Hadoop实践指南：揭秘HDFS元数据并解析案例-编程知识

1.什么是元数据

元数据（Metadata），描述数据的数据（data about data）。

1.1 HDFS元数据

元数据：关于文件或目录的描述信息，如文件所在路径、文件名称、文件类型等等，这些信息称为文件的元数据metadata

命名空间：文件系统中，为了便于管理存储介质上的，给每个目录、目录中的文件、子目录都起了名字，这样形成的层级结构，称之为命名空间；

HDFS元数据：文件目录树、所有的文件（目录）名称、文件属性（生成时间、副本、权限）、每个文件的块列表、每个block块所在的datanode列表；

1.2 元数据存在形式

Edits Log

HDFS编辑日志文件，保存客户端对HDFS的所有更改记录，如增、删、重命名文件（目录），这些操作会修改HDFS目录树；NameNode会在编辑日志edit日志中记录下来；类似mysql的binlog。一旦系统出故障，可从editlog进行恢复。

Fsimage

fsimage：HDFS元数据镜像文件，即将namenode内存中的数据落入磁盘生成的文件；保存了文件系统目录树信息以及文件、块、datanode的映射关系。

以上都是扫盲，具体数据实际长什么样的呢？

2.实体存在形式

NameNode的存放地址： hdfs-site.xml

<property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:///dfs/nn</value>
</property>

JournalNode: hdfs-site.xml。HA模式下，进行元数据的共享存储。

<property><name>dfs.journalnode.edits.dir</name><value>/hadoop/hdfs/journal</value>
</property>

DataNode是HDFS的实际存储节点，负责管理它所在节点的存储；客户端的读写请求。并且定期上报心跳和块的存储位置。

3.元数据生成方式

既然知道存在哪里了，知其燃，还要知其所以燃。接下来，我们从拾材开始：这些数据的生产条件是啥？

1.时间：dfs.namenode.checkpoint.preiod 距离上次的间隔时间：默认3600s，1小时；

2.空间：dfs.namenode.checkpoint.txns edits中的事务限制：默认1000000；

3.人为：使用命令进行保存（集群维护时候操作，防止掉数据）；

# 1.输入文件
hdfs dfs -put /var/log/messages /tmp/# 2.开启安全模式
hdfs dfsadmin -safemode enter# 3.创建checkpoint
hdfs dfsadmin -saveNamespace# 4.退出安全模式
hdfs dfsadmin -safemode leave

操作记录如下：

4.元数据内容剖析

4.1 Fsimage查看

hdfs oiv -i /dfs/nn/current/fsimage_0000000000000171597 -o /dfs/nn/current/fsimage_0000000000000171597.xml -p XML

数据案例

<inode><id>56086</id><type>FILE</type><name>messages</name><replication>3</replication><mtime>1638524892939</mtime><atime>1638524892773</atime><preferredBlockSize>134217728</preferredBlockSize><permission>hdfs:supergroup:0644</permission><blocks><block>
<id>1073758952</id>
<genstamp>18128</genstamp>
<numBytes>239785</numBytes></block></blocks>
<storagePolicyId>0</storagePolicyId>
</inode>

目录解释

Path  目录路径
•   Replication  备份数
•   ModificationTime  最后修改时间
•   AccessTime 最后访问时间
•   PreferredBlockSize首选块大小 byte
•   BlocksCount  块 数
•   FileSize 文件大小 byte
•   NSQUOTA 名称配额 限制指定目录下允许的文件和目录的数量。
•   DSQUOTA  空间配额 限制该目录下允许的字节数
•   Permission权限
•   UserName 用户
•   GroupName 用户组

从这里来看，这是我们刚才上传文件message的记录。页面上看到的记录页面如下：

4.2 Edits文件

查询命令格式

hdfs oev -i /dfs/nn/current/edits_0000000000000230755-0000000000000230770 -o edits.xml -p XML

