Hadoop入门：理解HDFS数据块与元数据节点

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的核心组件，用于在分布式环境中大规模地存储和处理数据。HDFS的基本概念围绕数据块、元数据节点和数据节点展开。 1. 数据块 (Block)： - HDFS的基础存储单元是64MB的数据块，每个文件会被分割成多个这样的数据块来提高容错性和并行读写能力。 - 与传统文件系统相似，文件被分割存储，但不同之处在于，小文件不会占用整个数据块，这样能更有效地利用存储空间。 2. 元数据节点 (NameNode)： - NameNode负责管理文件系统的命名空间，它维护着文件和目录的元数据，如文件属性、数据块分布等。 - 元数据信息存储在命名空间镜像（Namespace Image）和修改日志（Edit Log）中，前者记录文件系统状态，后者记录所有操作历史。 - NameNode收集数据节点的元数据信息，但不存储实际数据，确保高可用性。 3. 数据节点 (DataNode)： - DataNode是实际存储数据的节点，它们响应NameNode的请求进行数据块的读写操作。 - 定期向NameNode汇报自身存储的块信息，保持数据一致性。 4. 从元数据节点 (Secondary NameNode)： - 作为辅助角色，Secondary NameNode定期合并NameNode的命名空间镜像和修改日志，减轻主节点压力，并备份重要信息，以备主节点故障时快速恢复。 5. 文件系统命名空间映像和修改日志： - 当客户端执行写操作时，改动首先记录在修改日志中。这些更改只有在NameNode确认后才会应用到命名空间映像，保证数据的一致性。 通过理解HDFS的这些核心概念，学习者能够更好地设计和优化大规模数据存储和处理的Hadoop生态系统。掌握HDFS对于深入研究Hadoop技术栈，构建分布式应用程序以及大数据处理至关重要。