Ce este Namenode secundar în Apache Hadoop?
Ce este Namenode secundar în Apache Hadoop?

Video: Ce este Namenode secundar în Apache Hadoop?

Video: Ce este Namenode secundar în Apache Hadoop?
Video: 005 - What is secondary Namenode ? 2024, Noiembrie
Anonim

NameNode secundar în hadoop este un nod special dedicat în clusterul HDFS a cărui funcție principală este de a prelua punctele de control ale metadatelor sistemului de fișiere prezente pe namenode . Nu este o copie de rezervă namenode . Sunt doar puncte de control namenode's spațiu de nume al sistemului de fișiere.

Doar așa, ce este un NameNode secundar este un substitut pentru Namenode?

The Namenode secundar citește în mod constant datele din memoria RAM a Namenode și îl scrie pe hard disk sau în sistemul de fișiere. Nu este o înlocuiește Namenode , deci dacă Namenode eșuează, întregul sistem Hadoop se defectează.

De asemenea, știți, ce se întâmplă când NameNode repornește? Numai când Namenode este repornit , jurnalele de editare sunt aplicate fsimage pentru a obține cel mai recent instantaneu al sistemului de fișiere. Dar repornind de a Apare Namenode foarte rar în clusterele de producție, ceea ce ne spune că jurnalele de editare pot crește foarte mari pentru clustere, ori de câte ori un Namenode rulează pentru o perioadă lungă de timp.

În acest sens, NameNode secundar este nodul de rezervă?

Nod de rezervă : In Namenode secundar și punctul de control Nodul , punctele de control sunt create pe sistemele lor de fișiere locale prin descărcarea fsimage și editarea fișierelor jurnal din primar activ namenode și îmbină aceste două fișiere și noua copie fsimage este salvată pe sistemele lor de fișiere locale.

Ce este NameNode în HDFS?

NameNode este piesa centrală a HDFS . NameNode este cunoscut și sub numele de Maestrul. NameNode stochează doar metadatele ale HDFS – arborele de directoare al tuturor fișierelor din sistemul de fișiere și urmărește fișierele din cluster. NameNode nu stochează datele reale sau setul de date. Datele în sine sunt de fapt stocate în DataNodes.

Recomandat: