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HDFS，即Hadoop Distributed File System，是一个为各种分布式计算框架如Spark、MapReduce提供海量数据存储服务的分布式文件存储系统。HDFS提供了一个统一的抽象目录树，通过路径如hdfs：//namenode：port/dir-a/a.data，客户端可以访问文件。HDFS集群主要由两大角色构成：Namenode和Datanode。
简单来说，NameNode就像是整个HDFS的大脑，掌控着整个系统的文件结构和数据存储的元数据。其次，DataNode是文件系统的工作节点，它们根据需要存储并检索数据块，并定期向NameNode发送它们所存储的块的列表。在HDFS中，文件被分割成一个或多个大小相等的数据块，并分散存储在不同的DataNode上。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，设计用于存储大数据，并通过目录树结构来定位文件。该系统由众多服务器构成，这些服务器在集群中扮演不同角色。HDFS特别适合于一次写入、多次读取的场景，并且不支持文件的修改操作。它非常适合大数据分析，但不适宜用作网盘应用。
HDFS：分布式文件系统。用于存储文件，通过目录树来定位文件。由多台服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件修改。适合做数据分析，不适合做网盘应用。
在数据库中存储的是用户信息、业务数据、文档内容、统计与分析、系统配置、关联数据、日志与审计等。用户信息：含用户名、密码、邮箱及个人信息。业务数据：客户信息、订单、产品、交易记录等。文档内容：文章、博客、新闻、图片、视频等。统计与分析：销售、市场、用户行为等分析数据。
数据仓库中不仅包含原始数据，还存储元数据，即关于数据的数据。传统数据库的数据字典或系统目录属于元数据范畴。在数据仓库环境中，元数据以两种形式存在：一是为了转换操作型环境至数据仓库环境，建立的元数据，它包含了数据源属性与转换属性；二是用于与多维模型及前端工具建立映射的元数据。
文本数据：数据库可以存储包括名称、描述、说明、文章内容等文本形式的数据。数值数据：数据库可以存储数字类型的数据，如整数、小数、货币金额等。图像和多媒体数据：数据库可以存储图像、音频、视频等多媒体文件的二进制数据。
数据库的数据类型主要包括：基本数据类型 数值类型：用于存储数字，包括整数、小数、定点数等。这些类型常用于存储各种量化数据，如年龄、数量等。 字符类型：用于存储字符和字符串，如CHAR和VARCHAR。这些类型用于存储文本信息，如姓名、地址等。
在数据库中存储的是：文本数据、音频数据。文本数据：如文章、新闻、评论、邮件等。音频数据：如音乐、语音、铃声等。
元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data）。元数据作用是：描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。
元数据，即事物或对象的相关数据的集合，它并非新概念，而是全面描述文件或对象信息的工具。照片的尺寸、拍摄时间、视频的编码和时长等都是实例。元数据以电子形式存储，便于搜索和分类，比纸质记录更具便利性。
问题二：什么是元数据 元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目的，必须在描述并收藏数据的内容或特色，进而达成协助数据检索的目的。
1、数据元指通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元。元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息。顺序差异 数据元可以创造数据，而元数据不能，数据元之后才能说元数据。内容差异 数据元可以是数据本身，而元数据只能用来定义和描述已有数据。
2、元数据是一种描述其他数据的数据。以下是关于元数据的 元数据的基本概念 在计算机科学和信息技术领域，元数据是用于描述和提供关于其他数据的信息的一种数据。它可以关于数据的内容、来源、结构、质量、管理方式以及其他相关信息。
3、元数据是指描述其他数据的数据，主要用于描述数据的基本属性、来源、关系等。以下是关于元数据的详细解释： 基础定义：在计算机科学和信息技术领域，元数据是用来描述其他数据的信息。它可以提供关于数据的基本属性、来源、关系以及如何使用数据的上下文信息。
元数据存储库的扫描方式主要有两种：基于文件系统：这种方式是最常见的一种，它通过扫描文件系统中的文件和目录来获取元数据。元数据存储库会定期或实时地扫描文件系统，以获取新的元数据。基于数据库：这种方式使用数据库来存储元数据，并使用扫描器来定期或实时地扫描数据库，以获取新的元数据。
总之，元数据存储库的扫描方式描述包括分层结构、逐层扫描、搜索策略和规则和标准。这些是我们在扫描元数据存储库时需要了解的重要概念。
sys模式作为MySQL 7版本后新增的一种元数据存储方式，可以提供详细的MySQL服务器内部结构和性能相关的元信息，支持直接查询获取，帮助数据库管理员更加高效地管理和优化MySQL。管理员可以利用sys模式来监控MySQL服务器状态、管理用户会话和进程信息、进行SQL查询执行计划分析等操作。
关于Hive的元数据存储方式，Hive可以存储于derby数据库或mysql数据库中。存储于derby数据库时只能开启一个Hive客户端，不推荐使用；存储于mysql数据库中则可以实现多客户端连接，推荐使用。如何优化Hive？首先，优化Join操作，尽量将小表放在Join的左边，如果一个表很小可以采用mapjoin。
在模块或程序集中定义和引用的每个类型和成员都将在元数据中进行说明。当执行代码时，运行库将元数据加载到内存中，并引用它来发现有关代码的类、成员、继承等信息。元数据以非特定语言的方式描述在代码中定义的每一类型和成员。元数据存储以下信息：程序集的说明。标识（名称、版本、区域性、公钥）。