hadoop中的HDFS_hdfs namenode 作用

 namenode和datanode的比较：

  元数据：

    除了文件内容之外的数据。

 

 HDFS运行机制：

       一个名字节点和多个数据节点

      数据的复制（冗余机制）

     - - 存放的位置（机架感知策略）

     故障检测

      -- 数据节点

         心跳包（监测是否宕机）

        块报告（安全模式下检测）

        数据完整性检测（校验和比较）

    -- 名字节点（日志文件和镜像文件）

    空间回收机制

      

  NameNode主要的功能：

      接受客户端的读写程序

  NameNode保存metadate信息包括

           文件owership和permissions

           文件包含那些块

           Block保存在哪个DataNode（由datanode启动时上报）

   NameNode的metadate信息在启动后会加载到内存

            metadata存储到磁盘文件名为"fsimage"

            Block的位置信息不会保存到fsimage

            edits记录对metadata的操作日志

 

 SecondaryNameNode:

      它不是NameNode的备份（但可以作为备份），它的主要功能是帮助NameNode合并edits log，减少NameNode启动的时间。

    SecondaryNameNode执行合并时机：

             根据配置文件设置的时间间隔fs.checkpoint.period默认3600s，

            根据配置文件editd  log大小fs.checkpoint.size规定edits文件的最大值默认为64M。

       DataNode:

           存储数据

            启动DataNode线程的时候会向NameNode汇报block信息。

            通过向NameNode发送心跳与其联系（3秒一次），如果NameNode10分钟没有收到DataNode的心跳，则认为其已经lost，并copy其上的block到其他的DataNode上。

      Block的副本存放的策略“

            第一个副本：放置在上传文件的DataNode，如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满，cpu不太忙的节点。

            第二个节点：放置在于第一个副本不同的机架的节点上

           第三个副本：与第二个副本相同的机架的节点

           更多副本：随即节点

 HDFS的读写流程图：

         

   

      安全模式（ 当HDFS启动之后静茹的模式）：

               namenode启动的时候，首先将映射文件（fsmage）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射，则创建一个新的fsimage文件（这个操作不需要SecondayNameNode）和一个空的编辑日志。

              此刻namode运行在安全模式。即namenode的文件同对于客户端来说只读（显示目录，文件，写，删除都会失败）

             此阶段的namenode收集各个datanode的报告，当数据块达到最小副本数以上时，会被认为是安全的，在一定比例（可设置）的数据块被确定为安全后，再过若干时间，安全模式结束。

             当检测到副本数不足的数据块时，该块会被复制直到达到最小副本数，系统中数据块的位置并不是与namenode维护的，而是以块列表的方式存储在datanode

           

 HDFS  Hadoop2.x  HA

       主备NameNode

       解决单点故障

              主NameNode对外提供服务，备NameNode同步主NameNode元数据以待切换

              所有DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息

       两种切换选择

               手动切换：通过命令实现主备切换，可以使用HDFS升级等场合

                自动切换：基于Zookeeper实现

     基于Zookeeper自动切换方案

               Zookeeper FailoverController：监控namenode健康状态

               并向Zookeeper注册NameNode

              NameNode挂掉后，ZKFC为NameNode竞争锁，获得ZKFC锁的NameNode变为active。

 

        

      Hadoop2.x  Federation

              通过多个namenode/namespace把元数据的存储和管理分散到多个节点中，使到namenode/namespace可以通过增加机器进行水平扩展

             能把单个namenode的负载分散到多个节点中，在HDFS数据规模较大的时候不会也降低HDFS的性能。把不同类型的应用的HDFS元数据的存储管理分派到不同的namenode中。

   

    YARN（Yet Another Resource Netgotiator）：

              hadooop2新引入的资源管理系统，直接从MRv1演化而来。

              核心思想：将MRv1中的jobTracker的资源管理和任务调度两个功能分开

               ResourceManager：负责将整个集群的资源管理和调度      

             YARN的引入，使得多个计算框架运行在一个集群中

                 每个应用程序对应一个applicationMaster

                目前多个计算框架可以运行在YARN上，比如MapReduce，Spark，Storm中。

  MapReduce On  YARN

           MapReduce On YARN：MRv2

           将MapReduce作业运行在YARN上，而不是由JobTracker和TaskTracker构建的

          基本功能模块

                YARN：负责资源管理和调度

                MRAppMaster:负责任务切分，任务调度，任务监控和容错等

                MapTask/ReduceTask:任务驱动引擎，与MRv1一致

           每个MapReduce作业对应一个MRAppMaster

                 MRAppMaster任务调度

                 YARN将资源分配给MRAppMaster

                 MRAppMaster进一步把资源分配给内部的任务

         MRAppMaster容错：

              失败后由YARN重新启动

              任务失败后，MRAppMaster重新申请资源。