在Hadoop 2.x中解决了NameNode的单点故障问题；同时SecondaryName已经不用了，而之前的Hadoop 1.x中是通过SecondaryName来合并fsp_w_picpath和edits以此来减小edits文件的大小，从而减少NameNode重启的时间。而在Hadoop 2.x中已经不用SecondaryName，那它是怎么来实现fsp_w_picpath和edits合并的呢？首先我们得知道，在Hadoop 2.x中提供了HA机制（解决NameNode单点故障），可以通过配置奇数个JournalNode来实现HA，如何配置今天就不谈了！HA机制通过在同一个集群中运行两个NN（active NN & standby NN）来解决NameNode的单点故障，在任何时间，只有一台机器处于Active状态；另一台机器是处于Standby状态。Active NN负责集群中所有客户端的操作；而Standby NN主要用于备用，它主要维持足够的状态，如果必要，可以提供快速的故障恢复。

    为了让Standby NN的状态和Active NN保持同步，即元数据保持一致，它们都将会和JournalNodes守护进程通信。当Active NN执行任何有关命名空间的修改，它需要持久化到一半以上的JournalNodes上(通过edits log持久化存储)，而Standby NN负责观察edits log的变化，它能够读取从JNs中读取edits信息，并更新其内部的命名空间。一旦Active NN出现故障，Standby NN将会保证从JNs中读出了全部的Edits，然后切换成Active状态。Standby NN读取全部的edits可确保发生故障转移之前，是和Active NN拥有完全同步的命名空间状态。

    那么这种机制是如何实现fsp_w_picpath和edits的合并？在standby NameNode节点上会一直运行一个叫做CheckpointerThread的线程，这个线程调用StandbyCheckpointer类的doWork()函数，而doWork函数会每隔Math.min(checkpointCheckPeriod, checkpointPeriod)秒来坐一次合并操作，相关代码如下：

try {  
      Thread.sleep(1000 * checkpointConf.getCheckPeriod());  
       } catch (InterruptedException ie) {  
}  
  
public long getCheckPeriod() {  
    return Math.min(checkpointCheckPeriod, checkpointPeriod);  
}  
  
checkpointCheckPeriod = conf.getLong(  
     DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_CHECK_PERIOD_KEY,  
     DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_CHECK_PERIOD_DEFAULT);  
          
checkpointPeriod = conf.getLong(DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_PERIOD_KEY,   
                               DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_PERIOD_DEFAULT);


上面的checkpointCheckPeriod和checkpointPeriod变量是通过获取hdfs-site.xml以下两个属性的值得到：

<property>  
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>  
  <value>3600</value>  
  <description>The number of seconds between two periodic checkpoints.  
  </description>  
</property>  
  
<property>  
  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>  
  <value>60</value>  
  <description>The SecondaryNameNode and CheckpointNode will poll the NameNode  
  every 'dfs.namenode.checkpoint.check.period' seconds to query the number  
  of uncheckpointed transactions.  
  </description>  
</property>

当达到下面两个条件的情况下，将会执行一次checkpoint：

boolean needCheckpoint = false;  
if (uncheckpointed >= checkpointConf.getTxnCount()) {  
     LOG.info("Triggering checkpoint because there have been " +   
                uncheckpointed + " txns since the last checkpoint, which " +  
                "exceeds the configured threshold " +  
                checkpointConf.getTxnCount());  
     needCheckpoint = true;  
} else if (secsSinceLast >= checkpointConf.getPeriod()) {  
     LOG.info("Triggering checkpoint because it has been " +  
            secsSinceLast + " seconds since the last checkpoint, which " +  
             "exceeds the configured interval " + checkpointConf.getPeriod());  
     needCheckpoint = true;  
}

　　当上述needCheckpoint被设置成true的时候，StandbyCheckpointer类的doWork()函数将会调用doCheckpoint()函数正式处理checkpoint。当fsp_w_picpath和edits的合并完成之后，它将会把合并后的fsp_w_picpath上传到Active NameNode节点上，Active NameNode节点下载完合并后的fsp_w_picpath，再将旧的fsp_w_picpath删掉（Active NameNode上的）同时清除旧的edits文件。步骤可以归类如下：
　　（1）、配置好HA后，客户端所有的更新操作将会写到JournalNodes节点的共享目录中，可以通过下面配置

<property>  
　　<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>  
　　<value>qjournal://XXXX/mycluster</value>  
</property>  
  
<property>  
　　<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>  
　　<value>/export1/hadoop2x/dfs/journal</value>  
</property>

　　（2）、Active Namenode和Standby NameNode从JournalNodes的edits共享目录中同步edits到自己edits目录中；
　　（3）、Standby NameNode中的StandbyCheckpointer类会定期的检查合并的条件是否成立，如果成立会合并fsp_w_picpath和edits文件；
　　（4）、Standby NameNode中的StandbyCheckpointer类合并完之后，将合并之后的fsp_w_picpath上传到Active NameNode相应目录中；
　　（5）、Active NameNode接到最新的fsp_w_picpath文件之后，将旧的fsp_w_picpath和edits文件清理掉；
　　（6）、通过上面的几步，fsp_w_picpath和edits文件就完成了合并，由于HA机制，会使得Standby NameNode和Active NameNode都拥有最新的fsp_w_picpath和edits文件（之前Hadoop 1.x的SecondaryNameNode中的fsp_w_picpath和edits不是最新的）