1.NameNode启动过程 加载FSImage: 回放EditLog: 执行CheckPoint(非必须步骤,结合实际情况和参数确定,后续详述): 收集所有DataNode的注册和数据块汇报. 采用多线程写入fsimage,能够有效的提升fsimage加载速度,从而缩短NameNode启动速度.如果NameSpace存在大量文件,使得fsimage文件巨大,则这种时间缩短会更加明显. 重启过程尽可能避免出现CheckPoint.触发CheckPoint有两种情况:时间周期或HDFS写操作事务数

http://tech.meituan.com/namenode-restart-optimization.html 一.背景 在Hadoop集群整个生命周期里,由于调整参数.Patch.升级等多种场景需要频繁操作NameNode重启,不论采用何种架构,重启期间集群整体存在可用性和可靠性的风险,所以优化NameNode重启非常关键. 本文基于Hadoop-2.x和HA with QJM社区架构和系统设计(如图1所示),通过梳理NameNode重启流程,并在此基础上,阐述对NameNode重启优化

NameNode内存优化---重用相同的文件名      原创文章,转载请注明:博客园aprogramer 原文链接:NameNode内存优化---重用相同的文件名      众所周知,Hadoop集群的NameNode的内存会随着文件(目录)数和block数的增长而增长.当集群的规模比较大时,NameNode的内存使用量就会越来越大,发生FullGC时需要的时间也会越来越长,严重影响集群的可用性.当文件数很多时,文件名会有很多相同的,如果重用这些相同的文件名,就会减少NameNode内存的使用

一.Service RPC port NameNode默认使用8020端口侦听所有的RPC请求(HDP版本),包括客户端数据请求,DataNode心跳和block上报,ZKFC模块监控检查和切换控制.当集群规模越和RPC请求来越大时,RPC请求响应时间也变得越来越长. NameNode也给DataNode提供了专用的Service RPC port用于上报数据块和心跳状态,这样可以减少和客户端应用程序RPC队列请求的竞争.这个端口默认没有开启,需要手动配置参数. Service RPC port

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

NameNode中几个关键的数据结构 FSImage Namenode 会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中,每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作,将会记录在 editlog文件中,当editlog达到一定的大小(bytes,由fs.checkpoint.size参数定义)或从上次保存过后一定时间段过后 (sec,由fs.checkpoint.period参数定义),namenode会重新将内存中对整个HDFS的目录树和文件元数据刷到 fs

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

前言 <HDFS NameNode内存全景>中,我们从NameNode内部数据结构的视角,对它的内存全景及几个关键数据结构进行了简单解读,并结合实际场景介绍了NameNode可能遇到的问题,还有业界进行横向扩展方面的多种可借鉴解决方案. 事实上,对NameNode实施横向扩展前,会面临常驻内存随数据规模持续增长的情况,为此需要经历不断调整NameNode内存的堆空间大小的过程,期间会遇到几个问题: 当前内存空间预期能够支撑多长时间. 何时调整堆空间以应对数据规模增长. 增加多大堆空间. 另一方

NameNode启动过程详细剖析 NameNode中几个关键的数据结构 FSImage Namenode会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中,每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作,将会记录在editlog文件中,当editlog达到一定的大小(bytes,由fs.checkpoint.size参数定义)或从上次保存过后一定时间段过后(sec,由fs.checkpoint.period参数定义),namenode会重新将内存中对整个HDFS的

前言 最近刚接触Hadoop, 一直没有弄明白NameNode和Secondary NameNode的区别和关系.很多人都认为,Secondary NameNode是NameNode的备份,是为了防止NameNode的单点失败的,直到读了这篇文章Secondary Namenode - What it really do? (需FQ)才发现并不是这样.文章写的很通俗易懂,现将其翻译如下: Secondary NameNode:它究竟有什么作用? 在Hadoop中,有一些命名不好的模块,Secon

