增量数据与之前全量数据的合并

本文介绍了如何在Hive中合并增量数据与全量数据。通过创建外部表,使用full outer join结合coalesce和if函数,实现了新旧数据的融合,并给出了最终的HQL语句示例。

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

--原数据
[root@master]# vi a_base_tab.txt
1001,sunwukong,assassin,male
1002,HANXIN,assassin,male

[root@master]# vi i_base_tab.txt
1002,hanxin,assassin,male
1003,zhaoyun,assassin,male

--上传数据
[root@master]# hadoop fs -put a_base_tab.txt /user/hive/external/a_base_tab
[root@master]# hadoop fs -put i_base_tab.txt /user/hive/external/i_base_tab

--创建外部表 a_base_tab
create external table a_base_tab
(id string,name string,job string,sex string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/hive/external/a_base_tab';

--创建外部表 i_base_tab
create external table i_base_tab
(id string,name string,job string,sex string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/hive/external/i_base_tab';

--测试 full outer 语法
select a.*,i.* from a_base_tab a full outer join i_base_tab i on a.id=i.id;

<think>好的,我需要回答用户关于HDFS中文件名到数据块列表的映射在数据变动时的处理机制,特别是增量写入还是全量写入,以及何时写入的问题。首先,我需要回顾HDFS的架构和元数据管理方式。 用户之前问了DataNode如何反馈块信息给NameNode,现在的问题是关于NameNode如何管理文件名到块的映射,特别是当数据变动时如何处理。我需要明确几个关键点:HDFS的写操作流程、元数据的存储方式、以及元数据更新的机制。 首先,HDFS的文件元数据,包括文件名到数据块列表的映射,都存储在NameNode的内存和磁盘上的fsimage文件中。此外,编辑日志(EditLog)记录了所有元数据的更改操作。当文件发生变动时,比如追加数据或删除,NameNode会更新内存中的元数据,并将操作记录到EditLog中,而不是直接修改fsimage。这是因为fsimage是一个完整的快照,而EditLog是增量日志,这样设计可以提高性能,避免频繁的全量写入。 当客户端对文件进行写操作时,例如创建新文件或追加数据,NameNode会分配新的数据块,并更新对应的文件块列表。这些变更会实时记录到EditLog中,确保元数据的持久化。此时,EditLog是增量写入的,每次操作都会追加到日志末尾。这样可以减少磁盘I/O,因为不需要每次都重写整个fsimage。 接下来,Secondary NameNode或Standby NameNode(在HA模式下)会定期合并fsimage和EditLog,生成新的fsimage。这个过程称为检查点(Checkpoint)。合并后,EditLog会被清空,新的fsimage被保存。这样可以控制EditLog的大小,避免过长影响恢复时间。检查点的触发通常基于时间间隔(默认1小时)或EditLog的大小阈值。 所以,当数据变动时,元数据的更新是通过增量写入EditLog实现的,而全量写入fsimage则是在检查点发生时进行。这样可以平衡实时性和性能,确保系统的高效运行。 需要注意的是,HDFS的设计是“一次写入,多次读取”,所以对于已存在的文件,HDFS只允许追加写入,而不是随机修改。因此,文件的数据块列表的变动通常发生在文件创建、追加或删除时。每次变动都会触发NameNode更新元数据并记录到EditLog,而fsimage则定期更新。 总结来说,当文件名到数据块列表的映射发生变动时,NameNode会立即以增量方式将变更记录到EditLog,而全量的fsimage则在检查点阶段生成。这确保了元数据的高效管理和快速恢复能力。</think>在HDFS中,**文件名 → 数据块列表的映射关系由NameNode管理**,其更新机制遵循**增量日志写入 + 定期全量快照**的混合模式。以下是详细过程: --- ### 一、元数据存储结构 1. **内存元数据(核心)** NameNode在内存中维护两大数据结构: - **文件名 → 数据块列表映射表**(文件系统目录树) - **数据块 → DataNode列表映射表**(块位置信息) 2. **持久化存储** - **FsImage文件**:全量数据快照(存储路径、块列表等静态信息) - **EditLog(编辑日志)**:记录所有元数据变更操作的**增量日志**(如创建文件、追加块、删除操作等) --- ### 二、数据变动时的处理流程 #### 场景示例:客户端向文件追加数据 1. **触发元数据变更** - 客户端请求追加数据 → NameNode分配新数据块(Block-X) → 更新文件名对应的块列表(例如`/file.log → [Block-A, Block-B, Block-X]`) 2. **增量写入EditLog** - NameNode**立即**将“分配Block-X”的操作记录到EditLog(**增量写入**) - **写入时机**:元数据变更发生时**实时追加**到EditLog文件(顺序写入,高性能) 3. **内存元数据更新** - 内存中的文件名→块列表映射表同步更新(**实时生效**) --- ### 三、持久化策略:EditLogFsImage的协作 1. **EditLog的核心作用** - 保证元数据变更的**持久化**:即使NameNode崩溃,也能通过重放EditLog恢复最新状态 - **写入模式**:所有元数据变动均以**增量追加**方式写入EditLog(非全量覆盖) 2. **FsImage的生成(全量写入)** - **SecondaryNameNode/CheckpointNode**:定期触发检查点(Checkpoint) - 合并当前FsImageEditLog → 生成新FsImage - 清空已合并的EditLog - **触发条件**: - 时间间隔(默认1小时) - EditLog大小达到阈值(默认100万操作) --- ### 四、关键设计特点 1. **性能优化** - **增量优先**:实时写入EditLog避免频繁全量磁盘I/O - **批量合并**:定期生成FsImage减少恢复时间 2. **容灾恢复** - NameNode重启时: - 加载最新FsImage → 重放EditLog → 重建内存元数据 3. **写入过程对比** | **操作类型** | 写入内容 | 触发条件 | 性能影响 | |--------------|------------------|--------------------|----------| | EditLog | 增量变更记录 | 每次元数据修改 | 低 | | FsImage | 全量数据快照 | 定时/阈值触发 | 较高 | --- ### 五、示例场景:文件追加数据 1. **客户端写入新数据** - NameNode分配新块Block-X → 更新`/data/file.txt`的块列表 2. **EditLog记录变更** ```log OP_ADD_BLOCK /data/file.txt Block-X ``` 3. **内存元数据更新** - `/data/file.txt`的块列表立即包含Block-X 4. **Checkpoint触发(例如1小时后)** - 新FsImage包含更新后的块列表 → EditLog被清空 --- ### 六、总结 - **增量写入**:所有元数据变更**实时追加到EditLog**(保证持久化快速响应) - **全量写入**:**定期生成FsImage**(优化恢复效率,减少EditLog长度) - **最终一致性**:内存元数据实时更新,磁盘持久化通过EditLog+FsImage协作实现
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值