hadoop主节点(NameNode)备份策略以及恢复方法

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一、dits和fsimage

首先要提到两个文件edits和fsimage,下面来说说他们是做什么的。

  • 集群中的名称节点(NameNode)会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中。
  • 当名称节点(NameNode)启动时,会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态,并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage,也就是合并到fsimage中去。合并后更新fsimage的HDFS状态,创建一个新的edits文件来记录文件系统的变化

那么问题来了,只有在名称节点(NameNode)启动的时候才会合并fsimage和edits,那么久而久之edits文件会越来越大,特别是大型繁忙的HDFS集群。这种情况下,由于某种原因你要重启名称节点(NameNode),那么会花费很长的时间去合并fsimge和edits,然后HDFS才能运行。


二、Secondary NameNode

目前使用的版本hadoop-0.20.2可以使用Secondary NameNode来解决上面的问题。Secondary NameNode定期合并fsimage和edits日志,把edits日志文件大小控制在一个限度下。因为内存需求和NameNode差不多(On the same order),所以Sencondary NameNode通常要运行在另外个机器上。

secondary NameNode配置在conf/masters文件,启动命令:bin/start-dfs.sh(如果你使用不建议的start-all.sh也是会启动的)。


三、什么时候checkpiont

secondary NameNode 什么时候执行checkpoint来合并fsimage和eidts。呢?有两个配置参数控制:

  • fs.checkpoint.period 指定两次checkpoint的最大时间间隔,默认3600秒。
  • fs.checkpoint.size 规定edits文件的最大值,一旦超过这个值则强制checkpoint,不管是否到达最大时间间隔。默认大小是64M。

secondary NameNode 保存最后一次checkpoint的结果,存储结构和主节点(NameNode)的一样,所以主节点(NameNode)可以随时来读取。


如果你没有启动secondary NameNode 那么可以试试 bin/hadoop secondarynamenode -checkpoint 甚至 bin/hadoop secondarynamenode -checkpoint force. 看看生成的文件。

checkpoint可以解决重启NameNode时间过长的弊端。另外还有偏方:


四、Import Checkpoint(恢复数据)

如果主节点挂掉了,硬盘数据需要时间恢复或者不能恢复了,现在又想立刻恢复HDFS,这个时候就可以import checkpoint。步骤如下:

  • 拿一台和原来机器一样的机器,包括配置和文件,一般来说最快的是拿你节点机器中的一台,立马能用(部分配置要改成NameNode的配置)
  • 创建一个空的文件夹,该文件夹就是配置文件中dfs.name.dir所指向的文件夹。
  • 拷贝你的secondary NameNode checkpoint出来的文件,到某个文件夹,该文件夹为fs.checkpoint.dir指向的文件夹
  • 执行命令bin/hadoop namenode -importCheckpoint

这样NameNode会读取checkpoint文件,保存到dfs.name.dir。但是如果你的dfs.name.dir包含合法的fsimage,是会执行失败的。因为NameNode会检查fs.checkpoint.dir目录下镜像的一致性,但是不会去改动它。

值得推荐的是,你要注意备份你的dfs.name.dir和 ${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary。


五、Checkpoint Node 和 Backup Node


在后续版本中hadoop-0.21.0,还提供了另外的方法来做checkpoint:Checkpoint Node 和 Backup Node。则两种方式要比secondary NameNode好很多。所以 The Secondary NameNode has been deprecated. Instead, consider using the Checkpoint Node or Backup Node.

Checkpoint Node像是secondary NameNode的改进替代版,Backup Node提供更大的便利,这里就不再介绍了。

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