【Hadoop|HDFS篇】DataNode

1. DataNode的工作机制

1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。

2)DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(6h)的向NameNode上报所有块信息。

DN向NN汇报当前解读信息的时间间隔,默认6小时。

DN扫描自己节点块信息列表的时间,默认为6小时。

3)心跳是每3s一次,心跳返回的结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器上,或删除某个数据块,如果超过10分钟没收到某个DataNode的心跳,NameNode认为该DataNode挂掉了。信息不会存储在该DataNode上了。

如图:

我把hadoop104这台机器停掉了,超过了10分种加三十秒没向hadoop102发送心跳,NameNode则认为我这台机器挂掉了。以后Block不会存储在这个节点上了。但能不能恢复呢。是可以的。开启hadoop104并输入命令hdfs --daemon start datanode.

2. 数据的完整性

思考:如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号(1)和绿灯信号(0).但是存储该数据的磁盘坏了,一直显示是绿灯,是否很危险呢?同理DataNode节点上的数据损坏了,但没有发现,是否也很危险呢?该如何解决呢?

如下是DataNode节点保证数据完整性的方法:

  • 当DataNode读取Block时,它会计算CheckSum校验和。
  • 如果计算后的校验和与Block创建的时候的值不一样,说明Block已经损坏。
  • Client读取其他DataNode上的Block。
  • 常见的校验算法crc(32),md5(128),shal(160).
  • DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

3. DataNode掉线时参数设置

  1. DataNode进程死亡或者网络故障造成DataNode无法与NameNode通信。

  2. NameNode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂停称作超时时长。

  3. HDFS默认的超时时长为10分钟+30s。

如果定义超时时间为TimeOut,则超时时长的计算公式为:

TimeOut = 2*dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10*dfs.heartbeat.interval。

而默认的dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval大小为5分钟,dfs.heartbeat.interval默认为3s。

绿色框框的表示2s前向NameNode发送心跳。

相关推荐
爱吃面的猫8 小时前
大数据Kafka3.x之——Kafka3.3.0安装与使用(详细)
大数据·分布式·zookeeper
无忧智库8 小时前
别再“裸奔”等护网了!万字拆解常态化攻防运营体系:从“应试教育”到“实战免疫”的进阶实录(PPT)
大数据·架构
用户3610588626129 小时前
Spark 核心之自定义累加器以及版本对比变化深度剖析
大数据
观远数据9 小时前
当ChatBI遇上数据合规:AI+BI规模化落地的安全边界如何划定
大数据·人工智能·安全
具身智能进化论9 小时前
协作机器人产业进入规模化部署期,未来几年的增长从何而来
大数据·运维·人工智能·机器人·自动化·工厂方法模式
hzcj88810 小时前
汇正财经:储能装机回暖,估值有待提升
大数据·人工智能
2601_9549711310 小时前
大数据时代职场突围
大数据
我要用代码向我喜欢的女孩表白10 小时前
hdfs获取所有路径大小的脚本
大数据·hadoop·hdfs
品牌测评10 小时前
Token Plan平台分享|七条算力订阅路径拆解
大数据·人工智能·架构
渣渣盟11 小时前
当反压问题解决后,如何进一步优化 Flink 作业的 Checkpoint 性能,让大状态作业也能稳定运行?
大数据·flink