过去几年中 Hadoop 社区涌现过很多的 NameNode 共享存储方案, 比如 shared NAS+NFS.BookKeeper.BackupNode 和 QJM(Quorum Journal Manager) 等等. 目前社区已经把由 Clouderea 公司实现的基于 QJM 的方案合并到 HDFS 的 trunk 之中并且作为默认的共享存储实现, 本部分只针对基于 QJM 的共享存储方案的内部实现原理进行分析.为了理解 QJM 的设计和实现,首先要对 NameNode 的元数据存储结

在hadoop1中NameNode存在一个单点故障问题,也就是说如果NameNode所在的机器发生故障,那么整个集群就将不可用(hadoop1中有个SecorndaryNameNode,但是它并不是NameNode的备份,它只是namenode的一个助理,协助namenode工作,对fsimage和edits文件进行合并,并推送给NameNode,防止因edits文件过大,导致NameNode重启变得很慢),这是hadoop1的不可靠实现. 在hadoop2中这个问题得以解决,hadoop2中的

NameNode与Secondary NameNode 很多人都认为,Secondary NameNode是NameNode的备份,是为了防止NameNode的单点失败的,其实并不是在这样.文章Secondary Namenode - What it really do? (需FQ)写的很通俗易懂,现将其翻译如下: Secondary NameNode:它究竟有什么作用? 在Hadoop中,有一些命名不好的模块,Secondary NameNode是其中之一.从它的名字上看,它给人的感觉就像是N

Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 实现解析   NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 M

在Hadoop1中NameNode存在一个单点故障问题,如果NameNode所在的机器发生故障,整个集群就将不可用(Hadoop1中虽然有个SecorndaryNameNode,但是它并不是NameNode的备份,它只是NameNode的一个助理,协助NameNode工作,SecorndaryNameNode会对fsimage和edits文件进行合并,并推送给NameNode,防止因edits文件过大,导致NameNode重启变慢),这是Hadoop1的不可靠实现. 在Hadoop2中这个问题得

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

Secondary namenode 首先,我们假设如果存储在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,一旦断点,元数据丢失,整个集群就无法工作了!!!因此必须在磁盘中有备份,在磁盘中的备份就是fsImage,存放在Namenode节点对应的磁盘中.当在内存中的元数据更新时,如果同时更新fsImage镜像文件(文件的随机读写),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

1.概述 最近有朋友问我Secondary NameNode的作用,是不是NameNode的备份?是不是为了防止NameNode的单点问题?确实,刚接触Hadoop,从字面上看,很容易会把Secondary NameNode当作备份节点:其实,这是一个误区,我们不能从字面来理解,阅读官方文档,我们可以知道,其实并不是这么回事,下面就来赘述下Secondary NameNode的作用. 2.Secondary NameNode? 在Hadoop中,有一些命名模块不那么尽人意,Secondary N

https://blog.csdn.net/xh16319/article/details/31375197 很多人都认为,Secondary NameNode是NameNode的备份,是为了防止NameNode的单点失败的,其实并不是这样. Secondary NameNode:它究竟有什么作用? 在Hadoop中,有一些命名不好的模块,Secondary NameNode是其中之一.从它的名字上看,它给人的感觉就像是NameNode的备份.但它实际上却不是.很多Hadoop的初学者都很疑惑,

在Hadoop中,有一些命名不好的模块,Secondary NameNode是其中之一.从它的名字上看,它给人的感觉就像是NameNode的备份.但它实际上却不是.很多Hadoop的初学者都很疑惑,Secondary NameNode究竟是做什么的,而且它为什么会出现在HDFS中.因此,在这篇文章中,我想要解释下Secondary NameNode在HDFS中所扮演的角色 从它的名字来看,你可能认为它跟NameNode有点关系.没错,你猜对了.因此在我们深入了解Secondary NameNod

转载自:http://reb12345reb.iteye.com/blog/2306818 在 Hadoop 的整个生态系统中,HDFS NameNode 处于核心地位,NameNode 的可用性直接决定了 Hadoop 整个软件体系的可用性.本文尝试从内部实现的角度对 NameNode 的高可用机制进行详细的分析,主要包括 NameNode 的主备切换实现分析和 NameNode 的共享存储实现分析.文章的最后在结合作者自身实践的基础上,列举了一些在高可用运维过程中需要注意的事项. NameN