NameNode持久化场景引入: 问题:NameNode宕机,导致内存中的文件元数据丢失怎么办?我们知道元数据是存储来内存中的,所以一旦宕机,内存数据是会丢失的,因此为了避免数据丢失,HDFS中出现了该持久化技术. 解决:NameNode会将内存中的元数据持久化到磁盘中. 持久化两大方案:日志持久化.快照持久化 日志持久化概念:将client客户端对HDFS执行的增删改操作命令记录在日志文件中,方便以后宕机数据丢失,再次运行这些操作命令,每当有一个操作命令需要执行,首先记录在editslog 也

1.hdfs文件上传机制 文件上传过程:   1.客户端想NameNode申请上传文件, 2.NameNode返回此次上传的分配DataNode情况给客户端 3.客户端开始依向dataName上传对应的block数据块. 4.上传完成之后通知namenode,namenode利用pipe管道机制进行文件的备份,也就是一个集群中文件有好几个副本. 5.如果备份失败会将失败信息返回给namenode然后重新分配备节点,并利用pipe管道备份文件 2.NameNode管理元数据的机制  过程: 1.客

元数据的存储机制 A.内存中有一份完整的元数据(内存meta data) B.磁盘有一个“准完整”的元数据镜像(fsimage)文件(在namenode的工作目录中) C.用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志(edits文件) NameNode和Secondary NameNode元数据管理机制 客户端每次对文件的操作,如果涉及到元数据的更新(读除外),比如说更改文件的名称,路径,移动,复制,上传,删除等,除了查之外,其他增删改都会有可能涉及到与元数据的更改

在<Hadoop NameNode元数据相关文件目录解析>文章中提到NameNode的$dfs.namenode.name.dir/current/文件夹的几个文件: 1 current/ 2 |-- VERSION 3 |-- edits_* 4 |-- fsimage_0000000000008547077 5 |-- fsimage_0000000000008547077.md5 6 `-- seen_txid 其中存在大量的以edits开头的文件和少量的以fsimage开头的文件.那么

HDFS中NameNode工作机制1.NameNode的主要功能(1)负责客户端请求的响应: (2)负责元数据的管理. 2.元数据管理namenode对数据管理采用了三种存储形式: (1)内存元数据: (2)磁盘元数据镜像文件: (3)数据操作日志文件(可以通过日志运算出元数据). 2.1元数据的存储机制(1)内存中有一份完整的元数据(meta data): (2)磁盘中有一个元数据镜像文件(fsimage),fsimage是HDFS文件系统存于硬盘中的元数据检查点,里面记录了自最后一次检查点之

一.为什么namenode持久化 namenode通过内存存储hdfs集群的元数据(目录结构 文件信息 块对应关系),如果内存出现问题,那么会数据丢失,需要通过持久化,把内存中的数据定期的存储在硬盘中,进而保证namenode的数据安全. 二.持久化的原理 1.FSImage   (某一时刻  namenode镜像数据) 默认存储位置 /opt/install/hadoop-2.5.2/data/tmp/dfs/name 2.EditsLog  (某一时刻后的,写日志操作) FSImage   

元数据的管理: 第一步:客户端通过DistributedFilesystem 对象中的creat()方法来创建文件,此时,RPC会 通过一个RPC链接协议来调用namenode,并在命名空间中创建一个新文件,namenode执行各种权限以及文件isexist 的检查,dfs返回一个输出流,否则抛出 IOEXCEPTION.输出流控制一个DFSoutPutstream,负责处理数据节点和名称节点之间的通信 第二步:客户端开始通过输出流写入数据,DFSoutPutstream将客户端写入的数据分成一

在对NameNode节点进行格式化时,调用了FSImage的saveFSImage()方法和FSEditLog.createEditLogFile()存储当前的元数据.Namenode主要维护两个文件,一个是fsimage,一个是editlog. fsimage :保存了最新的元数据检查点,包含了整个HDFS文件系统的所有目录和文件的信息.对于文件来说包括了数据块描述信息.修改时间.访问时间等:对于目录来说包括修改时间.访问权限控制信息(目录所属用户,所在组)等.简单的说,Fsimage就是在某

