Hadoop HDFS概念学习系列之名字节点和第二名字节点(十三)

简介:

名字节点(NameNode )是HDFS主从结构中主节点上运行的主要进程,它指导主从结构中的从节点,数据节点(DataNode)执行底层的I/O任务

  名字节点是HDFS的书记员,维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和文件的数据块索引,即每个文件对应的数据块列表(后面的讨论中,上述关系也称名字节点第一关系)。这些信息、以两种形式存储在本地文件系统中:一种是命名空间镜像(File System Image, FSImage,也称文件系统镜像),另一种是命名空间镜像的编辑日志(Edit Log) 。

  命名空间镜像保存着某一特定时刻HDFS的目录树、元信息和数据块索引等信息,后续对这些信息的改动,则保存在编辑日志中,它们一起提供了一个完整的名字节点第一关系。
同时,通过名字节点,客户端还可以了解到数据块所在的数据节点信息。需要注意的是,名字节点中与数据节点相关的信息不保留在名字节点的本地文件系统中,也就是上面提到的命名空间镜像和编辑日志中,名字节点每次启动时,都会动态地重建这些信息,这些信息构成了名字节点第二关系。运行时,客户端通过名宇节点获取上述信息,然后和数据节点进行交互,读写文件数据。
  另外,名字节点还能获取HDFS整体运行状态的一些信息,如系统的可用空间、己经使用的空间、各数据节点的当前状态等

  第二名字节点(Secondary NameNode, SNN)是用于定期合并命名空间镜像和镜像编辑日志的辅助守护进程。和名字节点一样,每个集群都有一个第二名字节点,在大规模部署的条件下,一般第二名字节点也独自占用一台服务器。

  第二名字节点和名字节点的区别在于

  它不接收或记录HDFS的任何实时变化,而只是根据集群配置的时问间隔,不停地获取HDFS某一个时间点的命名空间镜像和镜像的编辑日志,合并得到一个新的命名空间镜像。该新镜像会上传到名字节点,替换原有的命名空间镜像,并清空上述日志。应该说,第二名字节点配合名字节点,为名字节点上的名字节点第一关系提供了一个简单的检查点(Checkpoint)机制,并避免出现编辑日志过大,导致名字节点启动时间过长的问题。
如前面所述,名字节点是 HDFS集群中的单一故障点,通过第二名字节点的检查点,可以减少停机的时间并减低名字节点元数据丢失的风险。但是,第二名字节点不支持名字节点的故障白动恢复,名字节点失效处理需要人工干预。

 

 


本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5089148.html,如需转载请自行联系原作者

相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
相关文章
|
10月前
|
XML 存储 分布式计算
【赵渝强老师】史上最详细:Hadoop HDFS的体系架构
HDFS(Hadoop分布式文件系统)由三个核心组件构成:NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端请求,维护元数据文件fsimage和edits;DataNode存储实际的数据块,默认大小为128MB;SecondaryNameNode定期合并edits日志到fsimage中,但不作为NameNode的热备份。通过这些组件的协同工作,HDFS实现了高效、可靠的大规模数据存储与管理。
1122 70
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
530 6
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop-35 HBase 集群配置和启动 3节点云服务器 集群效果测试 Shell测试
Hadoop-35 HBase 集群配置和启动 3节点云服务器 集群效果测试 Shell测试
339 4
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop-36 HBase 3节点云服务器集群 HBase Shell 增删改查 全程多图详细 列族 row key value filter
Hadoop-36 HBase 3节点云服务器集群 HBase Shell 增删改查 全程多图详细 列族 row key value filter
230 3
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
276 1
|
分布式计算 Java Hadoop
Hadoop-30 ZooKeeper集群 JavaAPI 客户端 POM Java操作ZK 监听节点 监听数据变化 创建节点 删除节点
Hadoop-30 ZooKeeper集群 JavaAPI 客户端 POM Java操作ZK 监听节点 监听数据变化 创建节点 删除节点
260 1
|
分布式计算 Hadoop Unix
Hadoop-28 ZooKeeper集群 ZNode简介概念和测试 数据结构与监听机制 持久性节点 持久顺序节点 事务ID Watcher机制
Hadoop-28 ZooKeeper集群 ZNode简介概念和测试 数据结构与监听机制 持久性节点 持久顺序节点 事务ID Watcher机制
258 1
|
10月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
505 79
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
309 2
|
存储 分布式计算 大数据
Flume+Hadoop:打造你的大数据处理流水线
本文介绍了如何使用Apache Flume采集日志数据并上传至Hadoop分布式文件系统(HDFS)。Flume是一个高可用、可靠的分布式系统,适用于大规模日志数据的采集和传输。文章详细描述了Flume的安装、配置及启动过程,并通过具体示例展示了如何将本地日志数据实时传输到HDFS中。同时,还提供了验证步骤,确保数据成功上传。最后,补充说明了使用文件模式作为channel以避免数据丢失的方法。
693 4

相关实验场景

更多