[zz]hadoop下运行多个SecondaryNameNode的配置

tongyi007

　　http://blog.iyunv.com/AE86_FC/article/details/5284181

　　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：

• 将所有想要运行secondarynamenode进程的机器写到masters文件中，一行一台。
  
• 修改在masters文件中配置了的机器上的conf/hadoop-site.xml文件，加上如下选项：
     dfs.http.address
     namenode.host.address :50070 >
  
  

　　This second step is less obvious than the first and works around a subtlety in Hadoop’s data transfer architecture. Traffic between the DataNodes and the NameNode occurs over a custom RPC protocol; the port for this protocol is specified in the URI supplied to thefs.default.name property. The NameNode also runs a Jetty web servlet engine on port 50070. This servlet engine generates status pages detailing the NameNode’s operation. It also communicates with the SecondaryNameNode. The SecondaryNameNode actually performs an HTTP GET request to retrieve the current FSImage (checkpoint) and EditLog from the NameNode; it uses HTTP POST to upload the new checkpoint back to the NameNode. Theconf/hadoop-default.xml file setsdfs.http.address to0.0.0.0:50070 ; the NameNodelistens on this host mask and port (by default, all inbound interfaces on port 50070), and the SecondaryNameNode attempts to use the same value as an address to connect to. It special-cases 0.0.0.0 as “localhost.” Running the SecondaryNameNode on a different machine requires telling that machine where to reach the NameNode.
　　Usually this setting could be placed in the hadoop-site.xml file used by all daemons on all nodes. In an environment such as Amazon EC2, though, where a node is known by multiple addresses (one public IP and one private IP), it is preferable to have the SecondaryNameNode connect to the NameNode over the private (unmetered bandwidth) IP address, while you connect to the public IP address for status pages. Specifyingdfs.http.address as anything other than 0.0.0.0 on the NameNode will cause it to bind to only one address instead of all available ones.　　In conclusion, larger deployments of HDFS will require a remote SecondaryNameNode, but doing so requires a subtle configuration tweak, to ensure that the SecondaryNameNode can communicate back to the remote NameNode.