数据案例：随便一个记录

<RECORD><OPCODE>OP_ADD</OPCODE><DATA>
<TXID>230762</TXID>
<LENGTH>0</LENGTH>
<INODEID>69782</INODEID>
<PATH>/tmp/.cloudera_health_monitoring_canary_files/.canary_file_2021_12_07-22_59_58.179c3216fc1fddcf</PATH>
<REPLICATION>3</REPLICATION>
<MTIME>1638889198054</MTIME>
<ATIME>1638889198054</ATIME>
<BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
<CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-580922430_1500</CLIENT_NAME>
<CLIENT_MACHINE>172.21.208.131</CLIENT_MACHINE>
<OVERWRITE>true</OVERWRITE>
<PERMISSION_STATUS><USERNAME>hdfs</USERNAME><GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME><MODE>438</MODE>
</PERMISSION_STATUS>
<ERASURE_CODING_POLICY_ID>0</ERASURE_CODING_POLICY_ID>
<RPC_CLIENTID>c56340fe-a1fd-44aa-a726-8e407b9c8f90</RPC_CLIENTID>
<RPC_CALLID>211691</RPC_CALLID></DATA></RECORD>

4.3 blockreport

除了NameNode存储的元数据意外，DataNode也有干活，专业词汇叫：blockreport

全量块汇报(Full Block Report，简称FBR)

全量块汇报，顾名思义，就是将DN中存储的所有block信息都汇报给NN。

通常，DN中都存储一定数量级的block，全量汇报时，耗时会相对更长，发送的数据也会更多。因此，全量块汇报的时间间隔相对也会更长，间隔时间可配置，默认间隔为6小时。

增量块汇报(Incremental Block Report，简称IBR)

由于全量块汇报的时间间隔很长，那么在这期间的block信息变更要通知到NN，这就是增量块汇报的逻辑了。

当block块的状态发送变更时，DN就会触发发送增量块汇报信息给NN。增量块汇报的时间间隔也是可以配置的，默认间隔为0。即一旦触发增量块汇报，就立即发送。如果大于0，则按间隔时间发送增量块汇报.

而这个数据，可以在NN服务的startup页面可以查看到信息。最下面的Blocks(141470/141471) 就是DataNode的blockreport信息，就是用来更新元数据信息的。

以上就是HDFS相关的元数据相关的内容，不知看了，有概念了吗？看懂了，就可以加入元宇宙了。

5.元数据异常处理案例

元数据很重要，他的离去，往往会同步带走几个倒霉蛋（被迫离职的背锅侠），虽然搞了很多的保障策略，但是异常还是有概率发生的。那么接下来，我们就来说明下一些常见的元数据异常处理。

5.1 元数据版本不一致

异常表现

这种异常，往往出现在集群安装阶段，特别是高可用集群的安装阶段。主要表现为：

1.两给NN服务节点的元数据不一致，导致无法实现主备搭建。2.NN服务与DN服务版本不一致，导致DN节点无法加入到集群。

原因

这种异常现象表现有：NN服务无法启动、DN服务启动了，但是加入不到集群。

报错日志

23/08/28 05:50:20 WARN namenode.NameNode: Registration IDs mismatched: the DatanodeRegistration ID is NS-145281851-CID-d4fe6b45-8766-441e-8e98-ba09164c211c-1685956713522 but the expected ID is NS-1072740375-CID-abd29939-1b50-4cc1-9585-6964de90a91b-1678793793759
23/08/28 05:50:20 INFO ipc.Server: IPC Server handler 0 on default port 8020, call Call#1053 Retry#0 org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol.DatanodeProtocol.sendHeartbeat from 192.168.131.230:52548
org.apache.hadoop.hdfs.protocol.UnregisteredNodeException: Unregistered server: DatanodeRegistration(192.168.131.230:50010, datanodeUuid=14e37d26-4196-433e-8d10-bef402eadd24, infoPort=50075, infoSecurePort=0, ipcPort=8010, storageInfo=lv=-57;cid=CID-d4fe6b45-8766-441e-8e98-ba09164c211c;nsid=145281851;c=1685956713522)at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.verifyRequest(NameNodeRpcServer.java:1744)

其中报错关键字：Registration IDs mismatched，注册的ID不匹配。

这种类似的报错信息会出现在DataNode，NameNode，JournalNode服务的启动程序中。遇到这个报错，那么大概可以断定，你的程序的元数据信息出现问题了

