Hadoop 元数据持久化

文件系统元数据的持久化
    Namenode存储HDFS的元数据。对于任何对文件元数据产生修改的操作，Namenode都使用一个称为Editlog的事务日志记录下来。例如，在HDFS中创建一个文件，Namenode就会在Editlog中插入一条记录来表示；同样，修改文件的replication因子也将往 Editlog插入一条记录。Namenode在本地OS的文件系统中存储这个Editlog。整个文件系统的namespace，包括block到文件的映射、文件的属性，都存储在称为FsImage的文件中，这个文件也是放在Namenode所在系统的文件系统上。
    Namenode在内存中保存着整个文件系统namespace和文件Blockmap的映像。这个关键的元数据设计得很紧凑，因而一个带有4G内存的 Namenode足够支撑海量的文件和目录。当Namenode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage，将所有Editlog中的事务作用（apply)在内存中的FsImage ，并将这个新版本的FsImage从内存中flush到硬盘上,然后再truncate这个旧的Editlog，因为这个旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了。这个过程称为checkpoint。在当前实现中，checkpoint只发生在Namenode启动时，在不久的将来我们将实现支持周期性的checkpoint。
    Datanode并不知道关于文件的任何东西，除了将文件中的数据保存在本地的文件系统上。它把每个HDFS数据块存储在本地文件系统上隔离的文件中。 Datanode并不在同一个目录创建所有的文件，相反，它用启发式地方法来确定每个目录的最佳文件数目，并且在适当的时候创建子目录。在同一个目录创建所有的文件不是最优的选择，因为本地文件系统可能无法高效地在单一目录中支持大量的文件。当一个Datanode启动时，它扫描本地文件系统，对这些本地文件产生相应的一个所有HDFS数据块的列表，然后发送报告到Namenode，这个报告就是Blockreport。