大数据 HDFS 中的 Checkpoint 机制

在Hadoop HDFS高可用性（HA）环境中，Checkpoint机制是非常重要的组成部分。因为在HA中，如果出现NameNode宕机，另一个备用节点需要接管工作环境（Failover），并且这个节点需要使用先前检查点（Checkpoint）中持久性的NameNode元数据作为启动点，以便高效地恢复NameNode。Checkpoint机制的基本原理是：定期将NameNode元数据列表列表写入磁盘，并将相应的信息发送给次要NameNode以保存为检查点文件。 在故障切换后，如果没有完整的检查点，则会根据实时操作日志（编辑日志）重新构建元数据。由于编辑日志不断增长，因此这样会导致构建时间和操作的数量变得相当复杂 - 这些是必要的，需要查询编辑日志以生成NameNode的状态和元数据。为了避免这种情况，因此，HDFS使用检查站（Checkpoint）机制：这是将数据快速复制到另一个位置以备份的过程，并且该位置通常是向次要节点中的编辑日志构建元数据文件。Checkpoint机制的实现有二种，一种是基于2个节点（NameNode和Secondary NameNode），另一种是基于3个节点（NameNode和2个DataNode）。在2节点方案中，NameNode节点与Secondary NameNode节点的交互 – Secondary NameNode会定期请求本地NameNode元数据，并将元数据连同编辑日志一起写入HDFS上的磁盘。 在其中4个步骤中，以下是检查点（Checkpoint）和同步过程的高度概述：步骤1：次要NameNode从NameNode检索元数据图步骤2：次要NameNode写入元数据以及EditLog文件（通过从NameNode节点获取的信息）步骤3：分布式文件系统中的元数据和EditLog数据的本地副本写入NameNode节点上的fsimage和EditLog文件，并清除临时的元数据文件xc------步骤4：次要NameNode将fsimage文件移至NameNode节点总的来说，Checkpoint机制使HA环境中NameNode节点恢复变得更加容易和高效，并且可以大大提高集群的恢复时间和可靠性。