背景提要：
场景为1PB数据，平均文件大小为2MB，并且每个文件都携带100个HDFS标签属性（实际不会这么多）。
计算方法如下:
对的，扩展属性会存储在HDFS的元数据中，因此当有大量文件携带扩展属性时，会对NameNode的内存占用产生影响。
在这个新的情况下，我们假设每个文件携带100个扩展属性，且每个属性的平均大小为2MB。其他条件不变，我们仍然使用128MB大小的块。
计算块数量和文件数量：
1PB = 1024 TB = 1048576 GB = 1073741824 MB
平均文件大小：2MB
文件数量 = 1073741824 MB / 2 MB = 536870912
计算块数量：
假设每个文件平均占用一个块，则块数量等于文件的数量，即536,870,912个块。
计算扩展属性的大小：
每个文件携带100个扩展属性，且每个属性的平均大小为2MB。
每个文件携带的扩展属性大小 = 100 * 2 MB = 200 MB
估算NameNode占用的内存：
在HDFS中，每个块仍然需要有一个Block信息（块元数据）来存储块的位置和状态等信息，而每个文件携带的扩展属性也需要占用一定的内存空间。
NameNode占用的内存 = 块数量 * 块元数据大小 + 文件数量 * 每个文件携带的扩展属性大小
= 536,870,912 * 100 bytes + 536,870,912 * 200 MB
= 53,687,091,200 bytes + 107,374,182,400 MB
≈ 107,427,269,600 MB
≈ 101,865.02 GB
所以，当有1PB的数据，每个文件携带100个扩展属性，每个属性平均大小2MB，使用128MB大小的块时，NameNode大约需要占用101,865.02 GB的内存来存储块元数据和文件的扩展属性。请注意，这只是一个粗略的估算，实际情况可能会因为其他因素而有所不同，比如NameNode的工作负载、配置参数以及Hadoop版本等。因此，在实际部署中，建议使用监控工具来准确监测NameNode的内存使用情况，并根据需要进行调整。同时，对于存储大量扩展属性的情况，也可以考虑使用更高配置的硬件或者增加NameNode节点数量来提供更多内存资源。