光从字面上来理解，很容易让一些初学者先入为主的认为：SecondaryNameNode（snn）就是NameNode（nn）的热备进程。其 实不是。snn是HDFS架构中的一个组成部分，但是经常由于名字而被人误解它真正的用途，其实它真正的用途，是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份，并减少namenode重启的时间。对于hadoop进程中 ，要配置好并正确的使用 snn，还是需要做一些工作的。hadoop的默认配置中让 snn进程默认运行在了 namenode 的那台机器上，但是这样的话，如果这台机器出错，宕机，对恢复HDFS文件系统是很大的灾难，更好的方式是：将snn的进程配置在另外一台机器 上运行。

在hadoop中，namenode负责对HDFS的metadata的持久化存储，并且处理来自客户端的对HDFS的各种操作的交互反馈。为了保 证交互速度，HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的，并且会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储。为 了保证这个持久化过程不会成为HDFS操作的瓶颈，hadoop采取的方式是：没有对任何一次的当前文件系统的snapshot进行持久化，对HDFS最 近一段时间的操作list会被保存到namenode中的一个叫Editlog的文件中去。当重启namenode时，除了 load fsImage意外，还会对这个EditLog文件中 记录的HDFS操作进行replay，以恢复HDFS重启之前的最终状态。

而SecondaryNameNode，会周期性的将EditLog中记录的对HDFS的操作合并到一个checkpoint中，然后清空 EditLog。所以namenode的重启就会Load最新的一个checkpoint，并replay EditLog中 记录的hdfs操作，由于EditLog中记录的是从 上一次checkpoint以后到现在的操作列表，所以就会比较小。如果没有snn的这个周期性的合并过程，那么当每次重启namenode的时候，就会 花费很长的时间。而这样周期性的合并就能减少重启的时间。同时也能保证HDFS系统的完整性。

这就是SecondaryNameNode所做的事情。所以snn并不能分担namenode上对HDFS交互性操作的压力。尽管如此，当 namenode机器宕机或者namenode进程出问题时，namenode的daemon进程可以通过人工的方式从snn上拷贝一份metadata 来恢复HDFS文件系统。

至于为什么要将SNN进程运行在一台非NameNode的 机器上，这主要出于两点考虑：

1. 可扩展性： 创建一个新的HDFS的snapshot需要将namenode中load到内存的metadata信息全部拷贝一遍，这样的操作需要的内存就需要 和namenode占用的内存一样，由于分配给namenode进程的内存其实是对HDFS文件系统的限制，如果分布式文件系统非常的大，那么 namenode那台机器的内存就可能会被namenode进程全部占据。

2. 容错性： 当snn创建一个checkpoint的时候，它会将checkpoint拷贝成metadata的几个拷贝。将这个操作运行到另外一台机器，还可以提供分布式文件系统的容错性。

配置将SecondaryNameNode运行在另外一台机器上

HDFS的一次运行实例是通过在namenode机器上的$HADOOP_HOME/bin/start-dfs.sh（ 或者start-all.sh ） 脚本来启动的。这个脚本会在运行该脚本的机器上启动 namenode进程，而slaves机器上都会启动DataNode进程，slave机器的列表保存在 conf/slaves文件中，一行一台机器。并且会在另外一台机器上启动一个snn进程，这台机器由 conf/masters文件指定。所以，这里需要严格注意，conf/masters 文件中指定的机器，并不是说jobtracker或者namenode进程要 运行在这台机器上，因为这些进程是运行在 launch bin/start-dfs.sh或者 bin/start-mapred.sh(start-all.sh)的机器上的。所以，masters这个文件名是非常的令人混淆的，应该叫做 secondaries会比较合适。然后，通过以下步骤：

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