hadoop3.1.2版本中FsImage与Editslog合并解析
我们知道HDFS是一个分布式文件存储系统，文件分布式存储在多个DataNode节点上。一个文件存储在哪些DataNode节点的哪些位置的元数据信息（metadata）由NameNode节点来处理。随着存储文件的增多，NameNode上存储的信息也会越来越多。那么HDFS是如何及时更新这些metadata的呢？
在HDFS中主要是通过两个组件FSImage和EditsLog来实现metadata的更新。在某次启动HDFS时，会从FSImage文件中读取当前HDFS文件的metadata，之后对HDFS的操作步骤都会记录到edit log文件中。比如下面这个操作过程
那么完整的metadata信息就应该由FSImage文件和edit log文件组成。fsimage中存储的信息就相当于整个hdfs在某一时刻的一个快照。
FSImage文件和EditsLog文件可以通过ID来互相关联。在参数dfs.namenode.name.dir设置的路径下，会保存FSImage文件和EditsLog文件，如果是QJM方式HA的话，EditsLog文件保存在参数dfs.journalnode.edits.dir设置的路径下。
先看下namenode节点的备份节点 namesecondary节点
一、FsImage和Editslog分别是什么 ？
Editslog ：保存了所有对hdfs中文件的操作信息
FsImage：是内存元数据在本地磁盘的映射，用于维护管理文件系统树，即元数据(metadata)
在hdfs中主要是通过两个数据结构FsImage和EditsLog来实现metadata的更新。在某次启动hdfs时，会从FSImage文件中读取当前HDFS文件的metadata，之后对HDFS的操作步骤都会记录到edit log文件中。
metadata信息就应该由FSImage文件和edit log文件组成。fsimage中存储的信息就相当于整个hdfs在某一时刻的一个快照。
FsImage文件和EditsLog文件可以通过ID来互相关联。如果是非HA集群的话，这两个数据文件保存在dfs.namenode.name.dir设置的路径下，会保存FsImage文件和EditsLog文件，如果是HA集群的话，EditsLog文件保存在参数dfs.journalnode.edits.dir设置的路径下，即edits文件由qjournal集群管理。
查看namenode节点 fsimage和editlog文件
cd /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.2/dfs/name/
在上图中edit log文件以edits_开头，后面跟一个txid范围段，并且多个edit log之间首尾相连，正在使用的edit log名字edits_inprogress_txid。该路径下还会保存两个fsimage文件（{dfs.namenode.num.checkpoints.retained}在namenode上保存的fsimage的数目，超出的会被删除。默认保存2个），文件格式为fsimage_txid。上图中可以看出fsimage文件已经加载到了最新的一个edit log文件，仅仅只有inprogress状态的edit log未被加载。
在启动HDFS时，只需要读入fsimage_0000000000000000058以及edits_inprogress_0000000000000000062就可以还原出当前hdfs的最新状况。
（FsImageid总是比editslogid小）
但是这里又会出现一个问题，如果edit log文件越来越多、越来越大时，当重新启动hdfs时，由于需要加载fsimage后再把所有的edit log也加载进来，就会出现第一段中出现的问题了。怎么解决？HDFS会采用checkpoing机制定期将edit log合并到fsimage中生成新的fsimage。这个过程就是接下来要讲的了。
那么这两个文件是如何合并的呢？这就引入了checkpoint机制
二、checkpoint机制：
fsimage和edit log合并的过程如下图所示：
因为文件合并过程需要消耗io和cpu所以需要将这个过程独立出来，在Hadoop1.x中是由Secondnamenode来完成，且Secondnamenode必须启动在单独的一个节点最好不要和namenode在同一个节点，这样会增加namenode节点的负担，而且维护时也比较方便。同样在HA集群中这个合并的过程是由Standbynamenode完成的。
其实这个合并过程是一个很耗I/O与CPU的操作，并且在进行合并的过程中肯定也会有其他应用继续访问和修改hdfs文件。所以，这个过程一般不是在单一的NameNode节点上进行从。如果HDFS没有做HA的话，checkpoint由SecondNameNode进程(一般SecondNameNode单独起在另一台机器上)来进行。在HA模式下，checkpoint则由StandBy状态的NameNode来进行。
