hadoop 根据SecondaryNameNode恢复Namenode

xiaoxue85

1.修改conf/core-site.xml
　　增加




fs.checkpoint.period
3600
The number of seconds between two periodic checkpoints.  


fs.checkpoint.size
67108864
The size of the current edit log (in bytes) that triggers a periodic checkpoint even if the fs.checkpoint.period hasn't expired.  


fs.checkpoint.dir
/data/work/hdfs/namesecondary
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.  

　　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




dfs.http.address
master:50070
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.  

　　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




dfs.balance.bandwidthPerSec
20971520
Specifies the maximum bandwidth that each datanode can utilize for the balancing purpose in term of the number of bytes per second.  

　　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