(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查。
(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查的请求,这些请求的操作首先会被记录的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查的操作。
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。
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idnode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。
(1)查看oiv和oev命令
[admin@hadoop102 current]$ hdfs
oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage
oev apply the offline edits viewer to an edits file
(2)基本语法
hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径
(3)举个栗子
[admin@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/current
[admin@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
[admin@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
将显示的xml文件内容拷贝到eclipse中创建的xml文件中,并格式化。部分显示结果如下。
<inode>
<id>16386id>
<type>DIRECTORYtype>
<name>username>
<mtime>1512722284477mtime>
<permission>admin:supergroup:rwxr-xr-xpermission>
<nsquota>-1nsquota>
<dsquota>-1dsquota>
inode>
<inode>
<id>16387id>
<type>DIRECTORYtype>
<name>adminname>
<mtime>1512790549080mtime>
<permission>admin:supergroup:rwxr-xr-xpermission>
<nsquota>-1nsquota>
<dsquota>-1dsquota>
inode>
<inode>
<id>16389id>
<type>FILEtype>
<name>wc.inputname>
<replication>3replication>
<mtime>1512722322219mtime>
<atime>1512722321610atime>
<perferredBlockSize>134217728perferredBlockSize>
<permission>admin:supergroup:rw-r--r--permission>
<blocks>
<block>
<id>1073741825id>
<genstamp>1001genstamp>
<numBytes>59numBytes>
block>
blocks>
inode >
(1)基本语法
hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径
(2)举个栗子
[admin@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
[admin@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
将显示的xml文件内容拷贝到eclipse中创建的xml文件中,并格式化。显示结果如下。
<EDITS>
<EDITS_VERSION>-63EDITS_VERSION>
<RECORD>
<OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENTOPCODE>
<DATA>
<TXID>129TXID>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ADDOPCODE>
<DATA>
<TXID>130TXID>
<LENGTH>0LENGTH>
<INODEID>16407INODEID>
<PATH>/hello7.txtPATH>
<REPLICATION>2REPLICATION>
<MTIME>1512943607866MTIME>
<ATIME>1512943607866ATIME>
<BLOCKSIZE>134217728BLOCKSIZE>
<CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1CLIENT_NAME>
<CLIENT_MACHINE>192.168.1.5CLIENT_MACHINE>
<OVERWRITE>trueOVERWRITE>
<PERMISSION_STATUS>
<USERNAME>adminUSERNAME>
<GROUPNAME>supergroupGROUPNAME>
<MODE>420MODE>
PERMISSION_STATUS>
<RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561RPC_CLIENTID>
<RPC_CALLID>0RPC_CALLID>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_IDOPCODE>
<DATA>
<TXID>131TXID>
<BLOCK_ID>1073741839BLOCK_ID>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2OPCODE>
<DATA>
<TXID>132TXID>
<GENSTAMPV2>1016GENSTAMPV2>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ADD_BLOCKOPCODE>
<DATA>
<TXID>133TXID>
<PATH>/hello7.txtPATH>
<BLOCK>
<BLOCK_ID>1073741839BLOCK_ID>
<NUM_BYTES>0NUM_BYTES>
<GENSTAMP>1016GENSTAMP>
BLOCK>
<RPC_CLIENTID>RPC_CLIENTID>
<RPC_CALLID>-2RPC_CALLID>
DATA>
RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_CLOSEOPCODE>
<DATA>
<TXID>134TXID>
<LENGTH>0LENGTH>
<INODEID>0INODEID>
<PATH>/hello7.txtPATH>
<REPLICATION>2REPLICATION>
<MTIME>1512943608761MTIME>
<ATIME>1512943607866ATIME>
<BLOCKSIZE>134217728BLOCKSIZE>
<CLIENT_NAME>CLIENT_NAME>
<CLIENT_MACHINE>CLIENT_MACHINE>
<OVERWRITE>falseOVERWRITE>
<BLOCK>
<BLOCK_ID>1073741839BLOCK_ID>
<NUM_BYTES>25NUM_BYTES>
<GENSTAMP>1016GENSTAMP>
BLOCK>
<PERMISSION_STATUS>
<USERNAME>adminUSERNAME>
