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[经验分享] (转)hadoop 从secondarynamenode 恢复namenode

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发表于 2016-12-10 07:55:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
  原文地址:http://www.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/07/27/384132.html

 光 从字面上来理解,很容易让一些初学者先入为主的认为:SecondaryNameNode(snn)就是NameNode(nn)的热备进程。其 实不是。snn是HDFS架构中的一个组成部分,但是经常由于名字而被人误解它真正的用途,其实它真正的用途,是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份,并减少namenode重启的时间。对于hadoop进程中 ,要配置好并正确的使用 snn,还是需要做一些工作的。hadoop的默认配置中让 snn进程默认运行在了 namenode 的那台机器上,但是这样的话,如果这台机器出错,宕机,对恢复HDFS文件系统是很大的灾难,更好的方式是:将snn的进程配置在另外一台机器 上运行。


在 hadoop中,namenode负责对HDFS的metadata的持久化存储,并且处理来自客户端的对HDFS的各种操作的交互反馈。为了保 证交互速度,HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的,并且会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储。为 了保证这个持久化过程不会成为HDFS操作的瓶颈,hadoop采取的方式是:没有对任何一次的当前文件系统的snapshot进行持久化,对HDFS最 近一段时间的操作list会被保存到namenode中的一个叫Editlog的文件中去。当重启namenode时,除了 load fsImage意外,还会对这个EditLog文件中 记录的HDFS操作进行replay,以恢复HDFS重启之前的最终状态。

而 SecondaryNameNode,会周期性的将EditLog中记录的对HDFS的操作合并到一个checkpoint中,然后清空 EditLog。所以namenode的重启就会Load最新的一个checkpoint,并replay EditLog中 记录的hdfs操作,由于EditLog中记录的是从 上一次checkpoint以后到现在的操作列表,所以就会比较小。如果没有snn的这个周期性的合并过程,那么当每次重启namenode的时候,就会 花费很长的时间。而这样周期性的合并就能减少重启的时间。同时也能保证HDFS系统的完整性。

这 就是SecondaryNameNode所做的事情。所以snn并不能分担namenode上对HDFS交互性操作的压力。尽管如此,当 namenode机器宕机或者namenode进程出问题时,namenode的daemon进程可以通过人工的方式从snn上拷贝一份metadata 来恢复HDFS文件系统。

至于为什么要将SNN进程运行在一台非NameNode的 机器上,这主要出于两点考虑:



  • 可 扩展性: 创建一个新的HDFS的snapshot需要将namenode中load到内存的metadata信息全部拷贝一遍,这样的操作需要的内存就需要 和namenode占用的内存一样,由于分配给namenode进程的内存其实是对HDFS文件系统的限制,如果分布式文件系统非常的大,那么 namenode那台机器的内存就可能会被namenode进程全部占据。

  • 容错性: 当snn创建一个checkpoint的时候,它会将checkpoint拷贝成metadata的几个拷贝。将这个操作运行到另外一台机器,还可以提供分布式文件系统的容错性。

配置将SecondaryNameNode运行在另外一台机器上

HDFS 的一次运行实例是通过在namenode机器上的$HADOOP_HOME/bin/start-dfs.sh( 或者start-all.sh ) 脚本来启动的。这个脚本会在运行该脚本的机器上启动 namenode进程,而slaves机器上都会启动DataNode进程,slave机器的列表保存在 conf/slaves文件中,一行一台机器。 并且会在另外一台机器上启动一个snn进程,这台机器由 conf/masters文件指定。所以,这里需要严格注意,conf/masters 文件中指定的机器,并不是说jobtracker或者namenode进程要 运行在这台机器上,因为这些进程是运行在 launch bin/start-dfs.sh或者 bin/start-mapred.sh(start-all.sh)的机器上的。所以,masters这个文件名是非常的令人混淆的,应该叫做 secondaries会比较合适。然后,通过以下步骤:






1.修改conf/core-site.xml

  增加

 

<property>
<name>fs.checkpoint.period</name>
<value>3600</value>
<description>The number of seconds between two periodic checkpoints. </description>
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.size</name>
<value>67108864</value>
<description>The size of the current edit log (in bytes) that triggers a periodic checkpoint even if the fs.checkpoint.period hasn't expired. </description>
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.dir</name>
<value>/data/work/hdfs/namesecondary</value>
<description>Determines where on the local filesystem the DFS secondary name node should store the temporary images to merge. If this is a comma-delimited list of directories then the image is replicated in all of the directories for redundancy. </description>
</property>

DSC0000.gif


  fs.checkpoint.period表示多长时间记录一次hdfs的镜像。默认是1小时。
fs.checkpoint.size表示一次记录多大的size,默认64M

2.修改conf/hdfs-site.xml
  增加



<property>
<name>dfs.http.address</name>
<value>master:50070</value>
<description> The address and the base port where the dfs namenode web ui will listen on. If the port is 0 then the server will start on a free port. </description>
</property>




  0.0.0.0改为namenode的IP地址

3.重启hadoop,然后检查是否启动是否成功
  登录secondarynamenode所在的机器,输入jps查看secondarynamenode进程
进入secondarynamenode的目录/data/work/hdfs/namesecondary
正确的结果:
如果没有,请耐心等待,只有到了设置的checkpoint的时间或者大小,才会生成。

4.恢复
  制造namenode宕机的情况
1) kill 掉namenode的进程

[iyunv@master name]# jps
11749 NameNode
12339 Jps
11905 JobTracker
[iyunv@master name]
# kill 11749


   
  2)删除dfs.name.dir所指向的文件夹,这里是/data/work/hdfs/name

[iyunv@master name]# rm -rf *

  删除name目录下的所有内容,但是必须保证name这个目录是存在的
   
  3)从secondarynamenode远程拷贝namesecondary文件到namenode的namesecondary

[iyunv@master hdfs]# scp -r slave-001:/data/work/hdfs/namesecondary/ ./

  4)启动namenode

[iyunv@master /data]# hadoop namenode –importCheckpoint

  正常启动以后,屏幕上会显示很多log,这个时候namenode就可以正常访问了
  5)检查
  使用hadoop fsck /user命令检查文件Block的完整性

hadoop fsck /

  6)停止namenode,使用crrl+C或者会话结束
  7)删除namesecondary目录下的文件(保存干净)

[iyunv@master namesecondary]# rm -rf *

  
8)正式启动namenode

[iyunv@master bin]# ./hadoop-daemon.sh start namenode

  恢复工作完成,检查hdfs的数据
   
  9)balancer
  在使用start-balancer.sh时,
默认使用1M/S(1048576)的速度移动数据(so slowly...)
修改hdfs-site.xml配置,这里我们使用的是20m/S

 

<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>20971520</value>
<description> Specifies the maximum bandwidth that each datanode can utilize for the balancing purpose in term of the number of bytes per second. </description>
</property>

 


  然后结果是导致job运行变得不稳定,出现一些意外的长map单元,某些reduce时间处理变长(整个集群负载满满的情况下,外加20m/s的balance),据说淘宝的为10m/s,需要调整后实验,看看情况如何。
  
hadoop balancer -threshold 5

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