namenode和datanode的工作机制
namenode工作机制
1、namenode职责
（1）负责客户端请求的响应
（2）元数据的管理（查询，修改）
2、元数据管理
namenode对数据的管理采用了三种存储形式：
- 内存元数据(NameSystem)
- 磁盘元数据镜像文件
- 数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）
2.1元数据存储机制
- 内存中有一份完整的元数据(内存meta data)
- 磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)
- 用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）
注意：
当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中
2.2元数据手动查看
可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息
bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml
bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml2.3元数据的 checkpoint
（1）概念：
每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint）
（2）checkpoint的详细过程：
（3）checkpoint 操作的触发条件配置参数：
#检查触发条件是否满足的频率，60秒
dfs.namenode.checkpoint.check.period=60
dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
#以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}
#最大重试次数
dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3
#两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
dfs.namenode.checkpoint.period=3600
#两次checkpoint之间最大的操作记录
dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000（4）checkpoint的附带作用：
namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据
2.4元数据目录说明
（1）在第一次部署好Hadoop集群的时候，我们需要在NameNode（NN）节点上格式化磁盘：
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format（2）格式化完成之后，将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构：
current/
|-- VERSION
|-- edits_*
|-- fsimage_0000000000008547077
|-- fsimage_0000000000008547077.md5
`-- seen_txid（3）其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：
<property>
<name>dfs.name.dirname>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namevalue>
property>
hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的，默认值如下
<property>
<name>hadoop.tmp.dirname>
<value>/tmp/hadoop-${user.name}value>
<description>A base for other temporary directories.description>
property>（4）dfs.namenode.name.dir属性可以配置多个目录
如/data1/dfs/name,/data2/dfs/name,/data3/dfs/name,….。各个目录存储的文件结构和内容都完全一样，相当于备份，这样做的好处是当其中一个目录损坏了，也不会影响到Hadoop的元数据，特别是当其中一个目录是NFS（网络文件系统Network File System，NFS）之上，即使你这台机器损坏了，元数据也得到保存。
（5）下面对$dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释
VERSION文件是Java属性文件，内容大致如下：
#Fri Nov 15 19:47:46 CST 2013
namespaceID=934548976
clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115
layoutVersion=-47其中
- namespaceID是文件系统的唯一标识符，在文件系统首次格式化之后生成的
- 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表示NameNode存储时间的创建时间，由于我的NameNode没有更新过，所以这里的记录值为0，以后对NameNode升级之后，cTime将会记录更新时间戳
- layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息， 只要数据结构变更，版本号也要递减，此时的HDFS也需要升级，否则磁盘仍旧是使用旧版本的数据结构，这会导致新版本的NameNode无法使用
clusterID是系统生成或手动指定的集群ID，在-clusterid选项中可以使用它；如下说明
- 使用如下命令格式化一个Namenode
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId ]
选择一个唯一的cluster_id，并且这个cluster_id不能与环境中其他集群有冲突。如果没有提供cluster_id，则会自动生成一个唯一的ClusterID - 使用如下命令格式化其他Namenode
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId - 升级集群至最新版本。在升级过程中需要提供一个ClusterID，例如：
$HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode –config $HADOOP_CONF_DIR -upgrade -clusterId
如果没有提供ClusterID，则会自动生成一个ClusterID
- 使用如下命令格式化一个Namenode
blockpoolID：是针对每一个Namespace所对应的blockpool的ID，上面的这个BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115就是在我的ns1的namespace下的存储块池的ID，这个ID包括了其对应的NameNode节点的ip地址
（6）$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要，是存放transactionId的文件，format之后是0，它代表的是namenode里面的edits_*文件的尾数，namenode重启的时候，会按照seen_txid的数字，循序从头跑edits_0000001~到seen_txid的数字。所以当你的hdfs发生异常重启的时候，一定要比对seen_txid内的数字是不是你edits最后的尾数，不然会发生建置namenode时metaData的资料有缺少，导致误删Datanode上多余Block的资讯
（7）$dfs.namenode.name.dir/current目录下在format的同时也会生成fsimage和edits文件，及其对应的md5校验文件
补充：seen_txid
文件中记录的是edits滚动的序号，每次重启namenode时，namenode就知道要将哪些edits进行加载edits
datanode工作机制
1、概述
datanode工作职责
- 存储管理用户的文件块数据
- 定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）（这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsecname>
<value>3600000value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.description>
property>datanode掉线判断时限参数
datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。
<property>
<name>heartbeat.recheck.intervalname>
<value>2000value>
property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.intervalname>
<value>1value>
property>2、观察验证datanode功能
（1）上传一个文件，观察文件的block具体的物理存放情况：
（2）在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块：
/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.2.120-1432457733977/current/finalized