Hadoop节点的分类与作用

文件的数据类型

文件有一个stat命令

  • 元数据信息-->描述文件的属性

文件有一个vim命令

  • 查看文件的数据信息

分类

  • 元数据
File	文件名 Size	文件大小(字节)  Blocks		文件使用的数据块总数  IO Block		数据块的大小 regular file:文件类型(常规文件)  Device 设备编号 Inode 文件所在的Inode  Links 硬链接次数  Access 权限 Uid 属主id/用户 Gid 属组id/组名 Access Time:简写为atime,表示文件的访问时间。当文件内容被访问时,更新这个时间 Modify Time:简写为mtime,表示文件内容的修改时间,当文件的数据内容被修改时,更新这个时间。 Change Time:简写为ctime,表示文件的状态时间,当文件的状态被修改时,更新这个时间,例如文件的链接数,大小,权限,Blocks数。 

Hadoop节点的分类与作用

文件数据

  • 真实存在于文件中的数据

NameNode(NN)

Hadoop节点的分类与作用

功能

接受客户端的读写服务

  • NameNode存放文件与Block的映射关系

  • DataNode存放Block与DataNode的映射关系

Hadoop节点的分类与作用

保存文件的元数据信息

  • 文件的归属

  • 文件的权限

  • 文件的大小时间

  • lock信息,但是block的位置信息不会持久化,需要每次开启集群的时候DN上报

Hadoop节点的分类与作用

收集Block的信息

  • 系统启动时

    • NN关机的时候是不会存储任意的Block与DN的映射信息
    • DN启动的时候,会将自己节点上存储的Block信息汇报给NN
    • NN接受请求之后重新生成映射关系
      • Block--DN3
    • 如果某个数据块的副本数小于设置数,那么NN会将这个副本拷贝到其他节点
  • 集群运行中

    • NN与DN保持心跳机制,三秒钟发送一次
    <property> 	<description>Determines datanode heartbeat interval in seconds.</description> 	<name>dfs.heartbeat.interval</name> 	<value>3</value> </property> <property> 	<name>heartbeat.recheck.interval</name> 	<value>300000</value> </property>  
    • 如果客户端需要读取或者上传数据的时候,NN可以知道DN的健康情况
    • 可以让客户端读取存活的DN节点
  • 如果DN超过三秒没有心跳,就认为DN出现异常

    -	不会让新的数据读写到DataNode -	客户访问的时候不提供异常结点的地址 
    • 如果DN超过10分钟+30秒没有心跳,那么NN会将当前DN存储的数据转存到其他节点

      • 超时时长的计算公式为:

        timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

        而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.heartbeat.interval默认为3秒。

性能

NameNode为了效率,将所有的操作都在内存中完成

  • NameNode不会和磁盘进行任何的数据交换

  • 问题:

    • 数据的持久化
    • 数据保存在内存中,掉电易失

DataNode(DN)

功能

存放的是文件的数据信息和验证文件完整性的校验信息

  • 数据会存放在硬盘上

  • 1m=1条元数据 1G=1条元数据

  • NameNode非常排斥存储小文件,一般小文件在存储之前需要进行压缩

汇报

  • 启动时

    • 汇报之前先验证Block文件是否被损坏
    • 向NN汇报当前DN上block的信息
  • 运行中

    • 向NN保持心跳机制
    • 客户可以向DN读写数据
  • 当客户端读写数据的时候,首先去NN查询file与block与dn的映射

    • 然后客户端直接与dn建立连接,然后读写数据

SecondaryNameNode

传统解决方案

日志机制

  • 做任何操作之前先记录日志

  • 当NN下次启动的时候,只需要重新按照以前的日志“重做”一遍即可缺点

  • 缺点

    • edits文件大小不可控,随着时间的发展,集群启动的时间会越来越长
    • 有可能日志中存在大量的无效日志
  • 优点

    • 绝对不会丢失数据

拍摄快照

我们可以将内存中的数据写出到硬盘上

  • 序列化

启动时还可以将硬盘上的数据写回到内存中

  • 反序列化

缺点

  • 关机时间过长

  • 如果是异常关机,数据还在内存中,没法写入到硬盘

  • 如果写出频率过高,导致内存使用效率低(stop the world) JVM

优点

  • 启动时间较短

SNN解决方案

解决思路(日志edits+快照fsimage)

让日志大小可控

  • 定时快照保存

NameNode文件目录

  • 查看目录

Hadoop节点的分类与作用

解决方案

当我们启动一个集群的时候,会产生四个文件

  • edits_0000000000000000001

  • fsimage_00000000000000000

  • seen_txid

  • VERSION

我们每次操作都会记录日志 -->edits_inprogress-000000001

随和时间的推移,日志文件会越来越大,当达到阈值的时候(64M 或 3600秒)

dfs.namenode.checkpoint.period	每隔多久做一次checkpoint ,默认3600s dfs.namenode.checkpoint.txns	每隔多少操作次数做一次checkpoint,默认1000000次 fs.namenode.checkpoint.check.period	每个多久检查一次操作次数,默认60s 

会生成新的日志文件

  • edits_inprogress-000000001 -->edits_0000001

  • 创建新的日志文件edits_inprogress-0000000016

Hadoop节点的分类与作用

节点的分类与作用汇总图

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