NameNode和DataNode的概述
NameNode概述:
1.NameNode也称为Master，是HDFS的核心
2.NameNode仅存储HDFS的元数据，文件系统中所有文件的目录树，并限制整个集群中的文件
3.NameNode不存储实际文件中的数据，数据本身实际存储在DataNode中
4.NameNode知道HDFS中任何给定文件中的块列表及其位置
5.NameNode并不持久化存储每个文件中各个块所在的DataNode的位置信息，这些信息会在系统启动时从数据节点重建
6.NameNode对于HDFS至关重要，当NameNode关闭时，HDFS/Hadoop集群无法访问
7.NameNode是Hadoop集群中的单点故障
8.NameNode所在机器通常会配置大量内存（RAM）
DataNode概述:
1.DataNode也称为Slave
2.DataNode负责将实际数据存储在HDFS中
3.DataNode所在机器通常配置有大量的硬盘空间，因为实际数据存储在DataNode中
4.当某个DataNode关闭时，他不会影响数据或者几群的可用性，NameNode将安排由其他的DataNode管理的块进行副本复制
5.DataNode会定期（dfs.heartbeat.interval 配置项配置，默认是3秒）向NameNode发送心跳，如果NameNode
长时间没有接收到DataNode发送的心跳，NameNode就会认为该DataNode失效
6.DataNode启动时，它会与NameNode通信，并汇报自己负责持有的快列表
7.block汇报时间时间读取参数dfs.blockreport.intervalMsec,参数未配置的话默认为6小时
Hdfs写数据流程:
1.client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在返回是否可以上传
2.client请求第一个block该传输到那些DataNode服务器上
3.NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机器感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A,B，C
注意：hadoop在设计是考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内
其他某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份
4.client请求三台DataNode的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipline），A收到请求就会调用B，然后B调用C，将整个pipeline建立完成，后祖籍返回client
5.client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位（64k），A收到一个packet就回传给B，B传给C，A没传一个packet会放入一个应答队列等待应答
6.数据被分割成一个个packet数据包在pipline上一次传输，在pipline反方向上，组个发送ack（命令正确应答），最终由pipline中第一个DataNode节点A将pipline ack发送给clinet
7.当一个block传输完成之后，client再次请求NameNode上传第二个block到服务器
hdfs读数据流程:
1.Client向NameNode发起RPC的请求，来确定请求文件block所在位置
2.NamenODE会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode都会返回含有该block副本的DataNode地址
3.这些返回的DataNode地址，会按照集群拓步结构得出DatanODE与客户端的距离，然后进行排序，排序两个规则，网络拓扑结构中距离Client近的排靠前，心跳机制中超时汇报的DN状态为STALE，这样的排靠后
4.Client选取排序靠前的DataNode来读取BLOCK,如果客户端本身就是DataNode，那么将从本地直接获取数据
5.底层上本质是建立Socket Stream（FSDatalnputStream），重复的调用父类DatalnputStream的read方法，直到这个快上的数据读取完毕
6.当读完列表的block后，若文件读取还没有结束，客户端会继续向NameNode获取下一批的block列表
7.读取完一个block都会进行checksun验证，如果读取DataNode时出现错误，客户端会通知NameNode，然后在从下一个拥有该block副本的DataNode继续读
8.read方法是并行的读取block信息，不是一块一块的读取；NameNode只是返回Client请求包含快的DataNode地址，并不是返回请求快的数据
9.最终读取的block块，所有的都会合并为一个完整的文件
元数据管理概述
1.文件，目录自身的属性信息，列如文件名，目录名，修改信息等。
2.文件的存储相关信息，列如存储快信息，分块情况，副本个数等
3.记录HDFS的datanode的信息，用于datanode的管理这些元数据是存储在哪里的？有两个选择
1，元数据存放在NameNode的磁盘中。
2，元数据存放在NameNode的内存中
元数据存放在NameNode节点的磁盘中，元数据可以完整保存和持久化，但是客户端的每个操作都需要去访问磁盘，效率很低，响应很慢
元数据存放在NameNode节点的内存中，客户端的每个操作都访问内存，效率高，响应快，但内存中的数据一旦断电就丢失了
所以元数据的保存需要内存和磁盘组合，既能保存操作效率高，又能保存元数据的持久化2.元数据目录相关文件
在hadoopdir/etc/hadoop/core-site.xml配置文件中配置了hadoop.tmp.dir，具体如下:
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Liunx-201:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/hdfs-data/tmp</value>
</property>
</configuration>ls /export/hdfs-data/tmp/dfs/name/current,效果如下:
-rw-r--r-- 1 root root 42 5月 8 04:17 edits_00000000000000000429-0000000000000000000430
-rw-r--r-- 1 root root 42 5月 8 04:17 edits_00000000000000000429-0000000000000000000430
VERSIONcat VERSION
namespaceID = 1288890822
clusterID=CID-b2948645-148b-4adf-a531-f4117a266af7
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-816633810-192.168.100.201-1587954258850
layoutVersion=-63nameSpaceID/clusterID:这些都是HDFS集群的唯一标识符，标识符被用来防止DataNodes以外注册到另一个集群中的namenode上
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）
cTime:NameNode存储系统创建时间，首次格式化文件系统这个属性是0,当文件系统升级之后，该值会更新到升级之后的时间戳
layoutVersion：表示HDFS永久型数据结构的版本信息，是一个负整数补充说明:
格式化集群的时候，可以指定集群的cluster_id，但是不能与环境中其他集群有冲突，如果没有提供cluster_id,则会生成一个唯一的ClusterID。
hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>
fsimage_xxx
某一时刻内存中元数据的镜像fsimage_xxx.md5
校验fsimage_xxx的数据有没有被修改edits_xxx
记录某一时刻后客户端的所有操作
当内存中的元数据更新时，如果同时更新fsimage，就会导致效率低下，但如果不更新，就会发生数据一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会丢失部分数据，所以，引入edits文件，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中，这样通过fsimage和edits进行合并就可以得到完整元数据
3.SecondaryNameNode
NameNode职责是管理元数据信息，DataNode的职责是负责数据具体存储，那么SecondaryNameNode的作用是什么？对很多初学者来说非常迷惑的，他为什么会出现在HDFS中，从他的名字看，它给人的感觉好像是NameNode的备份，但它实际上却不是，当HDFS集群进行一段时间后，就会出现下面一些问题，
1.edits文件会变得很大，读入和写入数据需要花费更多的时间
2.NameNode重启挥发费很长时间，因为有很多改动要整合并到fsimages
因此客服了这些问题，我们需要一个易于管理的机制来帮助我们减少edits文件的大小和得到一个最新的fsimage文件，这样也会减少在NameNode上的压力
SecondaryNameNode就是来帮助我解决上述问题的，它的职责是合并NameNode的edits到fsimage文件中4.Checkpoint
由secondary namenode将namenode上的edits和fsimage栽到本地，并加载到内存今次那个merge（这个过程称之为checkpoint）
oiv查看fsimage文件
语法，hdfs oiv -p 文件类型 -i 镜像文件 -o 输出路径
