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这篇文章主要为大家展示了“HDFS中元数据的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“HDFS中元数据的示例分析”这篇文章吧。
我们都知道Hadoop的底层是HDFS-Hadoop Distributed File System.也就是Hadoop分布式文件系统。
所有的运算都是基于HDFS文件的，它的核心关键词有：主从NameNode VS DataNode.
———–其中NameNode上存储的就是元数据—描述数据文件的meta信息。
存在形式有：内存信息 硬盘文件信息。
这段时间，就让我们一起来了解HDFS的元数据以及HDFS文件系统的要义吧。
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试想，如果让我们自己设计一个文件系统，我们需要元数据存储哪些信息？
其实这取决于信息得到哪些功能？
个人认为功能包括：
1）namenode和所有datanode的IP,端口，文件夹，容量等信息。这相当于一个总体的文件系统框架描述。
2）每个datanode的文件的层次描述，文件目录关系。这个比1就更细致了。
3）对于某个文件，知道拆分了几块，每块的大小，备份情况，分别分布在哪些datanode上的哪些路径上。
从1我们可以得到分布式文件系统框架的骨架，从2我们可以得到分布式文件系统的血肉，从3我们可以得到具体的访问一个文件的方式。
有了以上3个，实际上就是namenode的元数据信息的组成部分，一切从应用的需求出发才可以得到设计图。
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启动时，元数据从硬盘里被FSImage读取到内存中。
在持久化时，元数据被FSImage持久化到硬盘中。
同时硬盘中也会存放操作日志edits.我目前的理解是：把操作日志的行为累加起来—》最终的元数据。
这个也就像是redis里干的一样了。很多数据库也是这么操作的，这个没啥好说的，很简答！
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HDFS也引入了INode,这实际上跟linux中的文件系统中的INode是一样的，其次就是由于是分布式文件系统
所以每个文件的分片在hdfs中就成了Block。块。
这里必须要强调：块是按照物理大小分的，而不是分局逻辑大小，这样会引入什么问题？
就是一个逻辑记录可能会分到2个块中，而这2个块可能还是跨机器的。
这些hadoop都会解决。以后再讨论。
以上是“HDFS中元数据的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注资讯频道！
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