异常解析

这种问题一般怎么发生的呢？

经过N年的经验，这种一般都是不按正常部署操作流程导致的。其中，有几个步骤是和元数据相关的。

#1.元数据初始化程序
#该命令，是在集群安装阶段，NN第一个节点初始化集群时候用的。这是元数据数据诞生的地方，会在第一个NameNode节点，dfs.namenode.name.dir配置所在地方。
hdfs namenode -format#2.元数据同步到JournalNode阶段
#该操作的功能，是将步骤1 NN初始化后的元数据信息，同步到所有的JournalNode服务。
hdfs namenode -initializeSharedEdits#3.备份NN节点节点同步
#该操作，是将步骤1中的元数据中的内容，同步到第二个NN节点。
hdfs namenode -bootstrapStandby#4.Data元数据
hadoop-daemon.sh start datanode
hdfs-start.sh
start-all.sh
hdfs datanode

DataNode的元数据生成，或者集群的加入，是在第一次启动服务的时候从NN节点获取的。开启的启动方式有很多种，只要能启动DataNode，都能生成对应的元信息。

元数据版本不一致问题，一般都是上面讨论的几个步骤出了点小小的差异导致的。比如最常见的重复初始化：初始化成功，并同步过元数据，或者启动过DN服务。然后再后续步骤中发现有问题，又重新初始化了集群。这样就会出现以上的报错。具体是哪个服务报错呢？就得看你上面的步骤都做了那些。

异常处理

既然都知道了异常的产生步骤和原理，那么处理起来就方便多了。

1.大招

不管啥，直接删除集群所有的信息，然后直接“梭哈”重新来一次。删除的信息包括：

删除内容	配置项	案例
主NN节点元数据信息	dfs.namenode.name.dir	/hadoop/hdfs/namenode
备NN节点元数据信息	同上（不同机器）	同上（不同机器）
JournalNode元数据信息	dfs.journalnode.edits.dir	/hadoop/hdfs/journal
DataNode数据	dfs.datanode.data.dir	/hadoop/hdfs/data

特别说明，该操作会清空所有hdfs数据，一般用于安装阶段出问题，如果你的集群已经有数据了，那么该方法就不能用了，不然，你就是前辈（背锅侠，最好的结果就是赔偿N+1）。

2.备节点或JournalNode元数据不一致

如果集群有数据了，不能删数据啥的。那么现在正在使用的元数据信息，是保存在主节点（Activate NameNode）服务，遇到这种情况，就删除JournalNode和备节点的NN服务，然后使用Data元数据的步骤再执行同步操作。

3.DataNode元数据不一致

这种情况，应该是你的节点加错集群了。首先确认下这台主机是你操作集群的主机吗（一个公司可能多有个集群）。如果是确认没问题的，那么就备份（删除）现在的DataNode目录数据，然后重新启动服务即可。

5.2 元数据文件错误

异常表现

此处特指的错误，是特指文件的损坏，某个元数据（fsimage，edits_inprogress，edits）文件损坏。

原因

这种异常，一般出现在暴力关机（断电、强制关机）情况下，导致元数据写入不完整。导致下次启动的时候，无法加载文件。

报错日志


23/08/28 23:07:15 ERROR namenode.FSImage: Failed to load image from FSImageFile(file=/hadoop/hdfs/namenode/current/fsimage_0000000000000118333, cpktTxId=0000000000000118333)
java.io.IOException: Negative seek offsetat java.io.RandomAccessFile.seek(RandomAccessFile.java:555)at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImageUtil.loadSummary(FSImageUtil.java:63)

这类报错特别明显，会直接告诉你那个文件有问题。

异常处理

既然知道问题了，原因也知道了，那么处理起来就好办了，不是有问题吗？那么我们就去下载没问题的啊。下载的地方有：运行中的NameNode； JournalNode节点；

