hadoop namenode的工作机制 (checkpoint过程、元数据合并一个意思)

Hadoop 集群中有两种节点，一种是namenode，还有一种是datanode。

其中datanode主要负责数据的存储，namenode主要负责三个功能，分别是(1)管理元数据 (2)维护目录树 (3)响应客户请求

首先介绍下，元数据格式 


 

hdfs在外界看来就是普通的文件系统，可以通过路径进行数据的访问等操作，但在实际过程存储中，却是分布在各个节点上。如上图所示，是一条元数据，/test/a.log 是在hdfs文件系统中的路径，3是这个文件的副本数(副本数可以通过在配置文件中的配置来修改的)。在hdfs中，文件是进行分块存储的，如果文件过大，就要分成多块存储，每个块在文件系统中存储3个副本，以上图为例，就是分成blk_1和blk_2两个块，每个块在实际的节点中有3个副本，比如blk_1的3个副本分别存储在h0，h1，h3中。

现在由此引出一个问题，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。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节点断点，就会产生数据丢失。因此，引入edits.log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.log中。这样，一旦namenode节点断电，可以通过fsImage和edits.log的合并，合成元数据。但是，如果长时间添加数据到edit.log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.log的合并，如果这个操作有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.log的合并。具体的checkpoint执行过程如下：



以下即是checkpoint过程：

secondary namenode请求主Namenode停止使用edits文件，暂时将新的写操作记录到一个新文件中，如edits.new。 

secondary namenode节点从主Namenode节点获取fsimage和edits文件（采用HTTP GET） 

secondary namenode将fsimage文件载入到内存，逐一执行edits文件中的操作，创建新的fsimage文件 

secondary namenode将新的fsimage文件发送回主Namenode（使用HTTP POST） 

主Namenode节点将从secondary namenode节点接收的fsimage文件替换旧的fsimage文件，用步骤1产生的edits.new文件替换旧的edits文件（即改名）。同时更新fstime文件来记录检查点执行的时间

注：从Hadoop0.21.0开始，辅助Namenode已经放弃不用，由checkpoint节点取而代之，功能不变。新版本同时引入一种新的Namenode，名为BackupNode。