Hadoop HDFS NameNode工作机制
Secondary namenode
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。
chkpoint检查时间参数设置
(1)通常情况下,SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
[core-site.xml]
<property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>3600</value> </property> |
(2)一分钟检查一次操作次数,当操作次数达到1百万时,SecondaryNameNode执行一次。
<property> <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name> <value>1000000</value> <description>操作动作次数</description> </property> <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>60</value> <description> 1分钟检查一次操作次数</description> </property> |
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
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000001-0000000000000000002 -o /mnt/hgfs/linuxsharefile/edits_test_3.xml
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000003-0000000000000000015 -o /mnt/hgfs/linuxsharefile/edits_test_4.xml
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000003-0000000000000000016 -o /mnt/hgfs/linuxsharefile/edits_test_11.xml
hdfs oev -p XML -i edits_inprogress_0000000000000000017 -o /mnt/hgfs/linuxsharefile/edits_inprogress_10.xml
fsimage_0000000000000000017
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000017 -o /mnt/hgfs/linuxsharefile/fsimage_1.xml
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000002 -o /mnt/hgfs/linuxsharefile/fsimage_1.xml
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000016 -o /mnt/hgfs/linuxsharefile/fsimage_1.xml
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000002 -o fsimage_1.xml
fsimage_0000000000000000002
Hadoop HDFS NameNode工作机制的更多相关文章
- HDFS中NameNode和Secondary NameNode工作机制
NameNode工作机制 0)启动概述 Namenode启动时,首先将映像文件(fsimage)载入内存,并执行编辑日志(edits)中的各项操作.一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像,则创建一个 ...
- NameNode&Secondary NameNode 工作机制
NameNode&Secondary NameNode 工作机制 NameNode: 1.启动时,加载编辑日志和镜像文件到内存 2.当客户端对元数据进行增删改,请求NameNode 3.Nam ...
- 图文详解 HDFS 的工作机制及其原理
大家好,我是大D. 今天开始给大家分享关于大数据入门技术栈--Hadoop的学习内容. 初识 Hadoop 为了解决大数据中海量数据的存储与计算问题,Hadoop 提供了一套分布式系统基础架构,核心内 ...
- Hadoop系列009-NameNode工作机制
本人微信公众号,欢迎扫码关注! NameNode工作机制 1 NameNode & SecondaryNameNode工作机制 1.1 第一阶段:namenode启动 1)第一次启动namen ...
- NameNode && Secondary NameNode工作机制
NameNode && Secondary NameNode工作机制 1)工作流程 2) fsimage和edits NameNode是HDFS的大脑,它维护着整个文件系统的目录树, ...
- NameNode工作机制
NameNode工作机制
- Hadoop框架:NameNode工作机制详解
本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.存储机制 1.基础描述 NameNode运行时元数据需要存放在内存中,同时在磁盘中备份元数据的fsImage,当元数据有更新或者添加元数据 ...
- HDFS中NameNode工作机制
引言 NameNode: 存储元数据 管理整个HDFS集群 DataNode: 存储数据的block SecondaryNameNode: 辅助HDFS完成一些事情 NameNode和Secondar ...
- 大数据学习之HDFS的工作机制07
1:namenode+secondaryNameNode工作机制 2:datanode工作机制 3:HDFS中的通信(代理对象RPC) 下面用代码来实现基本的原理 1:服务端代码 package it ...
随机推荐
- for&while循环
流程控制: 1. if 2. while 3. for if判断 什么是if判断 判断一个条件成立则做...不成了则做... 为何要有if判断 让计算机像人一样具有判断的能力 什么是循环 循环指的是一 ...
- Kaggle(2):验证和过分拟合
目前看来,随机森林是比较常用且有效的分类算法.以下先简要介绍python中随机森林的使用方法,然后谈谈分类结果的准确度验证和过拟合等两个重要问题. 1.随机森林的参数 在Scikit learn中使用 ...
- 用Java批量重命名文件
要事先在C盘里创建“照片”和“照片1”两个文件夹 1import java.io.*; public class Jack { public static void main(String[] arg ...
- 匿名函数lambda,过滤函数filter,映射类型map
匿名函数lambda, 作用是不用定义函数,用完之后会自动被删掉,在使用执行脚本的时候,使用lambda就可以省下定义函数的过程,简化代码的可读性. 格式是 例子g=lambda x,y:x+y g( ...
- 使用json通过telegraf生成metrics(摘自telegraf github文档)
JSON: The JSON data format flattens JSON into metric fields. NOTE: Only numerical values are convert ...
- Spring REST API
RPC是面向服务的,并关注与行为和动作:而REST是面向资源的,强调描述应用程序的事务的名词.REST将资源的状态以最适合客户端或服务端的形式从服务器端转移到客户端. REST Representat ...
- 第七十五课 图的遍历(DFS)
添加DFS函数: #ifndef GRAPH_H #define GRAPH_H #include "Object.h" #include "SharedPointer. ...
- 20165228 学习基础和C语言基础调查
========== 做中学读后感 我依然认为兴趣与自觉性是推动一个人进步的两大因素,他们之间的区别是"兴趣"带来的影响更多是主动性的学习,而"自觉"则是略显被 ...
- 带列表写入文件出错先 json.dumps
output = json.dumps(output, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
- Redis同时删除多个key(linux环境下)
登录redis命令行 #del key1 key2 key3 进入redis命令安装目录 #./redis-cli KEYS "PHPREDIS_SESSION*" | awk ' ...