Ce este HDFS?
HDFS reprezintă sistemul de fișiere distribuite Hadoop, care este utilizat în cadrul Hadoop pentru a stoca seturi de date uriașe care rulează pe hardware-ul mărfii. Este componenta de bază a Hadoop care stochează o cantitate masivă de date folosind un hardware ieftin. Odată cu creșterea volumului de date, tehnologiile Big Data au ajutat organizațiile să abordeze problema stocării, precum și procesarea cantității imense de date. Hadoop este un cadru care stochează și procesează seturile de date uriașe.
Înțelegerea HDFS
HDFS are servicii precum NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker și Nume secundar Node. De asemenea, în mod implicit, HDFS oferă 3 replici de date din cluster, care ajută la preluarea datelor dacă un nod este scăzut din cauza eșecului. De exemplu, dacă există un singur fișier cu dimensiunea de 100 MB, acest fișier este stocat pe HDFS în 3 replici, luând un număr total de 300 MB, cu cele două fișiere suplimentare, ca rezervă. NameNode și Job Tracker sunt numite Master Nodes, în timp ce DataNode și Task Tracker sunt numite Slave Nodes.
Metadatele sunt stocate în NameNode și datele sunt stocate în blocurile diferitelor DataNodes pe baza disponibilității de spațiu liber în cluster. Dacă metadata este pierdută, HDFS nu va funcționa, iar pe măsură ce NameNode salvează metadatele, ar trebui să aibă hardware foarte fiabil. Nume secundar NameNode acționează ca un nod de așteptare pentru NameNode în timpul eșecului. Dacă un DataNode nu reușește, atunci metadatele acelui DataNode sunt eliminate din NameNode, iar metadatele DataNode nou alocate în loc de cele eșuate sunt preluate de NameNode.
Cum face HDFS să funcționeze atât de ușor?
HDFS oferă funcția de replicare a datelor în rândul DataNodes, iar în cazul unei defecțiuni în cluster, este ușor să păstrați datele în siguranță, deoarece datele devin disponibile pe alte noduri. De asemenea, nu este necesar să aveți un hardware foarte fiabil în cluster. DataNodes poate fi hardware ieftin și este necesar un singur NameNode extrem de fiabil care să stocheze metadatele.
Ce poți face cu HDFS?
Se poate construi un sistem robust pentru a stoca o cantitate uriașă de date, ușor de recuperat și care oferă toleranță la erori și scalabilitate. Este ușor de adăugat hardware, care este ieftin și poate fi ușor monitorizat prin unul dintre serviciile slave.
Lucrul cu HDFS
Este coloana vertebrală a Hadoop și oferă multe caracteristici care să corespundă nevoilor mediului Big Data. Lucrul cu HDFS facilitează gestionarea clusterelor mari și menținerea acestora. Este ușor de obținut scalabilitatea și toleranța la erori prin HDFS.
avantaje
Unul dintre avantajele utilizării HDFS este rentabilitatea sa. Organizațiile pot construi un sistem fiabil cu hardware ieftin pentru stocare și funcționează bine cu Map Reduce, care este modelul de procesare al Hadoop. Este eficient în efectuarea de lecturi și scrieri secvențiale care este modelul de acces în Map Reduce Jobs.
Aptitudini HDFS necesare
Deoarece HDFS este proiectat pentru Hadoop Framework, cunoașterea arhitecturii Hadoop este vitală. De asemenea, cadrul Hadoop este scris în JAVA, astfel încât o bună înțelegere a programării JAVA este foarte crucială. Este utilizat împreună cu modelul Map Reduce, deci o bună înțelegere a jobului Map Reduce este un bonus suplimentar. În afară de cele de mai sus, sunt necesare o bună înțelegere a bazei de date, cunoștințe practice ale limbajului de interogare a stupului, împreună cu rezolvarea problemelor și abilitatea analitică în mediul Big Data.
De ce ar trebui să folosim HDFS?
Odată cu creșterea volumului de date în fiecare secundă, necesitatea de a stoca cantitatea uriașă de date care poate fi de dimensiunea Terabytes și care are un sistem tolerant la erori a făcut ca HDFS să fie popular pentru multe organizații. HDFS stochează fișierele în blocuri și oferă replicare. Spațiul neutilizat dintr-un bloc poate fi utilizat pentru stocarea altor date. NameNode stochează metadatele, deci trebuie să fie extrem de fiabil. Dar Datele care stochează datele reale sunt hardware ieftin. Deci, din cauza a două dintre cele mai importante avantaje ale sale, este foarte recomandat și de încredere.
domeniu
Cantitatea de date produse din surse nenumerotate este masivă, ceea ce face analiza și stocarea și mai dificile. Pentru rezolvarea acestor probleme Big Data, Hadoop a devenit atât de popular cu cele două componente ale sale, HDFS și Map Reduce. Pe măsură ce datele cresc în fiecare secundă din fiecare zi, nevoia de tehnologii precum HDFS crește chiar mai mult, deoarece organizațiile nu pot ignora doar cantitatea masivă de date.
De ce avem nevoie de HDFS?
Organizațiile se îndreaptă rapid către o direcție în care datele au cea mai mare importanță. Datele colectate din mai multe surse și, de asemenea, datele generate de afacerile lor în fiecare zi sunt la fel de importante. Prin urmare, adoptarea unui model precum HDFS se poate potrivi foarte bine nevoilor lor, împreună cu fiabilitatea.
Cine este publicul potrivit pentru învățarea tehnologiilor HDFS?
Oricine se ocupă cu analiza sau stocarea unei cantități imense de date poate găsi HDFS foarte util. Chiar și cei care au folosit bazele de date mai devreme și au înțeles nevoia tot mai mare de pe piață de a oferi un sistem robust, HDFS îi ajută să înțeleagă noua abordare de a cunoaște Big Data.
Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei?
Pe măsură ce organizațiile adoptă tehnologia Big Data pentru a stoca datele, apoi pentru a le analiza și proba pentru a construi o afacere mai bună, cu ajutorul unor tehnologii precum Hadoop, aceasta oferă cu siguranță un impuls carierei cuiva. HDFS este unul dintre cele mai fiabile modele din Hadoop și lucrul cu acesta oferă oportunități foarte bune.
Concluzie
Astăzi, HDFS este utilizat de unele dintre cele mai mari companii din cauza arhitecturii sale tolerante la erori și a rentabilității sale. Pe măsură ce datele cresc în fiecare secundă, nevoia de a le stoca chiar crește zi de zi. Organizațiile se bazează pe date și analiza acestora. Deci, cu această tendință în afaceri, HDFS oferă cu siguranță o platformă foarte bună în care datele nu numai că sunt stocate, dar, de asemenea, nu se pierd dacă există vreo perturbare.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce este HDFS ?. Aici am discutat conceptele de bază, abilitățile necesare și avantajele HDFS. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este Big Data și Hadoop
- Este Hadoop Open Source?
- Ce este Hadoop Cluster?
- Ce este analiza Big Data?