<GROUPNAME>supergroupGROUPNAME>
<MODE>420MODE>
PERMISSION_STATUS>
DATA>
RECORD>
EDITS >
(1)通常情况下,SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
[hdfs-default.xml]
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.periodname>
<value>3600value>
property >
(2)一分钟检查一次操作次数,当操作次数达到1百万时,SecondaryNameNode执行一次。
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.txnsname>
<value>1000000value>
<description>操作动作次数description>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.check.periodname>
<value>60value>
<description> 1分钟检查一次操作次数description>
property >
NameNode故障后,可以采用如下两种方法恢复数据。
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)
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ 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
[admin@hadoop102 dfs]$ scp -r admin@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/
4.重新启动namenode
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
1.修改hdfs-site.xml
中的
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.periodname>
<value>120value>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dirname>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namevalue>
property>
2.kill -9 namenode进程
3.删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name)
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ 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
[admin@hadoop102 dfs]$ scp -r admin@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./
[admin@hadoop102 namesecondary]$ rm -rf in_use.lock
[admin@hadoop102 dfs]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs
[admin@hadoop102 dfs]$ ls
data name namesecondary
5.导入检查点数据(等待一会ctrl+c结束掉)
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -importCheckpoint
6.启动namenode
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
NameNode启动时,首先将映像文件(fsimage)载入内存,并执行编辑日志(edits)中的各项操作。一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像,则创建一个新的fsimage文件和一个空的编辑日志。此时,NameNode开始监听DataNode请求。但是此刻,NameNode运行在安全模式,即NameNode的文件系统对于客户端来说是只读的。
系统中的数据块的位置并不是由NameNode维护的,而是以块列表的形式存储在DataNode中。
在系统的正常操作期间,NameNode会在内存中保留所有块位置的映射信息。在安全模式下,各个DataNode会向NameNode发送最新的块列表信息,NameNode了解到足够多的块位置信息之后,即可高效运行文件系统。
如果满足“最小副本条件”,NameNode会在30秒钟之后就退出安全模式。所谓的最小副本条件指的是在整个文件系统中99.9%的块满足最小副本级别(默认值:dfs.replication.min=1)。在启动一个刚刚格式化的HDFS集群时,因为系统中还没有任何块,所以NameNode不会进入安全模式。
集群处于安全模式,不能执行重要操作(写操作)。集群启动完成后,自动退出安全模式。
(1)bin/hdfs dfsadmin -safemode get (功能描述:查看安全模式状态)
(2)bin/hdfs dfsadmin -safemode enter (功能描述:进入安全模式状态)
(3)bin/hdfs dfsadmin -safemode leave (功能描述:离开安全模式状态)
(4)bin/hdfs dfsadmin -safemode wait (功能描述:等待安全模式状态)
模拟等待安全模式
(1)先进入安全模式
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode enter
(2)执行下面的脚本
编辑一个脚本
#!/bin/bash
bin/hdfs dfsadmin -safemode wait
bin/hdfs dfs -put ~/hello.txt /root/hello.txt
(3)再打开一个窗口,执行
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode leave
1.NameNode的本地目录可以配置成多个,且每个目录存放内容相同,增加了可靠性
2.具体配置如下
(1)在hdfs-site.xml
文件中增加如下内容
dfs.namenode.name.dir
file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2
(2)停止集群,删除data和logs中所有数据。
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
[admin@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
[admin@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
(3)格式化集群并启动。
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode –format
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
(4)查看结果
[admin@hadoop102 dfs]$ ll
总用量 12
drwx------. 3 admin admin 4096 12月 11 08:03 data
drwxrwxr-x. 3 admin admin 4096 12月 11 08:03 name1
drwxrwxr-x. 3 admin admin 4096 12月 11 08:03 name2