前面兩篇博客介紹了HDFS客戶端讀寫數據流程，本篇博主將帶給小夥伴們namenode和datanode的工作機制的分享。
一、目標
理解namenode的工作機制尤其是元數據管理機制，以增強對HDFS工作原理的理解，及培養hadoop集羣運營中“性能調優”、“namenode”故障問題的分析解決能力。
問題場景：
1、集羣啓動後，可以查看文件，但是上傳文件時報錯，打開web頁面可以看到namenode正處於safemode狀態，怎麼處理？
2、Namenode服務器的磁盤故障導致namenode宕機，如何挽救集羣及數據？
3、Namenode是否可以有多個？namenode內存要配置多大？namenode跟集羣數據存儲能力有關係嗎？
4、文件的blocksize究竟調大好還是調小好？
....
諸如此類問題的回答，都需要基於對namenode自身的工作原理的深刻理解
二、namenode的職責
負責HDFS客戶端請求的響應，元數據的管理（查詢，修改）
三、namenode元數據管理
namenode對數據的管理採用了三種存儲形式：內存元數據(NameSystem)、磁盤元數據鏡像文件、數據操作日誌文件（可通過日誌運算出元數據）
1.元數據存儲機制：
A、內存中有一份完整的元數據(內存meta data)
B、磁盤有一個“準完整”的元數據鏡像（fsimage）文件(在namenode的工作目錄中)
C、用於銜接內存metadata和持久化元數據鏡像fsimage之間的操作日誌（edits文件）
注：當客戶端對hdfs中的文件進行新增或者修改操作，操作記錄首先被記入edits日誌文件中，當客戶端操作成功後，相應的元數據會更新到內存meta.data中。
2.元數據手動查看
可以通過hdfs的一個工具來查看edits中的信息
bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml
bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml
3.元數據的checkpoint
每隔一段時間，會由secondary namenode將namenode上積累的所有edits和一個最新的fsimage下載到本地，並加載到內存進行merge（這個過程稱爲checkpoint）
checkpoint的詳細過程：
checkpoint操作的觸發條件配置參數：
dfs.namenode.checkpoint.check.period=60 #檢查觸發條件是否滿足的頻率，60秒
dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
#以上兩個參數做checkpoint操作時，secondary namenode的本地工作目錄
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}
dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重試次數
dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #兩次checkpoint之間的時間間隔3600秒
dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #兩次checkpoint之間最大的操作記錄checkpoint的附帶作用：namenode和secondary namenode的工作目錄存儲結構完全相同，所以，當namenode故障退出需要重新恢復時，可以從secondary namenode的工作目錄中將fsimage拷貝到namenode的工作目錄，以恢復namenode的元數據，secondNameNode無法替代namenode,它只做數據合併、備份。
4.元數據目錄說明
在第一次部署好Hadoop集羣的時候，我們需要在NameNode（NN）節點上格式化磁盤：
#執行格式化，如果已經配置了hadoop環境則不需要帶全路徑執行
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format格式化完成之後，將會在$dfs.namenode.name.dir/current目錄下如下的文件結構
current/
|-- VERSION
|-- edits_*
|-- fsimage_0000000000008547077
|-- fsimage_0000000000008547077.md5
`-- seen_txid其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默認值如下：
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
</property>
hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的，默認值如下
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property> dfs.namenode.name.dir屬性可以配置多個目錄，如/data1/dfs/name,/data2/dfs/name,/data3/dfs/name,....。各個目錄存儲的文件結構和內容都完全一樣，相當於備份，這樣做的好處是當其中一個目錄損壞了，也不會影響到Hadoop的元數據，特別是當其中一個目錄是NFS（網絡文件系統Network File System，NFS）之上，即使你這臺機器損壞了，元數據也得到保存。
下面對$dfs.namenode.name.dir/current/目錄下的文件進行解釋：
(1)、VERSION文件是Java屬性文件，內容大致如下：
#Fri Nov 15 19:47:46 CST 2013
namespaceID=934548976
clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115
layoutVersion=-47 （a）、namespaceID是文件系統的唯一標識符，在文件系統首次格式化之後生成的
（b）、storageType說明這個文件存儲的是什麼進程的數據結構信息（如果是DataNode，storageType=DATA_NODE）
（c）、cTime表示NameNode存儲時間的創建時間，由於我的NameNode沒有更新過，所以這裏的記錄值爲0，以後對NameNode升級之後，cTime將會記錄更新時間戳
（d）、layoutVersion表示HDFS永久性數據結構的版本信息， 只要數據結構變更，版本號也要遞減，此時的HDFS也需要升級，否則磁盤仍舊是使用舊版本的數據結構，這會導致新版本的NameNode無法使用
（e）、clusterID是系統生成或手動指定的集羣ID，在-clusterid選項中可以使用它，如下說明
a、使用如下命令格式化一個Namenode：$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId <cluster_id>]選擇一個唯一的cluster_id，並且這個cluster_id不能與環境中其他集羣有衝突。如果沒有提供cluster_id，則會自動生成一個唯一的ClusterID。
b、使用如下命令格式化其他Namenode：$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>
c、升級集羣至最新版本。在升級過程中需要提供一個ClusterID，例如：$HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode --config $HADOOP_CONF_DIR -upgrade -clusterId <cluster_ID>如果沒有提供ClusterID，則會自動生成一個ClusterID。（f）、blockpoolID：是針對每一個Namespace所對應的blockpool的ID，上面的這個BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115就是在我的ns1的namespace下的存儲塊池的ID，這個ID包括了其對應的NameNode節點的ip地址。
2、$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要，是存放transactionId的文件，format之後是0，它代表的是namenode裏面的edits_*文件的尾數，namenode重啓的時候，會按照seen_txid的數字，循序從頭跑edits_0000001~到seen_txid的數字。所以當你的hdfs發生異常重啓的時候，一定要比對seen_txid內的數字是不是你edits最後的尾數，不然會發生建置namenode時metaData的資料有缺少，導致誤刪Datanode上多餘Block的資訊。
3、$dfs.namenode.name.dir/current目錄下在format的同時也會生成fsimage和edits文件，及其對應的md5校驗文件。
補充：seen_txid文件中記錄的是edits滾動的序號，每次重啓namenode時，namenode就知道要將哪些edits進行加載edits
四、datanode的工作機制
問題場景：
1、集羣容量不夠，怎麼擴容？
2、如果有一些datanode宕機，該怎麼辦？
3、datanode明明已啓動，但是集羣中的可用datanode列表中就是沒有，怎麼辦？
以上這類問題的解答，有賴於對datanode工作機制的深刻理解
1、Datanode工作職責：存儲管理用戶的文件塊數據、定期向namenode彙報自身所持有的block信息（通過心跳信息上報）（這點很重要，因爲，當集羣中發生某些block副本失效時，集羣如何恢復block初始副本數量的問題）
<!--配置上報時間間隔3600s-->
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>3600000</value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property> 2、Datanode掉線判斷時限參數
datanode進程死亡或者網絡故障造成datanode無法與namenode通信，namenode不會立即把該節點判定爲死亡，要經過一段時間，這段時間暫稱作超時時長。HDFS默認的超時時長爲10分鐘+30秒。如果定義超時時間爲timeout，則超時時長的計算公式爲：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。而默認的heartbeat.recheck.interval 大小爲5分鐘，dfs.heartbeat.interval默認爲3秒。需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的單位爲毫秒，dfs.heartbeat.interval的單位爲秒。所以，舉個例子，如果heartbeat.recheck.interval設置爲5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval設置爲3（秒，默認），則總的超時時間爲40秒。
<property>
<name>heartbeat.recheck.interval</name>
<value>2000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>1</value>
</property>3、觀察驗證datanode功能
上傳一個文件，觀察文件的block具體的物理存放情況：在每一臺datanode機器上的這個目錄中能找到文件的切塊：
/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.2.120-1432457733977/current/finalized4、datanode同樣可以配置多個目錄,不過它不會在同一個datanode存多份相同的數據，而是將幾個目錄看成是統一的工作空間，相當於擴容
五、最後總結：
本節難點主要在於對namenode和secodarynamenode工作機制的理解，它們的數據合併其實並不新奇；如果你瞭解開源數據庫mysql和nosql緩存數據庫redis，那應該知道mysql的日誌記錄機制也是記錄的sql操作命令，且每次啓動mysql，bin日誌就會滾動出來一個新的，而從庫配置的是上一次啓動時最後的那個pos，所以直接讀取新的就可以咯；redis的aof數據操作記錄，同樣是採取相同的方式，過一段時間、或者操作的數據達到多少量時就把數據合併到rdb文件去以此來實現高可靠、可恢復。
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