hadoop中的fsimage和edits的介绍

在进入下面的主题之前想来搞清楚edits和fsimage文件的概念:

1,fsimage文件其实是hadoop文件系统元数据的一个永久性的检查点,其中包含hadoop文件系统中的所有目录和文件idnode的序列化信息。

2,edits文件存放的是hadoop文件系统的所有更新操作的路径,文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到edits文件中。

元数据的介绍:

元数据的分类
按形式分类:内存元数据和元数据文件;它们的存在的位置分别为:内存和磁盘上。其中内存元数据主要是hdfs文件目录的管理;元数据文件则用于持久化存储。
按类型分,元数据主要包括:
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。


内存元数据主要fsimage,而通过checkpoint功能备份的也主要是内存的元数据。

fsimage和edits文件都是经过序列化的,在NameNode启动的时候,他会将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。

NameNode起来之后,HDFS的更新操作会重新写到edits文件中,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。但如果往edits文件里面写就不会这样,因此,客户端对hdfs进行写文件时首先被记录在edits文件中,edits修改时元数据也会更新,每次hdfs更新时edits先

更新后客户端才会看到最新信息。如果一个文件比较大,使得写操作需要向多台机器进行操作,只有所有的操作都执行完成后,写操作才会返回成功,这样的好处是任何的操作都不会因为机器的故障而导致元数据的不同步。

fsimage包含hadoop文件系统中的所有目录和文件idnode的序列化信息,对于文件来说,包含的信息有修改时间,访问时间,块大小和组成一个文件块信息等;对于目录来说,包含的信息主要有修改时间,

访问控制权限等信息。fsimage并不包含DataNode的信息,而是包含DataNode上快的映射信息,并放到内存中,当一个新的DataNode加入到集群中,DataNode都会向NameNode提供块的信息,而NameNode

会定期的索取块的信息,以使得NameNode拥有最新的块映射。因为fsimage包含Hadoop文件系统中的所有目录和文件idnode的序列化信息,所以如果fsimage丢失或者损坏了,那么即使DataNode上有块的数据,但是我们没有文件到块的映射关系,我们也无法用DataNode上的数据!所以定期及时的备份fsimage和edits文件非常重要!

文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到edits文件中,长此下去,edits会非常的大,而NameNode在重启的时候需要执行edits文件中的各项操作,由此会导致NameNode启动的时间会很长,由此,定期地合并fsimage和edits文件的内容,然后清空edits文件是非常重要的。

 

完成合并的是secondaryNamenode,会请求namenode停止使用edits,暂时将新写操作放入一个新的文件中(edits.new)。

secondarynamenode将namenode中通过http get获得edits,因为要和fsimage合并,所以也是通过http get的方式把fsimage加载到内存,然后执行具体对文件系统的操作,与fsimage合并,生成新的

fsimage,然后把fsimage发送到namenode,通过http post的方式。namenode从secondarynamenode获得了fsimage后会把原有的fsimage替换为新的fsimage,把edits.new变成edits。同时会更新fstime。

secondarynamenode在合并edits和fsimage时需要消耗的内存和namenode差不多,所以一般把namenode和secondarynamenode放在不同的机器上。

fs.checkpoint.period:默认是一个小时

fs.checkpoint.size:edits达到一定大小时也会出发合并。

 

