NameNode&Secondary NameNode 工作机制
NameNode:
1.启动时，加载编辑日志和镜像文件到内存
2.当客户端对元数据进行增删改，请求NameNode
3.NameNode记录操作日志，更新滚动日志
4.日志记录完成，在NameNode内存中对元数据进行操作
edits.001 操作日志
edits.002
edits.inprogress 正在进行的操作日志
fsimage 镜像文件
SecondaryNameNode:（其主要作用就是：合并edit和fsimage）
0.检查点（checkpoint）触发。条件是：
a.定时时间到（默认一个小时）
b.操作日志中的数据满了（100w次操作）
1.请求NameNode是否需要CheckPoint，直接带回 NameNode是否检查结果
2.执行CheckPoint请求
3.滚动正在写的操作日志，生成最新的一个操作日志
4.将操作日志和之前旧的镜像fsimage文件拷贝到SecondaryNameNode
5.在SecondaryNameNode内存中合并日志文件和fsimage文件
6.生成新的fsimage.chkpoint
7.将fsimage.chkpoint拷贝到NameNode中
8.重命名fsimage.chkpoint为fsimage
日志文件
目录结构：
$HADOOP_HOME/data/tmp/dfs/name/current
$HADOOP_DATA_HOME/tmp/dfs/name/current
edits_0000000000000000000
fsimage_0000000000000000000.md5
seen_txid
VERSION
1.fsimage:
HDFS 文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含 HDFS文件系统的所有目录和文件 idnode 的序列化信息
2.edits:
存放 HDFS 文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到 edits 文件中。
3.seen_txid:
文件保存的是一个数字，就是最后一个 edits_的数字
每次 Namenode 启动的时候都会将 fsimage 文件读入内存，
并从 00001 开始到 seen_txid 中记录的数字依次执行每个 edits 里面的更新操作，
保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成 Namenode 启动的时候就将 fsimage 和 edits 文件进行了合并。
查看fsimage文件和edits文件
oiv 查看 fsimage 文件
hdfs oiv -p 文件类型 -i 镜像文件 -o 转换后文件输出路径
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
oev 查看 edits 文件
hdfs oev -p 文件类型 -i 编辑日志 -o 转换后文件输出路径
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
chkpoint 检查 时间 参数 设置
hdfs-default.xml
<!-- 默认：SecondaryNameNode 每隔一小时执行一次 -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value>3600</value>
</property>
<!-- 一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到 1 百万时，SecondaryNameNode 执行一次。 -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
<value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
<value>60</value>
<description> 1 分钟检查一次操作次数</description>
</property>
NameNode多目录配置
NameNode 的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性。
配置步骤：
（1）在 hdfs-site.xml 文件中增加如下内容
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2</value>
</property>
（2）停止集群，删除 data 和 logs 中所有数据
$ rm -rf data/ logs/
（3）格式化集群并启动。
$ bin/hdfs namenode –format
$ sbin/start-dfs.sh