一、dits和fsimage
首先要提到两个文件edits和fsimage，下面来说说他们是做什么的。
- 集群中的名称节点（NameNode）会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中。
- 当名称节点（NameNode）启动时，会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态，并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage，也就是合并到fsimage中去。合并后更新fsimage的HDFS状态，创建一个新的edits文件来记录文件系统的变化
那么问题来了，只有在名称节点（NameNode）启动的时候才会合并fsimage和edits，那么久而久之edits文件会越来越大，特别是大型繁忙的HDFS集群。这种情况下，由于某种原因你要重启名称节点（NameNode），那么会花费很长的时间去合并fsimge和edits，然后HDFS才能运行。
二、Secondary NameNode
目前使用的版本hadoop-0.20.2可以使用Secondary NameNode来解决上面的问题。Secondary NameNode定期合并fsimage和edits日志，把edits日志文件大小控制在一个限度下。因为内存需求和NameNode差不多(On the same order)，所以Sencondary NameNode通常要运行在另外个机器上。
secondary NameNode配置在conf/masters文件，启动命令:bin/start-dfs.sh（如果你使用不建议的start-all.sh也是会启动的）。
三、什么时候checkpiont
secondary NameNode 什么时候执行checkpoint来合并fsimage和eidts。呢？有两个配置参数控制：
- fs.checkpoint.period 指定两次checkpoint的最大时间间隔，默认3600秒。
- fs.checkpoint.size 规定edits文件的最大值，一旦超过这个值则强制checkpoint，不管是否到达最大时间间隔。默认大小是64M。
secondary NameNode 保存最后一次checkpoint的结果，存储结构和主节点（NameNode）的一样，所以主节点（NameNode）可以随时来读取。
如果你没有启动secondary NameNode 那么可以试试 bin/hadoop secondarynamenode -checkpoint 甚至 bin/hadoop secondarynamenode -checkpoint force. 看看生成的文件。
checkpoint可以解决重启NameNode时间过长的弊端。另外还有偏方：
四、Import Checkpoint（恢复数据）
如果主节点挂掉了，硬盘数据需要时间恢复或者不能恢复了，现在又想立刻恢复HDFS，这个时候就可以import checkpoint。步骤如下：
- 拿一台和原来机器一样的机器，包括配置和文件，一般来说最快的是拿你节点机器中的一台，立马能用（部分配置要改成NameNode的配置）
- 创建一个空的文件夹，该文件夹就是配置文件中dfs.name.dir所指向的文件夹。
- 拷贝你的secondary NameNode checkpoint出来的文件，到某个文件夹，该文件夹为fs.checkpoint.dir指向的文件夹
- 执行命令bin/hadoop namenode -importCheckpoint
这样NameNode会读取checkpoint文件，保存到dfs.name.dir。但是如果你的dfs.name.dir包含合法的fsimage，是会执行失败的。因为NameNode会检查fs.checkpoint.dir目录下镜像的一致性，但是不会去改动它。
值得推荐的是，你要注意备份你的dfs.name.dir和 ${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary。
五、Checkpoint Node 和 Backup Node
在后续版本中hadoop-0.21.0，还提供了另外的方法来做checkpoint：Checkpoint Node 和 Backup Node。则两种方式要比secondary NameNode好很多。所以 The Secondary NameNode has been deprecated. Instead, consider using the Checkpoint Node or Backup Node.
Checkpoint Node像是secondary NameNode的改进替代版，Backup Node提供更大的便利，这里就不再介绍了。
上面是理论，下面的具体操作。
1.修改conf/core-site.xml
增加
<property> <name>fs.checkpoint.period</name> <value>3600</value> <description>The number of seconds between two periodic checkpoints. </description> </property> <property> <name>fs.checkpoint.size</name> <value>67108864</value> <description>The size of the current edit log (in bytes) that triggers a periodic checkpoint even if the fs.checkpoint.period hasn't expired. </description> </property> <property> <name>fs.checkpoint.dir</name> <value>/data/work/hdfs/namesecondary</value> <description>Determines where on the local filesystem the DFS secondary name node should store the temporary images to merge. If this is a comma-delimited list of directories then the image is replicated in all of the directories for redundancy. </description> </property>
fs.checkpoint.period表示多长时间记录一次hdfs的镜像。默认是1小时。
fs.checkpoint.size表示一次记录多大的size，默认64M
2.修改conf/hdfs-site.xml
增加
<property> <name>dfs.http.address</name> <value>master:50070</value> <description> The address and the base port where the dfs namenode web ui will listen on. If the port is 0 then the server will start on a free port. </description> </property>
0.0.0.0改为namenode的IP地址
3.重启hadoop，然后检查是否启动是否成功
登录secondarynamenode所在的机器，输入jps查看secondarynamenode进程
进入secondarynamenode的目录/data/work/hdfs/namesecondary
正确的结果：
如果没有，请耐心等待，只有到了设置的checkpoint的时间或者大小，才会生成。
4.恢复
制造namenode宕机的情况
1) kill 掉namenode的进程
[root@master name]# jps 11749 NameNode 12339 Jps 11905 JobTracker [root@master name]# kill 11749
2)删除dfs.name.dir所指向的文件夹，这里是/data/work/hdfs/name
[root@master name]# rm -rf *
删除name目录下的所有内容，但是必须保证name这个目录是存在的
3）从secondarynamenode远程拷贝namesecondary文件到namenode的namesecondary
[root@master hdfs]# scp -r slave-001:/data/work/hdfs/namesecondary/ ./
4）启动namenode
[root@master /data]# hadoop namenode –importCheckpoint
正常启动以后，屏幕上会显示很多log，这个时候namenode就可以正常访问了
5)检查
使用hadoop fsck /user命令检查文件Block的完整性
hadoop fsck /
6）停止namenode，使用crrl+C或者会话结束
7）删除namesecondary目录下的文件（保存干净）
[root@master namesecondary]# rm -rf *
8）正式启动namenode
[root@master bin]# ./hadoop-daemon.sh start namenode
恢复工作完成，检查hdfs的数据
9)balancer
在使用start-balancer.sh时，
默认使用1M/S(1048576)的速度移动数据(so slowly...)
修改hdfs-site.xml配置，这里我们使用的是20m/S
<property> <name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name> <value>20971520</value> <description> Specifies the maximum bandwidth that each datanode can utilize for the balancing purpose in term of the number of bytes per second. </description> </property>
然后结果是导致job运行变得不稳定，出现一些意外的长map单元，某些reduce时间处理变长(整个集群负载满满的情况下，外加20m/s的balance)，据说淘宝的为10m/s，需要调整后实验，看看情况如何。
hadoop balancer -threshold 5