• HDFS元数据管理机制


    元数据管理概述

      HDFS元数据,按类型分,主要包括以下几个部分:

        1、文件、目录自身的属性信息,例如文件名,目录名,修改信息等。

        2、文件记录的信息的存储相关的信息,例如存储块信息,分块情况,副本个数等。

        3、记录 HDFS 的 Datanode 的信息,用于 DataNode 的管理。

      按形式分内存元数据元数据文件两种,分别存在内存磁盘上。

      HDFS 磁盘上元数据文件分为两类,用于持久化存储:

      fsimage 镜像文件:是元数据的一个持久化的检查点,包含 Hadoop 文件系统中的所有目录和文件元数据信息,但不包含文件块位置的信息。文件块位置信息只存储在内存中,是在 datanode 加入集群的时候,namenode 询问 datanode 得到的,并且间断的更新。

      Edits 编辑日志:存放的是 Hadoop 文件系统的所有更改操作(文件创建,删除或修改)的日志,文件系统客户端执行的更改操作首先会被记录到 edits 文件中。

      fsimage 和 edits 文件都是经过序列化的,在 NameNode 启动的时候,它会将 fsimage文件中的内容加载到内存中,之后再执行 edits 文件中的各项操作,使得内存中的元数据和实际的同步,存在内存中的元数据支持客户端的读操作,也是最完整的元数据。

      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元数据中。因为 fsimage 文件一般都很大(GB 级别的很常见),如果所有的更新操作都往 fsimage 文件中添加,这样会导致系统运行的十分缓慢。

      HDFS 这种设计实现着手于:一是内存中数据更新、查询快,极大缩短了操作响应时间;二是内存中元数据丢失风险颇高(断电等),因此辅佐元数据镜像文件(fsimage)+编辑日志文件(edits)的备份机制进行确保元数据的安全。

      NameNode 维护整个文件系统元数据。因此,元数据的准确管理,影响着 HDFS 提供文件存储服务的能力。

    元数据目录相关文件

      在 Hadoop 的 HDFS 首次部署好配置文件之后,并不能马上启动使用,而是先要对文件系统进行格式化。需要在 NameNode(NN)节点上进行如下的操作:

        $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode –format

      在这里要注意两个概念,一个是文件系统,此时的文件系统在物理上还不存在;二就是此处的格式化并不是指传统意义上的本地磁盘格式化,而是一些清除与准备工作。

      格式化完成之后,将会在$dfs.namenode.name.dir/current 目录下创建如下的文件结构,这个目录也正是 namenode 元数据相关的文件目录:

      其中的 dfs.namenode.name.dir 是在 hdfs-site.xml 文件中配置的,默认值如下:

     

      dfs.namenode.name.dir 属性可以配置多个目录,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。

       下面对$dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释。

    VERSION

    namespaceID=934548976
    clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196
    cTime=0
    storageType=NAME_NODE
    blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115
    layoutVersion=-47

      namespaceID/clusterID/blockpoolID 这些都是 HDFS 集群的唯一标识符。标识符被用来防止 DataNodes 意外注册到另一个集群中的 namenode 上。这些标识在联邦(federation)部署中特别重要。联邦模式下,会有多个 NameNode 独立工作。每个的 NameNode 提供唯一的命名空间(namespaceID),并管理一组唯一的文件块池(blockpoolID)。clusterID 将整个集群结合在一起作为单个逻辑单元,在集群中的所有节点上都是一样的。

      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 NameNode 存储系统创建时间,首次格式化文件系统这个属性是 0,当文件系统升级之后,该值会更新到升级之后的时间戳;

      layoutVersion 表示 HDFS 永久性数据结构的版本信息,是一个负整数。

      补充说明:

        格式化集群的时候,可以指定集群的 cluster_id,但是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。

     $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>

    seen_txid

      $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。

    Fsimage & edits

      $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。

     

    secondary namenode

     

