• HDFS 写文件
  • 网络拓扑-节点距离计算
  • HDFS读流程
  • NN和2NN工作机制
  • Fsimage和Edits解析
  • CheckPoint时间设置
  • NameNode故障后的数据恢复

HDFS 数据流

HDFS 写文件

HDFS写数据流操作.png

1)客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在。

2)NameNode返回是否可以上传。

3)客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。

4)NameNode返回3个DataNode节点,分别为dn1、dn2、dn3。
5)客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据,dn1收到请求会继续调用dn2,然后dn2调用dn3,将这个通信管道建立完成。

6)dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。

7)客户端开始往dn1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,dn1收到一个Packet就会传给dn2,dn2传给dn3;dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

8)当一个Block传输完成之后,客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。(重复执行3-7步)

网络拓扑-节点距离计算

在HDFS写数据的过程中,NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢?

节点距离:两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

网络拓扑-节点距离计算

例如,假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记,这里给出四种距离描述,如上图所示。

大家算一算每两个节点之间的距离,如下图所示。

网络拓扑.png

HDFS 读流程

HDFS读数据流操作.png

NameNode和SecondaryNameNode

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。

2NN.png

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。

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。

NN和2NN工作机制详解:

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)。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。

Fsimage和Edits解析

NameNode 被格式化后,将在 /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/curent 目录中产生如下文件:
hadoop-fsimage-edit.png

  1. FSimage 文件: HDFS 文件系统元数据的一个永久性检查点,其中包含 HDFS 文件系统的所有的目录和文件 indoe 的序列化信息。
  2. Edits 文件: 存放 HDFS 文件系统的所有的更新操作的路径,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

CheckPoint时间设置

通常情况下,SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
【hdfs-site.xml】

1
2
3
4
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value>3600</value>
</property>

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。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
<value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
<value>60</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property >

NameNode故障后的数据恢复

NameNode故障后,可以采用如下两种方法恢复数据。

方法一:将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录

  1. kill -9 NameNode进程
  2. 删除NameNode存储的数据

    rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*
  3. 拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录

    scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/
  4. 重新启动NameNode

    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

方法二:使用-importCheckpoint选项启动NameNode守护进程,从而将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode目录中

  1. 修改hdfs-site.xml中的
1
2
3
4
5
6
7
8
9
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value>120</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name</value>
</property>
  1. kill -9 NameNode进程

  2. 删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name)

rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*
4. 如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上,需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录,并删除in_use.lock文件

scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./

rm -rf in_use.lock

  1. 导入检查点数据(等待一会ctrl+c结束掉)

bin/hdfs namenode -importCheckpoint

  1. 启动NameNode

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode