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HDFS中的Namenode和Datanode

2014年09月01日 10:42:42 | 作者:佚名 | 来源: | 查看本文手机版

摘要:大数据中,HDFS集群以Master-Slave模式运行,主要有两类节点:一个Namenode(即Master)和多个Datanode(即Slave)。Namenode管理者文件系统的Namespace。它维护着文件系统树(filesystem tree)以及文件树中所有的文件和文件夹的元数...

标签
HDFS

HDFS Architecture:

Namenode

Namenode 管理者文件系统的Namespace。它维护着文件系统树(filesystem tree)以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据(metadata)。管理这些信息的文件有两个,分别是Namespace 镜像文件(Namespace image)和操作日志文件(edit log),这些信息被Cache在RAM中,当然,这两个文件也会被持久化存储在本地硬盘。Namenode记录着每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息,但是他并不持久化存储这些信息,因为这些信息会在系统启动时从数据节点重建。

Namenode结构图课抽象为如图:

客户端(client)代表用户与namenode和datanode交互来访问整个文件系统。客户端提供了一些列的文件系统接口,因此我们在编程时,几乎无须知道datanode和namenode,即可完成我们所需要的功能。

Datanode

Datanode是文件系统的工作节点,他们根据客户端或者是namenode的调度存储和检索数据,并且定期向namenode发送他们所存储的块(block)的列表。

Namenode容错机制

没有Namenode,HDFS就不能工作。事实上,如果运行namenode的机器坏掉的话,系统中的文件将会完全丢失,因为没有其他方法能够将位于不同datanode上的文件块(blocks)重建文件。因此,namenode的容错机制非常重要,Hadoop提供了两种机制。

第一种方式是将持久化存储在本地硬盘的文件系统元数据备份。Hadoop可以通过配置来让Namenode将他的持久化状态文件写到不同的文件系统中。这种写操作是同步并且是原子化的。比较常见的配置是在将持久化状态写到本地硬盘的同时,也写入到一个远程挂载的网络文件系统。

第二种方式是运行一个辅助的Namenode(Secondary Namenode)。 事实上Secondary Namenode并不能被用作Namenode它的主要作用是定期的将Namespace镜像与操作日志文件(edit log)合并,以防止操作日志文件(edit log)变得过大。通常,Secondary Namenode 运行在一个单独的物理机上,因为合并操作需要占用大量的CPU时间以及和Namenode相当的内存。辅助Namenode保存着合并后的Namespace镜像的一个备份(+本站微信networkworldweixin),万一哪天Namenode宕机了,这个备份就可以用上了。

但是辅助Namenode总是落后于主Namenode,所以在Namenode宕机时,数据丢失是不可避免的。在这种情况下,一般的,要结合第一种方式中提到的远程挂载的网络文件系统(NFS)中的Namenode的元数据文件来使用,把NFS中的Namenode元数据文件,拷贝到辅助Namenode,并把辅助Namenode作为主Namenode来运行。

原文链接:http://shitouer.cn/2012/12/hdfs-namenode-datanode/

[责任编辑:孙可 sun_ke@cnw.com.cn]