      NameNode 职责是管理元数据信息,DataNode 的职责是负责数据具体存储,那么SecondaryNameNode 的作用是什么?对很多初学者来说是非常迷惑的。它为什么会出现在HDFS 中。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。

      大家猜想一下,当 HDFS 集群运行一段事件后,就会出现下面一些问题:

        edit logs 文件会变的很大,怎么去管理这个文件是一个挑战。

        NameNode 重启会花费很长时间,因为有很多改动要合并到 fsimage 文件上。

        如果 NameNode 挂掉了,那就丢失了一些改动。因为此时的 fsimage 文件非常旧。

      因此为了克服这个问题,我们需要一个易于管理的机制来帮助我们 减小 s edit logs 文件的大小和得到一个最新的fsimage 文件,这样也会减小在 NameNode 上的压力。这跟Windows 的恢复点是非常像的,Windows 的恢复点机制允许我们对 OS 进行快照,这样当系统发生问题时,我们能够回滚到最新的一次恢复点上。

      SecondaryNameNode 就是来帮助解决上述问题的,它的职责是合并 NameNode 的 editlogs 到 fsimage 文件中。

     Checkpoint

      每达到触发条件,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),如下图所示:

     

     Checkpoint 详细步骤

    • NameNode 管理着元数据信息,其中有两类持久化元数据文件:edits 操作日志文件和fsimage 元数据镜像文件。新的操作日志不会立即与 fsimage 进行合并,也不会刷到NameNode 的内存中,而是会先写到 edits 中(因为合并需要消耗大量的资源),操作成功之后更新至内存。
    • 有 dfs.namenode.checkpoint.period 和 dfs.namenode.checkpoint.txns 两个配置,只要达到这两个条件任何一个,secondarynamenode 就会执行 checkpoint 的操作。
    • 当触发 checkpoint 操作时,NameNode 会生成一个新的 edits 即上图中的 edits.new 文件,同时 SecondaryNameNode 会将 edits 文件和 fsimage 复制到本地(HTTP GET 方式)。
    • secondarynamenode 将下载下来的 fsimage 载入到内存,然后一条一条地执行 edits 文件中的各项更新操作,使得内存中的 fsimage 保存最新,这个过程就是edits 和fsimage文件合并,生成一个新的 fsimage 文件即上图中的 Fsimage.ckpt 文件。
    • secondarynamenode 将新生成的 Fsimage.ckpt 文件复制到 NameNode 节点。
    • 在 NameNode 节点的 edits.new 文件和 Fsimage.ckpt 文件会替换掉原来的 edits 文件和 fsimage 文件,至此刚好是一个轮回,即在 NameNode 中又是 edits 和 fsimage 文件。
    • 等待下一次 checkpoint 触发 SecondaryNameNode 进行工作,一直这样循环操作。

     Checkpoint 触发条件

      Checkpoint 操作受两个参数控制,可以通过 core-site.xml 进行配置:

    <property>
      <name> dfs.namenode.checkpoint.period</name>
      <value>3600</value>
      <description>
        两次连续的 checkpoint 之间的时间间隔。默认 1 小时
      </description>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
      <value>1000000</value>
      <description>
        最大的没有执行 checkpoint 事务的数量,满足将强制执行紧急 checkpoint,即使
        尚未达到检查点周期。默认设置为 100 万。
      </description>
    </property>

    从上面的描述我们可以看出,SecondaryNamenode 根本就不是 Namenode 的一个热备,其只是将 fsimage 和 edits 合并。其拥有的 fsimage 不是最新的,因为在他从 NameNode 下载 fsimage 和 edits 文件时候,新的更新操作已经写到 edit.new 文件中去了。而这些更新在 SecondaryNamenode 是没有同步到的!当然, 如果 NameNode 中的 fsimage 真的出问题了,还是可以用SecondaryNamenode 中的 fsimage 替换一下NameNode 上的 fsimage ,虽然已经不是最新的 fsimage ,但是我们可以将损失减小到最少

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