hadoop hdfs学习（二）

一、HDFS组成架构

1）NameNode（nn）：就是Master，他是一个主管，管理者。

管理HDFS的名称控件
配置副本策略
管理数据块（Block）映射信息
处理客户端读写请求

2）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作

存储实际的数据块
执行数据块的读/写操作

3）Client：就是客户端

文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传
与NameNode交互，获取文件的位置信息
与DataNode交互，读取或者写入数据
Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode的格式化
Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删改查操作

4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，他并不能马上替换NameNode并提供服务

辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推给NameNode
在进击情况下，可辅助NameNode（只可以恢复部分，并不是所有）

HDFS在Hadoop2.X中文件块大小默认是128M，老版本是64M。

为什么块的大小不能设置太小或者太大？

　　1.HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；

　　2.如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个快开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢；

总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘的传输速率。

二、NameNode和SecondaryNameNode

2.1 NN和2NN工作机制

思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？

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。

这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，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Edits文件(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中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。

但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，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，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。

工作机制如图↓

1. 第一阶段：NameNode启动

（1）第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

（2）客户端对元数据进行增删改的请求。

（3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。

（4）NameNode在内存中对数据进行增删改。

2. 第二阶段：Secondary NameNode工作

（1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。

（2）Secondary NameNode请求执行CheckPoint。

（3）NameNode滚动正在写的Edits日志。

（4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。

（5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。

（6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。

（7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。

（8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。

2.2Fsimage和Edits概念

NameNode被格式化之后，将在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件

fsimage_0000000000000000000
fsimage_0000000000000000000.md5
seen_txid
VERSION

（1）Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息。

（2）Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。

（3）seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字

（4）每次NameNode启动的时候都会将Fsimage文件读入内存，加载Edits里面的更新操作，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成NameNode启动的时候就将Fsimage和Edits文件进行了合并。

Fsimage：NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。

Edits：记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据）。

NameNode启动时，先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，然后加载Edits和Fsimage到内存中，此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。Client开始对NameNode发送元数据的增删改的请求，这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中（查询元数据的操作不会被记录在Edits中，因为查询操作不会更改元数据信息），如果此时NameNode挂掉，重启后会从Edits中读取元数据的信息。然后，NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。

由于Edits中记录的操作会越来越多，Edits文件会越来越大，导致NameNode在启动加载Edits时会很慢，所以需要对Edits和Fsimage进行合并（所谓合并，就是将Edits和Fsimage加载到内存中，照着Edits中的操作一步步执行，最终形成新的Fsimage）。SecondaryNameNode的作用就是帮助NameNode进行Edits和Fsimage的合并工作。

SecondaryNameNode首先会询问NameNode是否需要CheckPoint（触发CheckPoint需要满足两个条件中的任意一个，定时时间到和Edits中数据写满了，默认1小时，100w条）。直接带回NameNode是否检查结果。SecondaryNameNode执行CheckPoint操作，首先会让NameNode滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，滚动Edits的目的是给Edits打个标记，以后所有新的操作都写入edits.inprogress，其他未合并的Edits和Fsimage会拷贝到SecondaryNameNode的本地，然后将拷贝的Edits和Fsimage加载到内存中进行合并，生成fsimage.chkpoint，然后将fsimage.chkpoint拷贝给NameNode，重命名为Fsimage后替换掉原来的Fsimage。NameNode在启动时就只需要加载之前未合并的Edits和Fsimage即可，因为合并过的Edits中的元数据信息已经被记录在Fsimage中。

2.3 CheckPoint时间设置

（1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。

　　[hdfs-default.xml]

<property>


  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>


  <value>3600</value>


</property>

（2）一分钟检查一次操作次数，3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>

<name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>

<description> 1分钟检查一次操作次数</description>

</property >

三、DataNode

1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。

2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。

3）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。