<think>嗯,用户问的是HDFS中的SecondaryNameNodeHA中的Standby NameNode是不是同一个概念。首先,我需要确认自己对这两个概念的理解是否正确。 SecondaryNameNode,我记得在早期的Hadoop版本中,它的作用主要是帮助NameNode合并FsImageEdits,防止Edits日志过大导致恢复时间过长。它并不是NameNode的备份,而是一个辅助节点,定期执行检查点操作。所以它的主要职责是维护元数据,而不是提供高可用性。 而Standby NameNode是在Hadoop高可用性(HA)架构中引入的。在HA模式下,通常有一个Active NameNode一个或多个Standby NameNode。Standby NameNode会实时同步Active NameNode的Edits日志,保持元数据的最新状态,以便在主节点故障时快速接管。这里Standby NameNode确实作为热备份存在,确保高可用性。 用户可能混淆了这两个概念,因为它们都涉及到NameNode的辅助节点,但功能完全不同。需要明确区分SecondaryNameNode的作用是合并元数据,而Standby NameNode是为了故障转移。此外,用户可能是在学习HDFS架构时遇到了困惑,或者在配置集群时对这两个节点的角色不清楚,需要澄清它们的不同用途。 还需要考虑用户的实际应用场景。如果他们正在设置HA集群,了解Standby NameNode的重要性是关键;而如果是在处理元数据合并的问题,SecondaryNameNode的角色更相关。同时,用户可能没有意识到在启用HA后,SecondaryNameNode通常不再需要,因为Standby NameNode会接管其检查点功能。 在回答时,要结构清晰,分点说明两者的定义、职责工作机制的不同,并指出在HA环境下SecondaryNameNode是否还存在。可能需要提到Hadoop版本的变化,比如在HA引入后,SecondaryNameNode的角色被Standby替代,帮助用户理解演进过程。此外,使用示例或比喻可能有助于用户更好地区分两者的不同,比如将SecondaryNameNode比作“清洁工”,而Standby则是“备胎”。</think>以下是关于SecondaryNameNode与Standby NameNode的详细对比分析: --- ### **一、核心结论** **不是同一个概念**。两者虽然都是NameNode的辅助节点,但在功能定位、工作机制适用场景上有本质区别。 --- ### **二、SecondaryNameNode详解** #### 1. **设计目标** - **非高可用组件**:专为解决单NameNode架构下元数据合并问题 - **核心任务**:定期执行**检查点(checkpoint)** 操作,合并FsImageEdits文件 #### 2. **工作机制** - **定期触发条件**: - 默认每小时执行一次 - Edits文件大小达到阈值(默认64MB) - **操作流程**: 1. 从NameNode请求当前FsImageEdits 2. 在本地合并生成新FsImage 3. 将新FsImage传回NameNode - **关键限制**: - **不提供故障接管能力** - 合并期间NameNode可能短暂卡顿 #### 3. **典型部署场景** ```mermaid graph LR A[Active NameNode] -->|推送FsImage+Edits| B(SecondaryNameNode) B -->|返回新FsImage| A ``` --- ### **三、Standby NameNode详解** #### 1. **设计目标** - **HA架构的核心组件**:实现NameNode的热备份 - **核心能力**:实时故障转移(RTO<30秒) #### 2. **工作机制** - **实时同步**: - 通过JournalNode集群同步Edits日志 - 保持与Active NameNode的**元数据一致性** - **检查点合并**: - **接管SecondaryNameNode的职责**,在后台自动执行合并 - **故障转移流程**: 1. ZKFC检测到Active节点故障 2. 通过ZooKeeper完成锁抢占 3. 加载最新FsImage并应用未合并Edits 4. 切换为Active状态 #### 3. **典型部署场景** ```mermaid graph TD A[Active NameNode] -->|写入Edits| J[JournalNode集群] S[Standby NameNode] -->|读取Edits| J Z[ZKFC] -->|心跳检测| A Z -->|心跳检测| S ``` --- ### **四、关键差异对比表** | 特征 | SecondaryNameNode | Standby NameNode | |---------------------|-------------------------|---------------------------| | **设计目的** | 元数据合并 | 故障热备 | | **高可用支持** | 不支持 | 必需组件 | | **数据同步方式** | 定期拉取 | 实时同步 | | **故障接管能力** | 无 | 自动接管(30秒内) | | **元数据一致性** | 合并时可能有延迟 | 实时一致 | | **Hadoop版本依赖** | 早于2.x版本 | Hadoop 2.x+ HA架构 | | **典型部署数量** | 1个 | ≥1个(通常1主1备) | --- ### **五、版本演进关系** 1. **Hadoop 1.x时代**: - 只有SecondaryNameNode,无HA方案 - 单点故障风险显著 2. **Hadoop 2.x+**: - 引入HA架构后,**Standby NN完全取代SecondaryNameNode** - 检查点合并由Standby NN后台自动完成 - 若启用HA后仍配置SecondaryNameNode,会导致: - 资源浪费 - 潜在元数据冲突 --- ### **六、实际部署建议** 1. **非HA集群**: - 必须部署SecondaryNameNode - 建议配置检查点间隔: ```xml <!-- hdfs-site.xml --> <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>3600</value> <!-- 单位:秒 --> </property> ``` 2. **HA集群**: - 禁止部署SecondaryNameNode - Standby NN自动优化合并策略: ```xml <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> ``` --- ### **七、常见误区澄清** - **误区1**:"Standby NN是SecondaryNameNode的升级版" - 事实:两者解决不同维度问题(HA vs 元数据维护) - **误区2**:"可以同时部署两种节点" - 后果:会导致Edits日志被重复修改,引发元数据损坏 - **误区3**:"SecondaryNameNode能提供读服务" - 实际:它不响应任何客户端请求 --- 通过这种对比分析,可以清晰理解两者在HDFS架构中的不同定位。实际生产环境中,建议直接采用HA方案,既解决单点故障问题,又自动包含元数据维护功能。
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