1.NN的作用 保存HDFS上所有文件的元数据! 接受客户端的请求! 接受DN上报的信息,给DN分配任务(维护副本数)! 2.元数据的存储 元数据存储在fsiamge文件+edits文件中! fsimage(元数据的快照文件) edits(记录所有写操作的日志文件) NN负责处理集群中所有客户端的请求和所有DN的请求!在一个集群中,通常NN需要一个高配置,保证NN可以及时处理客户端或DN的请求,一旦NN无法及时处理请求,HDFS就已经瘫痪! edits文件的产生: NN在启动之后,每次接受的写操

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

在hadoop部署好了之后是不能马上应用的,而是对配置的文件系统进行格式化.这里的文件系统,在物理上还未存在,或者用网络磁盘来描述更加合适:还有格式化,并不是传统意义上的磁盘清理,而是一些清除与准备工作. namemode是hdfs系统中的管理者,它负责管理文件系统的命名空间,维护文件系统的文件树以及所有的文件和目录的元数据,元数据的格式如下: 同时为了保证操作的可靠性,还引入了操作日志,所以,namenode会持久化这些数据到本地.对于第一次使用HDFS时,需要执行-format命令才能正常使

在Hadoop的HDFS部署好了之后并不能马上使用,而是先要对配置的文件系统进行格式化.在这里要注意两个概念,一个是文件系统,此时的文件系统在物理上还不存在,或许是网络磁盘来描述会更加合适:二就是格式化,此处的格式化并不是指传统意义上的本地磁盘格式化,而是一些清除与准备工作.本文接下来将主要讨论NameNode节点上的格式化. 我们都知道,NameNode主要被用来管理整个分布式文件系统的命名空间(实际上就是目录和文件)的元数据信息,同时为了保证数据的可靠性,还加入了操作日志,所以,NameNo

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

元数据管理概述 HDFS元数据,按类型分,主要包括以下几个部分: 1.文件.目录自身的属性信息,例如文件名,目录名,修改信息等. 2.文件记录的信息的存储相关的信息,例如存储块信息,分块情况,副本个数等. 3.记录 HDFS 的 Datanode 的信息,用于 DataNode 的管理. 按形式分为内存元数据和元数据文件两种,分别存在内存和磁盘上. HDFS 磁盘上元数据文件分为两类,用于持久化存储: fsimage 镜像文件:是元数据的一个持久化的检查点,包含 Hadoop 文件系统中的所有目

前言 在Hadoop中,全部的元数据的保存都是在namenode节点之中,每次又一次启动整个集群,Hadoop都须要从这些持久化了的文件里恢复数据到内存中,然后通过镜像和编辑日志文件进行定期的扫描与合并.ok.这些略微了解Hadoop的人应该都知道.这不就是SecondNameNode干的事情嘛.可是非常多人仅仅是了解此机制的表象,内部的一些实现机理预计不是每一个人都又去深究过.你能想象在写入编辑日志的过程中,用到了双缓冲区来加大并发量的写吗,你能想象为了避免操作的一致性性,作者在写入的时候做过

理解NameNode的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对HDFS工作原理的理解,及培养hadoop集群运营中“性能调优” “NameNode”故障问题的分析解决能力 1.NameNode职责: Hadoop集群中有两种节点,一种是NameNode,还有一种是DataNode:其中DataNode主要负责数据的存储,NameNode主 要负责三个功能,分别是:(1)管理元数据  (2)维护目录树 (3)响应客户请求 2.元数据管理: NameNode对数据的管理采用了三种存储形式: 1.内存元

    HDFS是以NameNode和DataNode管理者和工作者模式运行的.          NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据.从架构设计上看,元数据大致分成两个层次:Namespace管理层,负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系:块管理层,负责管理文件系统中文件的物理块与实际存储位置的映射关系BlocksMap,如图1所示[1].Namespace管理的元数据除内存常驻外,也会周期Flush到持久化设备上FsImage文件:BlocksMap元数据

关于NameNode高可靠需要配置的文件有core-site.xml和hdfs-site.xml 关于ResourceManager高可靠需要配置的文件有yarn-site.xml 逻辑结构: NameNode-HA工作原理: 在一个典型的HA集群中,最好有2台独立的机器的来配置NameNode角色,无论在任何时候,集群中只能有一个NameNode作为Active状态,而另一个是Standby状态,Active状态的NameNode负责集群中所有的客户端操作,这么设置的目的,其实HDFS底层的机