Hadoop元数据存储、加载、恢复

逃离我推掉我的手 2022-05-28 01:58 322阅读 0赞

**1. 元数据加载**  
为了保证交互速度，HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的。

并会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储，但对块的位置信息不进行持久化存储，在DataNode向namenode进行注册时动态加载。

当NameNode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage。将所有Editlog中的事务作用在内存中的FsImage上，以恢复HDFS重启之前的最终状态。这个时候系统处于safemode，在等待DataNode上报的block数据块位置信息达到namenode中所存储的0.99999的时候才会退出。

将这个新版本的FsImage从内存中保存到本地磁盘上，然后删除旧的Editlog，因为旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了。这个过程称为一个检查点(checkpoint)。

在内存中保存文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系(文件、block、datanode之间的映射信息)

**2. 元数据存储**

如果元数据仅以文件的形式存储在namenode本地硬盘行不行呢？

因为大批量的客户端同时在进行上传、下载等各种操作时，都要对元数据进行读写及修改操作
    仅仅以文件的形式来存储元数据显然不行，因为无法做到对各种操作的快速响应
    把元数据放在内存中呢，确实能够提高系统响应速度，但是一旦断电就完全丢失了，这肯定也不行
    
    那么如果把内存的数据定期flush到磁盘文件的方法行不行呢？
        一旦断电，没来得及的刷到磁盘的内存数据肯定也是要丢失的，显然也不行

那么在实际环境中，hadoop是怎么管理元数据的呢？

首先，磁盘确实有块空间，对元数据进行持久化存储的，名为fsimage
    如果直接读取磁盘文件，速度肯定跟不上，内存中也要放一些元数据信息
    虽然很容易丢失，但可以提供查询服务，实际上就是读写分离，由读写分离就有了数据一致性的问题

因为写入数据，没有写入内存中，最新的元数据记录在哪呢？

实际上是记录在edits.log中，这个文件不提供修改，只提供追加，以日志的形式记录
    比如在上传一个文件时，先对namenode进行询问，往哪里写，namenode一边分配一边记录
    将空间分配信息记录edits.log，当完成一个副本的写入工作后，通知namenode,被认为是写入成功
    这时，将edits.log的数据更新至内存，此时，内存中的数据是最新的
    即使现在断电，最新的元数据在edits.log也有保存。

当客户端执行写操作时，NameNode会先在编辑日志中写下记录，并在内存中保存一个文件系统元数据  
元数据会在编辑日志有所改动后进行更新。内存中的元数据用来提供读数据请求服务

过程分析：
        namenode在内存中保存了整个文件系统的命名空间和文件块映射表
        客户端写入文件时，NameNode首先在edits.log文件中记录元数据操作
        操作完成后将成功信息发送给NameNode。NameNode在内存中写入这次操作新产生的元数据信息
        更新的顺序edits.log-----内存-----fsimage
    
    fsimage合并操作：
        为防止影响响应速度，由SecondaryNamenode来合并
        当edits*.log大小达到64M或时间达到1h时，通知SecondaryNamenode进行checkpoint操作

**3. 元数据恢复**

恢复数据两种方式：

第一种：把namesecondary/current中的内容直接复制到name目录下。  
第二种：通过secondarynamenode来使用import checkpoint。如果开通了这个选项进行namenode恢复的话，系统会将secondarynamenode作为当前的namenode。也会把SNN中的元数据信息作为系统的元数据信息。

第一种:
        在hadoopdata/dfs目录下可以看到name文件夹和namesecondary文件夹。
        进入namesecondary/current文件夹，可以看到edits,fsimage,VERSION，和namenode中的内容相同。
    
    
    第二种：Import Checkpoint
        如果namenode宕机，硬盘数据需要时间恢复或者不能恢复了。这个时候就可以import checkpoint。
    
        步骤如下：
            1.准备与原namenode一样的机器，包括配置和文件。
            2.创建一个空的文件夹，为配置文件中dfs.name.dir所指向的文件夹。
            3.拷贝SecondaryNameNode checkpoint出来的文件到fs.checkpoint.dir指向的文件夹
            4.执行命令hadoop namenode -importCheckpoint
            5.NameNode会读取checkpoint文件，保存到dfs.name.dir。
              但是如果dfs.name.dir之前已经包含fsimage文件（非导入），是会执行失败的。
              因为NameNode会检查fs.checkpoint.dir目录下镜像的一致性，但是不会去改动它。
    
    
    还提供了另外两种方法来做checkpoint：Checkpoint Node和Backup Node。
        Checkpoint Node和Backup Node在后续版本中hadoop-0.21.0出现了。
        这两种方式要比通过secondaryNameNode来做checkpoint好很多。
        Checkpoint Node像是secondaryNameNode的改进替代版，Backup Node提供更大的便利。