一. NameNode和SecondaryNameNode

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。

NameNode工作机制

  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在内存中对元数据进行增删改。

  1. 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. NN和2NN中的fsimage、edits分析

  1. fsimage、edits概念

  2. 查看fsimage,edits

    namenode和datanode上的对比

    文件对比

oiv查看Fsimage文件

hdfs oiv -p 文件类型 -i fsimage文件 -o 转换后文件输出路径
[hadoop@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name/current
[hadoop@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml
[hadoop@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

下载xml文件到本地,sublime工具打开

思考:可以看出,Fsimage中没有记录块所对应DataNode,为什么?

在集群启动后,要求DataNode上报数据块信息,并间隔一段时间后再次上报;namenote中fsimage没有block的备份信息,每次启动datanode会主动上报block信息,然后加载进namebote内存,所以fsimage中没有block的备份信息

oev查看Edits文件

hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml
[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

下载xml文件到本地,sublime工具打开

3.checkpoint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> <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 >

4.namenode故障恢复(基本不用)

会丢失edits-progerss.log,一般采用HA

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

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。

5.集群安全模式

只能查看,不能put,get等操作

二. Datanode

1.工作机制

(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。

2.数据校验

DataNode节点保证数据完整性

(1)当DataNode读取Block的时候,它会计算CheckSum。

(2)如果计算后的CheckSum,与Block创建时值不一样,说明Block已经损坏。

(3)Client读取其他DataNode上的Block。

(4)DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

3.掉线参数配置

机制

配置

修改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。

<property>
<name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
<value>300000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>3</value>
</property>

4.增加Datanode节点

将新节点配置好java、hadoop环境,后直接启动datanode,该节点会主动向namenode进行注册

注意:hadoop中的workers文件中的配置节点能够通过集群命令start-dfs.sh群起, 新增节点需单独启动

1. 新节点配置

(1)在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105主机

(2)修改IP地址和主机名称(重启)

(3)删除hadoop105上HDFS文件系统留存的文件(/opt/module/hadoop-3.1.3/data和log)

(4)source一下配置文件

[hadoop@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile

2. 启动hadoop105的DataNode和NodeManager

直接启动DataNode,即可关联到集群

[hadoop@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start datanode
[hadoop@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

(3)在新节点上传文件

[hadoop@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/LICENSE.txt /
2020-06-15 18:11:55,559 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false

(4)如果数据不平衡,可以实现节点集群数据再平衡

[hadoop@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

5.删除datanode节点

  • 添加白名单

    添加到白名单的主机节点,都允许访问NameNode,不在白名单的主机节点,都会被退出

    (1)在NameNode的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件,添加主机名

    [hadoop@hadoop102 hadoop]$ pwd
    /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
    [hadoop@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts
    [hadoop@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts
    [hadoop@hadoop102 hadoop]$vim dfs.hosts
    hadoop102
    hadoop103
    hadoop104

    (2)在NameNode节点的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性

    <property>
    <name>dfs.hosts</name>
    <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
    </property>

    (3)配置文件分发

    [hadoop@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml

    (4)刷新NameNode节点、ResourceManager节点

    [hadoop@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
    Refresh nodes successful
    [hadoop@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshNodes
    17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033

    (5)查看web页面

    (6)如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡

    [hadoop@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
    starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
    Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
  • 黑名单退役

    在黑名单上面的主机都会被强制退出

    (1)在NameNode节点/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop下创建dfs.hosts.exclude文件,添加主机名

    [hadoop@hadoop102 hadoop]$ pwd
    /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
    [hadoop@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude
    [hadoop@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude
    hadoop105

    (2)在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性

    <property>
    <name>dfs.hosts.exclude</name>
    <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
    </property>

    (3)刷新NameNode节点、ResourceManager节点

    [hadoop@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
    Refresh nodes successful
    [hadoop@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshNodes
    17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033

    (4)检查Web浏览器,退役节点的状态为decommission in progress(退役中),说明数据节点正在复制块到其他节点

    (5)等待退役节点状态为decommissioned(所有块已经复制完成),停止该节点及节点资源管理器。

    [hadoop@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon stop datanode
    stopping datanode
    [hadoop@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
    stopping nodemanager

    (6)如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡

    [hadoop@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
    starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
    Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

    注意

    a)如果副本数是3,服役的节点小于等于3,是不能退役成功的,需要修改副本数后才能退役

    b)不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称

6.多目录配置

  1. DataNode也可以配置成多个目录,每个目录存储的数据不一样。即:数据不是副本
  2. 具体配置如下,在hdfs-site.xml增加以下内容
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>

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