者和提供者有相关变化，都会先通知服务管理组件，服务管理组件会将相关变更信息推送给相应的系统。

远程调用管理组件主要是通过zookeeper实现，zookeeper拥有一个层次的命名空间，它的模型是一个树状结构，树状结构是一个强大的数据类型，它几乎能存储所有不同的数据类型，我们通过zookeeper将这些信息保存起来，便于我们管理整个远程调用框架，同时zookeeper还是高可靠的，这个我在前面zookeeper文章里讲到了，这样就保证了整个远程调用框架的稳定性，实际应用中我们会将组件编译成一个jar包，不同的项目直接引用这个jar包，这样管理组件服务端和服务的提供者和调用者就联系起来。至于提供者和调用者的通信机制是直接进行，因为我们将通信程序集成在jar包里，只不过相应的管理机制抽取到外部服务端进行统一管理。

这就是我设计的远程调用框架，可惜的是，这个构思我还没有真正实现过，今天拿出来是想体现zookeeper的实际应用，为我后面讲解zookeeper做铺垫，至于是否可行，看以后有没有机会开发个类似的系统，到时估计还有很多意想不到的问题要解决。

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/datastructure
[http_rdc.taobao.com_team_jm_archives_1232]: http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1232
[zookeeper]: http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3113923.html
[Hadoop]: http://lib.csdn.net/base/hadoop
[Link 2]: http://lib.csdn.net/base/architecture
[Link 3]: http://lib.csdn.net/base/softwaretest
[Hive]: http://lib.csdn.net/base/hive
[Hbase]: http://lib.csdn.net/base/hbase
[02232732-649750ef06b04bc7bcd76b283e6060c9.png]: /images/20220614/05216bf0a68f46338b7d37a7de68c880.png