Hadoop学习指南：HDFS基石与元数据管理

Hadoop学习总结涵盖了Hadoop Distributed File System (HDFS)的核心概念，这是Apache Hadoop生态系统中的关键组件，用于分布式存储大规模数据。以下是主要内容的详细介绍： 1. **数据块与存储**： - HDFS的基础存储单元是64MB的数据块，即使文件小于这个大小，它也会占据整个数据块的空间，以实现数据的并行处理。 - 文件在HDFS中由数据块组成，每个文件被分割为多个这样的块，分散在不同的数据节点上。 2. **元数据节点与数据节点**： - 元数据节点（Namenode）是文件系统的中心管理器，负责维护文件系统的命名空间，存储元数据，如文件和目录信息、数据块分布等。 - Namenode维护两个主要文件：命名空间镜像（NamespaceImage）和修改日志（EditLog），前者记录文件系统的完整状态，后者记录所有更改。 - 数据节点（Datanode）负责实际的存储和数据处理，它们向Namenode报告存储的块信息，定期更新元数据。 3. **备份与容错机制**： - Namenode的一个次要功能是将Namenode的命名空间镜像文件和修改日志合并，以避免日志过大。这样在主Namenode失效时，可以从合并后的副本恢复命名空间。 - 从元数据节点（Secondary Namenode）不是主备关系，而是辅助角色，它的存在提高了系统的可靠性。 4. **元数据节点文件结构**： - 文件夹包含VERSION（HDFS版本信息）、layoutVersion（数据结构格式版本）、namespaceID（唯一标识符）、创建时间（cTime，此处为0）和storageType（元数据类型）等属性。 5. **命名空间映像与修改日志**： - 当文件系统进行写操作时，Namenode首先更新命名空间映像和修改日志，确保数据的一致性和完整性。 学习Hadoop，理解这些核心概念至关重要，因为它们直接影响到Hadoop集群的性能、数据处理能力和容错能力。深入掌握HDFS架构有助于开发人员在处理大数据时设计高效的数据访问策略和故障恢复计划。