hadoop NN元数据管理机制

最新推荐文章于 2024-08-03 19:45:00 发布
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分类专栏： # hdfs 文章标签： hadoop
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdncjh/article/details/52464310
本文详细介绍了HDFS中的文件写入流程，并探讨了NameNode的读写分离机制及元数据合并机制，有助于理解HDFS如何高效地进行数据管理和存储。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

hdfs文件写入流程



NN采用读写分离机制


元数据合并机制




数据治理——元数据管理实施步骤
爱吃辣条的博客
04-16 2656
参考文章：元数据管理之——浅谈元数据管理实施步骤（附实施模板）
HDFS 元数据管理机制
xxydzyr的博客
09-17 466
HDFS 元数据管理机制 文章目录HDFS 元数据管理机制元数据管理概述元数据目录相关文件dfs.namenode.name.dirVERSIONseen_txidFsimage & editssecondary namenodeCheckpointCheckpoint 详细步骤Checkpoint 触发条件 元数据管理概述 HDFS 元数据，按类型分，主要包括以下几个部分： 文件、目...
元数据管理机制
bing13692468的博客
06-14 386
当-format格式化的时候回创建一个name文件夹 当启动start namenode时会启动java进程,就会创建一个FsImage对象(这个对象就是内存管理对象) 当追加数据的是一边往内存中写,当FsImage到达一定大小开始序列化写道磁盘中,另一边往日志中写,日志时滚动生成的,当一个日志文件写道一定大小开始往下个日志文件中写,日志编号根fsImage序列号对应 当到达一定时间后secondary namenode 会下载 namenode的日志文件和以前序列化好的FsImage对...
HadoopNN元数据管理机制
qq_41854797的博客
03-10 296
NN详细管理机制 当edits log日志即将满时，但由于日志文件和元数据格式不同，此时为了减少NN节点的压力，此时下载到SN进行edits log 和 fsimage的合并 ...
HDFS元数据管理机制
weixin_59295776的博客
09-12 539
元数据管理概述 HDFS元数据，主要包括以下几个部分： 1、文件、目录自身的属性信息，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，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。 按形式分为内存元数据和元数据文件两种，分别存在内存和磁盘上。 HDFS磁盘上元数据文件分为两类，用于持久化存储： fsimage 镜像文件：包含Hadoop文件系统中的所有目录和文件元数据信息，但不包含文件块位置的信息。文件块位
Hadoop之NN和2NN
weixin_57342469的博客
08-03 1295
NameNode启动时，首先将映像文件（fsimage）载入内存，并执行编辑日志（edits）中的各项操作。一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像，则创建一个新的fsimage文件和一个空的编辑日志。此时，NameNode开始监听DataNode请求。但是此刻，NameNode运行在安全模式，即NameNode的文件系统对于客户端来说是只读的。系统中的数据块的位置并不是由NameNode维护的，而是以块列表的形式存储在DataNode中。
【hadoop】HDFS元数据管理机制
废物点心的博客
04-14 611
文章目录前言元数据管理概述元数据目录相关文件secondary namenodeCheckpoint总结 前言 没什么话好讲 但这一张讲元数据 因为之前学习一直有疑惑 参考了很多资料后 元数据管理概述 HDFS元数据，按类型分，主要包括以下几个部分： 文件、目录自身的属性信息，例如文件名，目录名，修改信息等。 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。 记录 HDFS...
【Hadoop】HDFS Namenode元数据管理以及故障恢复
m0_37956758的博客
09-22 1842
Namenode 的元数据管理
【Hadoop NameNode元数据损坏处理指南】：格式化导致的元数据损坏恢复方法
Hadoop NameNode元数据损坏概述 在当今的大数据处理领域，Hadoop已经成为了事实上的标准。然而，Hadoop NameNode作为核心组件之一，其元数据的完整性对整个集群的健康性至关重要。当NameNode的元数据遭到损坏时，...
Hadoop HDFS高可用性解析及元数据同步机制
在HDFS的元数据管理中，元数据分为静态和动态两部分。静态元数据包括fsimage（文件系统的快照）和edits，fsimage由edits合并生成，因此保持edits文件的一致性是关键。JournalNodes集群在此过程中起到关键作用，确保...
hadoop元数据管理机制
S_Running_snail的博客
10-16 856
元数据管理依靠的就是Secondary namenode的工作机制 首先namenode对数据的管理采用三种存储形式： 内存元数据(NameSystem) 磁盘元数据镜像文件（fsimage） 数据操作日志文件（edits）   要想了解hadoop如何管理元数据的，就要先知道fsimage和edits是什么。 （1）、fsimage文件其实是Hadoop文件系统元数据的一个永...
