Hadoop中NameNode和SecondaryNameNode、NN和2NN工作机制、Fsimage和Edits解析、oiv查看Fsimage、oev查看Edits、CheckPoint时间设置

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 查看oiv和oev命令、sz命令,从虚拟机上下载到windows上、通常情况下,SecondaryNameNode每隔一小时执行一次、一分钟检查一次操作次数,当操作次数达到1百万时,SecondaryNameNode执行一次、第一阶段:NameNode启动、第二阶段:Secondary NameNode工作、hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径、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

9.NameNode和SecondaryNameNode

9.1NN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。

在这里插入图片描述

9.1.1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。

9.1.2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。

9.2Fsimage和Edits解析

在这里插入图片描述

9.2.1oiv查看Fsimage文件

9.2.1.1查看oiv和oev命令

[summer@hadoop102 current]$ hdfs
oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage
oev apply the offline edits viewer to an edits file

9.2.1.2基本语法

hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径

9.2.1.3例子

[summer@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current
[summer@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000605 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

在这里插入图片描述

[summer@hadoop102 current]$ cat /opt/software/fsimage.xml

在这里插入图片描述

9.2.1.3.1sz命令,从虚拟机上下载到windows上

[summer@hadoop102 software]$ sz fsimage.xml

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

为child时他下面没有节点了,为parent时下面还有节点。
hdfs存储数据是按照树状结构存储

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。

9.2.2oev查看Edits文件

9.2.2.1基本语法

hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径

9.2.2.2例子

[summer@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_inprogress_0000000000000000610 -o /opt/software/edits.xml

在这里插入图片描述
这个是我还没有进行增删改查操作,所以里面没有东西。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
上传了两个文件这里面的内容就多了

思考:NameNode如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits?
在这里插入图片描述
fsimage与大于609的edits合并

9.2.2.32nn和nn的区别

2nn没有inprogress这个文件夹,没有最新的edits,而nn有
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

9.3CheckPoint时间设置

9.3.1通常情况下,SecondaryNameNode每隔一小时执行一次

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
  <value>3600s</value>
  <description>
    The number of seconds between two periodic checkpoints.
    Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described
    in dfs.heartbeat.interval.
  </description>
</property>

在这里插入图片描述

7.3.2一分钟检查一次操作次数,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>The Secondary NameNode or CheckpointNode will create a checkpoint
  of the namespace every 'dfs.namenode.checkpoint.txns' transactions, regardless
  of whether 'dfs.namenode.checkpoint.period' has expired.
  </description>
</property>

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
  <value>60s</value>
  <description>The SecondaryNameNode and CheckpointNode will poll the NameNode
  every 'dfs.namenode.checkpoint.check.period' seconds to query the number
  of uncheckpointed transactions. Support multiple time unit suffix(case insensitive),
  as described in dfs.heartbeat.interval.
  </description>
</property>

在这里插入图片描述

目录
相关文章
|
缓存 运维 监控
Flink 1.11 Unaligned Checkpoint 解析
由于 Checkpoint 与反压的耦合,反压反过来也会作用于 Checkpoint,导致 Checkpoint 的种种问题。针对于此,Flink 在 1.11 引入 Unaligned Checkpint 来解耦 Checkpoint 机制与反压机制,优化高反压情况下的 Checkpoint 表现。
Flink 1.11 Unaligned Checkpoint 解析
|
存储 消息中间件 SQL
|
机器学习/深度学习 存储 XML
Hadoop中NameNode和SecondaryNameNode、NN和2NN工作机制、Fsimage和Edits解析、oiv查看Fsimage、oev查看Edits、CheckPoint时间设置
Hadoop中NameNode和SecondaryNameNode、NN和2NN工作机制、Fsimage和Edits解析、oiv查看Fsimage、oev查看Edits、CheckPoint时间设置
Hadoop中NameNode和SecondaryNameNode、NN和2NN工作机制、Fsimage和Edits解析、oiv查看Fsimage、oev查看Edits、CheckPoint时间设置
|
存储 消息中间件 算法
Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析 (一)
Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析
513 0
Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析 (一)
|
流计算
Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析 (二)
Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析
452 0
|
消息中间件 存储 缓存
有赞实时任务优化:Flink Checkpoint 异常解析与应用实践
本文结合 Flink 1.9 版本,重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析,让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint,从而开发出更健壮的实时任务。
有赞实时任务优化:Flink Checkpoint 异常解析与应用实践
|
24天前
|
监控 Java 应用服务中间件
高级java面试---spring.factories文件的解析源码API机制
【11月更文挑战第20天】Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它通过自动配置、起步依赖和内嵌服务器等特性,极大地简化了Spring应用的开发和部署过程。本文将深入探讨Spring Boot的背景历史、业务场景、功能点以及底层原理,并通过Java代码手写模拟Spring Boot的启动过程,特别是spring.factories文件的解析源码API机制。
64 2
|
2月前
|
缓存 Java 程序员
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
72 0
|
2月前
|
算法 Java 容器
Map - HashSet & HashMap 源码解析
Map - HashSet & HashMap 源码解析
57 0
|
2月前
|
存储 Java C++
Collection-PriorityQueue源码解析
Collection-PriorityQueue源码解析
64 0

推荐镜像

更多