Co to jest HDFS?
HDFS to skrót od Hadoop Distributed File System, który jest używany w frameworku Hadoop do przechowywania ogromnych zbiorów danych, które działają na sprzęcie towarowym. Jest to podstawowy składnik Hadoop, który przechowuje ogromne ilości danych przy użyciu niedrogiego sprzętu. Wraz ze wzrostem ilości danych technologie Big Data pomogły organizacjom w rozwiązaniu problemu przechowywania i przetwarzania ogromnej ilości danych. Hadoop to środowisko, które zarówno przechowuje, jak i przetwarza ogromne zbiory danych.
Zrozumienie HDFS
HDFS ma usługi takie jak NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker i Secondary Name Node. HDFS zapewnia również domyślnie 3 replikacje danych w klastrze, co pomaga w odzyskiwaniu danych, jeśli jeden węzeł nie działa z powodu awarii. Na przykład, jeśli istnieje jeden plik o rozmiarze 100 MB, plik ten jest przechowywany w systemie plików HDFS w 3 replikacjach, zajmując w sumie 300 MB z dwoma dodatkowymi plikami jako kopią zapasową. NameNode i Job Tracker nazywane są węzłami głównymi, podczas gdy DataNode i Task Tracker nazywane są węzłami slave.
Metadane są przechowywane w NameNode, a dane są przechowywane w blokach różnych DataNodes w zależności od dostępności wolnego miejsca w klastrze. Jeśli metadane zostaną utracone, HDFS nie będzie działać, a ponieważ NameNode zapisuje metadane, powinien mieć wysoce niezawodny sprzęt. Secondary NameNode działa jako węzeł rezerwowy dla NameNode podczas awarii. Jeśli węzeł DataNode ulegnie awarii, wówczas metadane tego węzła zostaną usunięte z węzła NameNode, a metadane nowo przydzielonego węzła DataNode zamiast nieudanego zostaną przejęte przez węzeł NameNode.
W jaki sposób HDFS sprawia, że praca jest tak łatwa?
HDFS zapewnia funkcję replikacji danych między węzłami danych, aw przypadku awarii w klastrze łatwo jest zachować bezpieczeństwo danych, ponieważ dane stają się dostępne w innych węzłach. Nie trzeba też mieć niezawodnego sprzętu w całym klastrze. DataNodes mogą być tanim sprzętem i wymagany jest tylko jeden wysoce niezawodny NameNode przechowujący metadane.
Co możesz zrobić z HDFS?
Można zbudować solidny system do przechowywania ogromnej ilości danych, który jest łatwy do odzyskania i zapewnia odporność na uszkodzenia i skalowalność. Łatwo jest dodać niedrogi sprzęt, który można łatwo monitorować za pośrednictwem jednej z usług slave.
Praca z HDFS
Jest podstawą Hadoop i zapewnia wiele funkcji dostosowanych do potrzeb środowiska Big Data. Praca z HDFS ułatwia obsługę dużych klastrów i ich obsługę. Łatwo jest uzyskać skalowalność i odporność na uszkodzenia dzięki HDFS.
Zalety
Jedną z zalet korzystania z HDFS jest opłacalność. Organizacje mogą zbudować niezawodny system z niedrogim sprzętem do przechowywania danych i dobrze współpracuje z Map Reduce, który jest modelem przetwarzania Hadoop. Jest skuteczny w wykonywaniu sekwencyjnych odczytów i zapisów, co jest wzorem dostępu w Map Reduce Jobs.
Wymagane umiejętności HDFS
Ponieważ HDFS jest zaprojektowany dla Hadoop Framework, znajomość architektury Hadoop jest niezbędna. Ponadto środowisko Hadoop zostało napisane w języku JAVA, więc bardzo ważne jest dobre zrozumienie programowania w języku JAVA. Jest on używany wraz z Map Reduce Model, więc dobre zrozumienie zadania Map Reduce stanowi dodatkowy bonus. Oprócz powyższego wymagana jest dobra znajomość bazy danych, praktyczna znajomość języka zapytań Hive oraz rozwiązywanie problemów i umiejętności analityczne w środowisku Big Data.
Dlaczego powinniśmy korzystać z HDFS?
Wraz ze wzrostem ilości danych co sekundę potrzeba przechowywania ogromnej ilości danych, które mogą być nawet do terabajtów i posiadania systemu odpornego na uszkodzenia, sprawiła, że HDFS stał się popularny w wielu organizacjach. HDFS przechowuje pliki w blokach i zapewnia replikację. Niewykorzystana przestrzeń w bloku może być wykorzystana do przechowywania innych danych. NameNode przechowuje metadane, więc musi być wysoce niezawodny. Ale DataNodes przechowujące rzeczywiste dane są niedrogim sprzętem. Ze względu na dwie najważniejsze zalety jest wysoce zalecane i godne zaufania.
Zakres
Ilość danych wytworzonych z nienumerowanych źródeł jest ogromna, co jeszcze bardziej utrudnia analizę i przechowywanie. Aby rozwiązać te problemy związane z Big Data, Hadoop stał się tak popularny dzięki swoim dwóm komponentom, HDFS i Map Reduce. Ponieważ dane rosną z każdą sekundą każdego dnia, zapotrzebowanie na technologie takie jak HDFS rośnie jeszcze bardziej, ponieważ organizacje nie mogą po prostu zignorować ogromnej ilości danych.
Dlaczego potrzebujemy HDFS?
Organizacje szybko zmierzają w kierunku, w którym dane mają ogromne znaczenie. Równie ważne są dane gromadzone z wielu źródeł, a także dane generowane przez ich firmy każdego dnia. Dlatego przyjęcie modelu takiego jak HDFS może bardzo dobrze odpowiadać ich potrzebom wraz z niezawodnością.
Kto jest odpowiedni do nauki technologii HDFS?
Każdy, kto zajmuje się analizą lub przechowywaniem dużej ilości danych, może uznać HDFS za bardzo pomocny. Nawet ci, którzy korzystali wcześniej z baz danych i rozumieją rosnącą potrzebę zapewnienia solidnego systemu na rynku, HDFS pomaga im zrozumieć nowe podejście do poznawania Big Data.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
Ponieważ organizacje stosują technologię Big Data do przechowywania danych, a następnie do ich analizy i próbkowania w celu zbudowania lepszego biznesu, z pomocą technologii takich jak Hadoop, z pewnością przyspiesza karierę. HDFS jest jednym z najbardziej niezawodnych modeli w Hadoop i praca z nim daje bardzo dobre możliwości.
Wniosek
Dzisiaj HDFS jest używany przez niektóre z największych firm ze względu na jego odporną na uszkodzenia architekturę i opłacalność. Ponieważ dane rosną co sekundę, potrzeba ich przechowywania rośnie nawet z dnia na dzień. Organizacje polegają na danych i ich analizie. Dzięki temu trendowi w biznesie HDFS z pewnością stanowi bardzo dobrą platformę, na której dane są nie tylko przechowywane, ale również nie są tracone w przypadku zakłóceń.
Polecane artykuły
To był przewodnik po Co to jest HDFS ?. Tutaj omówiliśmy podstawowe pojęcia, wymagane umiejętności i zalety systemu plików HDFS. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest Big data i Hadoop
- Czy Hadoop jest oprogramowaniem typu open source?
- Co to jest klaster Hadoop?
- Co to jest analityka Big Data?