Hadoop 目录分析及存储机制

NameNode元数据目录分析

在第一次部署好Hadoop集群的时候，我们需要在NameNode（NN）节点上格式化磁盘：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

格式化完成之后，将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构

current/

|-- VERSION

|-- edits_*

|-- fsimage_0000000000008547077

|-- fsimage_0000000000008547077.md5

`-- seen_txid

其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：

<property>

  <name>dfs.name.dir</name>

  <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>

</property>

hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的，默认值如下

<property>

  <name>hadoop.tmp.dir</name>

  <value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>

  <description>A base for other temporary directories.</description>

</property>

dfs.namenode.name.dir属性可以配置多个目录，

如/data1/dfs/name,/data2/dfs/name,/data3/dfs/name,....。各个目录存储的文件结构和内容都完全一样，相当于备份，这样做的好处是当其中一个目录损坏了，也不会影响到Hadoop的元数据，特别是当其中一个目录是NFS（网络文件系统Network File System，NFS）之上，即使你这台机器损坏了，元数据也得到保存。
下面对$dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释。
1、VERSION文件是Java属性文件，内容大致如下：

#Fri Nov 15 19:47:46 CST 2013

namespaceID=934548976

clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196

cTime=0

storageType=NAME_NODE

blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115

layoutVersion=-47

其中
　　（1）namespaceID是文件系统的唯一标识符，在文件系统首次格式化之后生成的；
　　（2）storageType说明这个文件存储的是什么进程的数据结构信息（如果是DataNode，storageType=DATA_NODE）；
　　（3）cTime表示NameNode存储时间的创建时间，由于我的NameNode没有更新过，所以这里的记录值为0，以后对NameNode升级之后，cTime将会记录更新时间戳；
　　（4）layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息， 只要数据结构变更，版本号也要递减，此时的HDFS也需要升级，否则磁盘仍旧是使用旧版本的数据结构，这会导致新版本的NameNode无法使用；
　　（5）clusterID是系统生成或手动指定的集群ID，在-clusterid选项中可以使用它；如下说明

a、使用如下命令格式化一个Namenode：

---

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId <cluster_id>]

---

选择一个唯一的cluster_id，并且这个cluster_id不能与环境中其他集群有冲突。如果没有提供cluster_id，则会自动生成一个唯一的ClusterID。

b、使用如下命令格式化其他Namenode：

---

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>

---

c、升级集群至最新版本。在升级过程中需要提供一个ClusterID，例如：

---

$HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode --config $HADOOP_CONF_DIR  -upgrade -clusterId <cluster_ID>

---

如果没有提供ClusterID，则会自动生成一个ClusterID。

　　（6）blockpoolID：是针对每一个Namespace所对应的blockpool的ID，上面的这个BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115就是在我的ns1的namespace下的存储块池的ID，这个ID包括了其对应的NameNode节点的ip地址。
　　
2、$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要，是存放transactionId的文件，format之后是0，它代表的是namenode里面的edits_*文件的尾数，namenode重启的时候，会按照seen_txid的数字，循序从头跑edits_0000001~到seen_txid的数字。所以当你的hdfs发生异常重启的时候，一定要比对seen_txid内的数字是不是你edits最后的尾数，不然会发生建置namenode时metaData的资料有缺少，导致误删Datanode上多余Block的资讯。

3、$dfs.namenode.name.dir/current目录下在format的同时也会生成fsimage和edits文件，及其对应的md5校验文件。

补充：seen_txid

文件中记录的是edits滚动的序号，每次重启namenode时，namenode就知道要将哪些edits进行加载edits

元数据的存储机制

首先，我们假设如果存储在Namenode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。

因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断点，元数据丢失，整个集群就无法工作了！！

！因此必须在磁盘中有备份，在磁盘中的备份就是fsImage，存放在Namenode节点对应的磁盘中。

当在内存中的元数据更新时，如果同时更新fsImage镜像文件(文件的随机读写)，会导致效率过低，

但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦Namenode节点断电，就会产生数据丢失。

因此，引入操作日志文件edits.log(只进行追加操作，效率很高)。

每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到edits.log中。

这样，一旦Namenode节点断电，可以通过镜像文件fsImage和edits.log的合并，合成元数据。

但是，如果长时间添加数据到edit.log中，会导致该文件数据过大，效率降低且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。

因此，需要定期进行fsImage和edits.log的合并，如果这个操作由Namenode节点完成，又会效率过低。

因此，引入一个新的secondaryNamenode，专门用于fsImage和edits.log的合并。