Hadoop入门——元数据管理机制
SK_Jaco的博客
02-19 2825
1.HDFS架构包含NameNode、DataNode、Secondary NameNode（1）NameNode是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。文件包括：fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息；edits:操作日志文件；fsti...
secondaryNameNode元数据管理机制
oracle8090的博客
09-08 780
客户端经常性的会有 查询元数据的请求 和更新元数据的请求 namenode对数据的管理采用了三种存储形式： 内存元数据(NameSystem) 磁盘元数据镜像文件（fsimage） 数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据edits） secondary namenode 主要对image镜像文件的管理 1.当有元数据有更新请求的时候，首先会更新到内存当中， 2.同时会记录操
元数据管理概述
sinat_42406646的博客
02-01 1516
元数据管理概述
大数据学习笔记之Hadoop的一些机制
Zero_dot_degree的博客
09-14 241
作业调度机制 作业调度有3个调度方式： ①FIFO（先进先出） ：每个作业都会使用整个集群，只有轮到自己猜能享受服务 ②容量调度：每个队列采用的调度策略是FIFO算法，默认情况下不支持优先级抢占。 ③公平调度 ：公平调度器按作业池来组织作业，会按照提交作业的用户数将资源公平地分到作业池。默认情况下，每一个用户游泳一个独立的作业池，而不会管他们提交了多少作业。在每一个资源池里，会用公平共享的...
5000字12张图讲解nn内存中的元数据信息
hncscwc的博客
12-09 1248
namenode作为hdfs中的元数据的管理模块，免不了会提到元数据包括哪些？在内存中又是如何存储管理的，本文就来聊聊nn内存中的元数据信息。【整体概况】在HDFS中，NN的主要作用是元数...
Hadoop生态圈（十三）- Namenode元数据管理及各组件工作机制
程序园@大Null
01-24 3647
Namenode元数据管理，namenode和SecondaryNamenode工作机制，DataNode工作机制，DataNode数据完整性，DataNode掉线时限参数设置，Namenode元数据恢复，SecondaryNamenode checkpoint机制，fsimage内存镜像文件，Edits log编辑日志，Namenode存储多目录，元数据管理相关目录文件，内存元数据，磁盘元数据
2021-04-17
Zerorhero的博客
04-17 246
数据来源：拉钩教育大数据高薪开发训练营 Hadoop学习第六部分：NameNode与SecondaryNameNode 1）HDFS元数据管理机制 问题1：NameNode如何管理和存储元数据？ 计算机中存储数据两种：内存或者是磁盘 元数据存储磁盘：存储磁盘无法面对客户端对元数据信息的任意的快速低延迟的响应，但是安全性高； 元数据存储内存：元数据存放内存，可以高效的查询以及快速响应客户端的查询请求，数据保存在内存，如果断点，内存中的数据全部丢失。 解决方案：内存+磁盘；NameNode内存+FsImage的
hadoop元数据存储
最新发布
04-23
<think>好的，用户之前问了关于Secondary NameNode的作用，现在他想了解Hadoop中元数据的存储方式，特别是NameNode的存储机制。我需要结合之前的回答和提供的引用内容来组织信息。 首先，用户之前的问题里，我已经详细解释了Secondary NameNode如何合并fsimage和edit logs，所以现在需要深入元数据存储的具体机制。根据引用[2]，元数据分为fsimage和edit logs，其中fsimage是持久化的检查点，而edit logs记录操作。同时，NameNode在内存中维护完整的元数据，包括文件块的位置信息，这些信息不存储在fsimage中，而是通过DataNode汇报获得。 用户可能想知道元数据在磁盘和内存中的存储方式，以及两者的协同工作流程。需要解释fsimage和edit logs的作用、存储路径以及合并过程，这部分之前提到过Secondary NameNode的合并流程，现在可以更详细地说明。 另外，引用[3]提到NameNode和Secondary NameNode的协作，所以需要强调两者的分工，比如NameNode负责实时记录edit logs，而Secondary NameNode定期合并。同时，要注意内存中的元数据结构和磁盘存储的不同，比如文件块位置信息只存在于内存中，这点需要明确说明。 可能用户还关心高可用性（HA）模式下的元数据存储变化，比如在HA中如何通过JournalNode管理edit logs，避免依赖Secondary NameNode。这部分在之前的回答里提到过HA替代方案，现在可以补充说明。 需要确保回答结构清晰，分点列出内存存储和磁盘存储，然后详细说明两者的协作流程，并加入关键配置参数，帮助用户理解如何调整存储路径和合并策略。最后，生成的相关问题要围绕元数据管理、HA的影响以及性能优化等方面，引导用户深入探索。</think>### Hadoop NameNode 元数据存储机制详解 #### 一、元数据的组成与存储架构 Hadoop NameNode 的元数据存储采用 **内存+磁盘双模式**，具体分为以下两类： 1. **内存元数据** - **数据结构**：维护完整的文件系统树（`INode` 结构），包含文件名、目录结构、权限、副本数、**文件块与DataNode的映射关系**[^2]。 - **动态更新**：实时响应客户端操作（如创建/删除文件），更新内存中的元数据。 - **特点**：访问速度快，但数据易失（重启后丢失）。 2. **磁盘元数据** - **fsimage（镜像文件）** - 持久化的元数据检查点，存储文件系统目录结构、权限等静态信息，**不包含文件块位置信息**[^2]。 - 文件格式：二进制序列化数据（可通过 `hdfs oiv` 命令解析）。 - 存储路径：由 `dfs.namenode.name.dir` 配置（默认 `file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name`）。 - **edit logs（操作日志）** - 增量记录所有修改元数据的操作（如 `mkdir`、`delete`）。 - 文件格式：二进制日志（可通过 `hdfs oev` 命令解析）。 - 存储路径：与 `fsimage` 同目录，文件名为 `edits_<start_txid>-<end_txid>`。 ```plaintext 元数据存储关系图： +---------------------+ | NameNode 内存 | | - 文件系统树 | | - 块位置映射表 | ← 通过DataNode心跳动态更新 +---------------------+ | 定期持久化 ↑ 实时记录操作 V | +---------------------+ | 磁盘存储 (fsimage) | ← 静态元数据 | + edits_0001-0005 | ← 动态操作日志 +---------------------+ ``` #### 二、元数据协作流程 1. **启动阶段** - NameNode 加载最新的 `fsimage` 到内存。 - 按顺序重放 `edit logs` 中的所有操作，恢复完整元数据[^3]。 - *示例*：若 `fsimage` 记录截止到事务ID 1000，则需加载 `edits_1001-...`。 2. **运行阶段** - 客户端操作（如写入文件）触发元数据变更： 1. 将操作追加到当前 `edit logs`（例如 `edits_1001-2000`）。 2. 更新内存中的元数据（文件系统树、块映射表）。 - **关键限制**：`edit logs` 仅追加写入，不可修改。 3. **检查点合并（Checkpoint）** - Secondary NameNode 或 Standby NameNode（HA模式）定期执行： 1. 下载当前 `fsimage` 和新增的 `edit logs`。 2. 在内存中合并生成新 `fsimage`（如 `fsimage_2000`）。 3. 回传新镜像并重置 `edit logs`[^1]。 - *合并频率*：由 `dfs.namenode.checkpoint.period` 控制（默认1小时）。 #### 三、关键设计细节 1. **块位置信息的特殊性** - **不持久化**：文件块与DataNode的映射关系**仅存储在内存中**，通过DataNode周期性心跳汇报（间隔默认3秒）重建。 - **恢复逻辑**：NameNode重启后，通过DataNode的块报告（`BlockReport`）重新构建块位置表。 2. **元数据一致性保障** - **写前日志（WAL）**：所有元数据修改**先写edit logs**，再更新内存，避免断电导致数据不一致。 - **fsimage 多副本**：通过配置多个 `dfs.namenode.name.dir` 路径实现本地多副本存储。 3. **HA模式下的变化** - **JournalNode 集群**：替代 `edit logs` 本地存储，将操作日志写入分布式日志系统（至少3节点）[^1]。 - **共享存储**：Active 和 Standby NameNode 通过共享存储（如QJM）同步元数据。 #### 四、配置参数与优化 | **参数** | **作用** | **推荐值** | |------------------------------|----------------------------------|----------------------------| | `dfs.namenode.name.dir` | fsimage 和 edit logs 存储路径 | `/data1/nn,/data2/nn` | | `dfs.blocks.metadata.enabled` | 是否启用块元数据持久化（实验性） | `false` | | `dfs.namenode.num.checkpoints.retained` | 保留的历史fsimage版本数 | `2` | **优化建议**： - 使用 **SSD存储** 加速 `fsimage` 加载和合并。 - 配置 **多磁盘路径** 分散I/O压力（如 `dfs.namenode.name.dir=/ssd/nn,/hdd/nn`）。 - 监控 `edit logs` 增长率，避免合并延迟导致NameNode启动时间过长。 --- ### 相关问题 1. **为什么NameNode不将块位置信息持久化到磁盘？** 2. **Hadoop HA模式下edit logs如何实现高可用？** 3. **如何手动触发Secondary NameNode执行检查点合并？** 4. **fsimage文件损坏时有哪些恢复手段？** 5. **HDFS Federation架构对元数据存储机制有何影响？** [^1]: NameNode通过内存+磁盘双模式管理元数据，依赖Secondary NameNode或HA机制保障数据可靠性。 [^2]: 文件块位置信息动态维护于内存，通过DataNode心跳机制实现最终一致性。 [^3]: Checkpoint机制通过合并fsimage与edit logs优化元数据恢复效率。
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