建议，优先下载NN节点的内容，因为是最新的，最全的。这样不会掉数据。其次才是JournalNode的。

如果发现拷贝了其他节点的元数据过来但是依旧不能启用，那麻烦就到了，大概率不好修了。

5.3 元数据内容错误

异常表现

在10年+的职业生涯中，这种报错只遇到一个，他属于元数据的内容错误，严格得来说，是元数据是正确的，但是，他执行不了。听起来有点绕，咋们来屡屡。

原因

情况是这样的，这个集群因为历史遗留原因，几乎是放养状态，然后NameNode Standby节点挂了很久很久…

那么问题就来了，没地方做edits日志的合并了，里面超级多的fsimage文件…此处知识点，请自行百度《HDFS 元数据合并流程》。

然后fsimage过多，在NN服务再次启动的时候，那些都得需要执行一次的啊，然后发现，有些操作直接报错了无法执行下去。

具体的操作是OP_CLOSE执行失败，并提升对应的删除目录。到具体的HDFS上去看，发现是一个TMP目录，早就删除了，连父目录都不知删了多久了。

报错日志

情况是这样的，这个集群因为历史遗留原因，几乎是放养状态，然后NameNode Standby节点挂了很久很久…

那么问题就来了，没地方做edits日志的合并了，里面超级多的fsimage文件…此处知识点，请自行百度《HDFS 元数据合并流程》。

然后fsimage过多，在NN服务再次启动的时候，那些都得需要执行一次的啊，然后发现，有些操作直接报错了无法执行下去。

具体的操作是OP_CLOSE执行失败，并提升对应的删除目录。到具体的HDFS上去看，发现是一个TMP目录，早就删除了，连父目录都不知删了多久了。

异常解析

大概的日志报错信息如下，就是加载image的时候直接error，提示某个操作执行失败：

23/08/28 23:55:05 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLogLoader: Encountered exception on operation CloseOp [length=0, inodeId=0, path=/x/x/x/x, replication=3, 
mtime=1693288028609, atime=1693288028005, blockSize=268435456, blocks=[blk_1167720789_98154524], permissions=x:x:rw-r-----, aclEntries=null, clientName=, clientMachine=, opCode=OP_CLOSE, txid=1097889118]
java.io.IOException: File is not under construction: /x/x/x/x

其中包含具体的关键词：OP_CLOSE

异常处理

这种问题是OP_CLOSE操作时候，需要验证执行的可行性，需要处于under construction的状态，但是现在的集群状态已经不满足此情况，对此，需要将这些操作做下小小的修改。将OP_CLOSE操作修改OP_TIMES操作。

修改前案例（此处，已经将具体数据进行了脱敏，修改为xxx）

 <RECORD><OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE><DATA><TXID>1097889118</TXID><LENGTH>0</LENGTH><INODEID>0</INODEID><PATH>/xxx/xxx/xxx/xxx</PATH><REPLICATION>3</REPLICATION><MTIME>1693288028609</MTIME><ATIME>1693288028005</ATIME><BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE><CLIENT_NAME></CLIENT_NAME><CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE><OVERWRITE>false</OVERWRITE><BLOCK><BLOCK_ID>1212673348</BLOCK_ID><NUM_BYTES>7290666</NUM_BYTES><GENSTAMP>138932875</GENSTAMP></BLOCK><PERMISSION_STATUS><USERNAME>xxxx</USERNAME><GROUPNAME>xxxx</GROUPNAME><MODE>420</MODE></PERMISSION_STATUS></DATA></RECORD>

替换后的内容为

 <RECORD><OPCODE>OP_TIMES</OPCODE><DATA><TXID>1097889118</TXID><LENGTH>0</LENGTH><PATH>/xxx/xxx/xxx/xxx</PATH><MTIME>1693288028609</MTIME><ATIME>-1</ATIME></DATA></RECORD>

整体的步骤如下

1. 使用hdfs oev 将edits日志解析为xml格式；

2. 使用shell 或者其他程序，将xml中的关于OP_CLOSE的操作整段替换为OP_TIMES操作。此处，可以使用shell按关键词进行分块拆分和替换。

3. 将修改后的xml，重新恢复成edits日志后，再启动服务。

以上，就是笔者关于元数据的一些相关实践，感谢各位大佬的查看。

Hadoop实践指南：揭秘HDFS元数据并解析案例