什么时候进行checkpoint由两个参数dfs.namenode.checkpoint.preiod(默认值是3600，即1小时)和dfs.namenode.checkpoint.txns(默认值是1000000)来决定。period参数表示，经过1小时就进行一次checkpoint，txns参数表示，hdfs经过100万次操作后就要进行checkpoint了。这两个参数任意一个得到满足，都会触发checkpoint过程。进行checkpoint的节点每隔dfs.namenode.checkpoint.check.period(默认值是60）秒就会去统计一次hdfs的操作次数
1.合并的过程：过程类似于TCP协议的关闭过程（四次挥手）
首先Standbynamenode进行判断是否达到checkpoint的条件（是否距离上次合并过了1小时或者事务条数是否达到100万条）
当达到checkpoint条件后，Standbynamenode会将qjournal集群中的edits和本地fsImage文件合并生成一个文件fsimage_ckpt_txid（此时的txid是与合并的editslog_txid的txid值相同），同时Standbynamenode还会生成一个MD5文件，并将fsimage_ckpt_txid文件重命名为fsimage_txid
向Activenamenode发送http请求（请求中包含了Standbynamenode的域名，端口以及新fsimage_txid的txid），询问是否进行获取
Activenamenode获取到请求后，会返回一个http请求来向Standbynamenode获取新的fsimage_txid，并保存为fsimage.ckpt_txid，生成一个MD5，最后再改名为fsimage_txid。合并成功。
2.合并的时机：
什么时候进行checkpoint呢？这由两个参数dfs.namenode.checkpoint.preiod(默认值是3600，即1小时)和dfs.namenode.checkpoint.txns(默认值是1000000)来决定
（1） 距离上次checkpoint的时间间隔 {dfs.namenode.checkpoint.period}
（2） Edits中的事务条数达到{dfs.namenode.checkpoint.txns}限制，
事物条数又由{dfs.namenode.checkpoint.check.period(默认值是60）}决
定，checkpoint节点隔60秒就会去统计一次hdfs的操作次数。
三、HA模式下Checkpointing过程分析
在HA模式下checkpoint过程由StandBy NameNode来进行，以下简称为SBNN，Active NameNode简称为ANN。
HA模式下的edit log文件会同时写入多个JournalNodes节点的dfs.journalnode.edits.dir路径下，JournalNodes的个数为大于1的奇数，类似于Zookeeper的节点数，当有不超过一半的JournalNodes出现故障时，仍然能保证集群的稳定运行。
SBNN会读取FSImage文件中的内容，并且每隔一段时间就会把ANN写入edit log中的记录读取出来，这样SBNN的NameNode进程中一直保持着hdfs文件系统的最新状况namespace。当达到checkpoint条件的某一个时，就会直接将该信息写入一个新的FSImage文件中，然后通过HTTP传输给ANN。
如上图所示，主要由4个步骤：
1. SBNN检查是否达到checkpoint条件：离上一次checkpoint操作是否已经有一个小时，或者HDFS已经进行了100万次操作。
2. SBNN检查达到checkpoint条件后，将该namespace以fsimage.ckpt_txid格式保存到SBNN的磁盘上，并且随之生成一个MD5文件。然后将该fsimage.ckpt_txid文件重命名为fsimage_txid。
3. 然后SBNN通过HTTP联系ANN。
4. ANN通过HTTP从SBNN获取最新的fsimage_txid文件并保存为fsimage.ckpt_txid，然后也生成一个MD5，将这个MD5与SBNN的MD5文件进行比较，确认ANN已经正确获取到了SBNN最新的fsimage文件。然后将fsimage.ckpt_txid文件重命名为fsimage_txit。
通过上面一系列的操作，SBNN上最新的FSImage文件就成功同步到了ANN上。
文章部分内容参考：https://blog.****.net/q35445762/article/details/91472746