HDFS - 什么是元数据 hadoophdfs

元数据 【HDFS - 什么是元数据】文件上传到HDFS服务器的时候，会分成多个块，并以多个副本的形式存储在服务器上面，那我们怎么知道这个文件的文件名是什么呢？这个文件被分成了多少块？每个块又存储在哪几个服务呢？
所以HDFS在上传文件的时候，除了上传文件，还会另外保存这些信息，这些信息叫做元数据。

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元数据的在HDFS中有两种形式，一个是磁盘，一个是内存，两种形式的数据是完全一模一样的。存磁盘是为了数据的持久化，存内存是为了提高读写的性能。
在HDFS中，我们读写文件的时候，目录类似于Linux的目录结构，所以元数据也会保存目录树结构。比如下图，INodeDirectory是目录，INodeFile是文件，一个目录下可以有多个目录和多个文件。

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所以元数据包括：

目录树结构。
文件与block之间的关系
block与DataNode的关系

元数据文件的组成我们之前搭建Hadoop集群以及高可用集群的时候，都会有个格式化的操作，这个操作就会在磁盘目录上生成一个fsimage文件，而这个文件就是用来存放元数据的信息的。

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当NameNode启动的时候，会根据配置信息读取到fsimage目录的fsimage文件，把它加载到内存中。

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NameNode对外提供服务的时候，就有客户端上传文件的请求，就会把元数据加到内存的fsimage中，为了保证数据不丢失，也会把元数据持久化磁盘中，写入磁盘的文件是edits_inprogress。此时内存中的fsimage=磁盘的fsimage+edits_inprogress。

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当edits_inprogress文件数据越来越多，或者隔一段时间后，edits_inprogress文件就会重命名为edits0000000N-edits0000000M文件，并且用新的edits_inprogress文件重新写入数据。如此反复，就有很多很多个edits文件。此时内存中的fsimage=磁盘的fsimage+edits_inprogress+所有的edits。

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当NameNode重启的时候，此时就会把磁盘的fsimage+edits_inprogress+所有的edits都读入缓存，合并为内存的fsimage。

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我们可以预测的到，在元数据无限增量的情况下，edits文件就会越来越多，每次NameNode重启所加载的时间也会越来越多，所以就有了CheckPoint机制，简单的说，就是把历史的edits文件合并到fsimage，那下次重启的时候，我们就只加载合并后的fsimage文件、edits_inprogress文件以及少量的edits文件，大大提高了NameNode的启动时间。为了记录每次CheckPoint的TXID，就会有seen_txid文件进行记录。