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

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

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

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.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

NameNode和SecondaryNameNode工作原理剖析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.NameNode中的元数据是存储在那里的? 1>.首先,我们做个假设,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,一旦断电,元数据丢失,整个集群就无法工作了.因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage. 2>.这样又会带来新的问题,当在内存中的元数据更新时

原文转自:https://tech.meituan.com/namenode.html 感谢原作者 一.概述 从整个HDFS系统架构上看,NameNode是其中最重要.最复杂也是最容易出现问题的地方,而且一旦NameNode出现故障,整个Hadoop集群就将处于不可服务的状态,同时随着数据规模和集群规模地持续增长,很多小量级时被隐藏的问题逐渐暴露出来.所以,从更高层次掌握NameNode的内部结构和运行机制尤其重要.除特别说明外,本文基于社区版本Hadoop-2.4.1[1][2],虽然2.4.

前言 <HDFS NameNode内存全景>中,我们从NameNode内部数据结构的视角,对它的内存全景及几个关键数据结构进行了简单解读,并结合实际场景介绍了NameNode可能遇到的问题,还有业界进行横向扩展方面的多种可借鉴解决方案. 事实上,对NameNode实施横向扩展前,会面临常驻内存随数据规模持续增长的情况,为此需要经历不断调整NameNode内存的堆空间大小的过程,期间会遇到几个问题: 当前内存空间预期能够支撑多长时间. 何时调整堆空间以应对数据规模增长. 增加多大堆空间. 另一方

一.概述 从整个HDFS系统架构上看,NameNode是其中最重要.最复杂也是最容易出现问题的地方,而且一旦NameNode出现故障,整个Hadoop集群就将处于不可服务的状态,同时随着数据规模和集群规模地持续增长,很多小量级时被隐藏的问题逐渐暴露出来.所以,从更高层次掌握NameNode的内部结构和运行机制尤其重要.除特别说明外,本文基于社区版本Hadoop-2.4.1[1][2],虽然2.4.1之后已经有多次版本迭代,但是基本原理相同. NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据.从

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

NameNode堆内存估算 在HDFS中,数据和元数据是分开存储的,数据文件被分割成若干个数据块,每一个数据块默认备份3份,然后分布式的存储在所有的DataNode上,元数据会常驻在NameNode的内存中,而且随着数据量的增加,在NameNode中内存的元数据的大小也会随着增加,那么这个时候对NameNode的内存的估算就变的非常的重要了. 这里说的内存就是指NameNode所在JVM的堆内存 NameNode内存数据结构非常丰富,除了我们前面讲到的Namespace tree和BlocksM

    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

http://tech.meituan.com/namenode-restart-optimization.html 一.背景 在Hadoop集群整个生命周期里,由于调整参数.Patch.升级等多种场景需要频繁操作NameNode重启,不论采用何种架构,重启期间集群整体存在可用性和可靠性的风险,所以优化NameNode重启非常关键. 本文基于Hadoop-2.x和HA with QJM社区架构和系统设计(如图1所示),通过梳理NameNode重启流程,并在此基础上,阐述对NameNode重启优化

namenode元数据管理 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: namenode主要

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SecondaryNameNode工作流程 编辑日志文件:edits 记载客户端对HDFS的增删改查的操作日志 镜像文件:fsimage 记载元数据(HDFS上存储的文件目录)及操作日志 NameNode和SecondaryNameNode工作机制 工作流程详解 第一阶段:namenode启动 第一次启动namen

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

错误: FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode Exception in namenode join java.io.IOException There appears to be a gap in the edit log 原因: namenode元数据被破坏,需要修复 解决:     恢复一下namenode hadoop namenode –recover 一路选择c,一般就OK了 如果,您认为阅读这篇博客让您有些收获,不

源码:2.8.0 入口类:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode main方法会调用createNameNode 创建 NameNode 实例,如果是 FORMAT 戒 FINALIZE,调用对应的方法后退出,如果是其他的参数,将创建NameNode 对象.创建的服务如下: 服务 类 server ipc.RPC.Server server.namenode.NameNodeRpcServer serviceRpcServer ipc.RP

1.首先,认识几个名词 (1).NameNode中读.写.以及DataNode映射等信息叫做“元数据” ,NameNode元数据存放位置有.内存.fsimage.edits log三个位置. (2).edits log:记录当前最新的元数据.     (3).元数据内存:实际在用的元数据. (4).fsimage:元数据内存实体文件,fsimage与NameNode内容是是一样的(最全元数据) 当edits log文件大小达到阈值,会将edits log元数据写入到fsimage文件,并清除ed