Čo je to HDFS?
HDFS znamená Hadoop Distributed File System, ktorý sa používa v rámci Hadoop na ukladanie obrovských množín údajov, ktoré bežia na komoditnom hardvéri. Je to základná súčasť systému Hadoop, ktorá ukladá obrovské množstvo údajov pomocou lacného hardvéru. Vďaka zvýšeniu objemu údajov pomohli technológie Big Data organizáciám pri riešení problému ukladania a spracovania obrovského množstva údajov. Hadoop je rámec, ktorý ukladá a spracováva obrovské množiny údajov.
Pochopenie HDFS
HDFS má služby ako NameNode, DataNode, Job Tracker, Tracker úloh a Uzol sekundárneho názvu. HDFS tiež štandardne poskytuje 3 replikácie údajov v klastri, čo pomáha pri získavaní údajov, ak je jeden uzol vypnutý kvôli zlyhaniu. Napríklad, ak existuje jeden súbor s veľkosťou 100 MB, tento súbor sa uloží v systéme HDFS v 3 replikáciách, čo spolu so zálohovaním zaberie celkom 300 MB a dva ďalšie súbory. NameNode a Job Tracker sa nazývajú Master Nodes, zatiaľ čo DataNode a Task Tracker sa nazývajú Slave Nodes.
Metaúdaje sa ukladajú v NameNode a dáta sa ukladajú v blokoch rôznych DataNodes na základe dostupnosti voľného miesta v klastri. Ak dôjde k strate metadát, HDFS nebude fungovať a keďže NameNode metadáta ukladá, mal by mať vysoko spoľahlivý hardvér. Sekundárny NameNode slúži ako záložný uzol pre NameNode počas zlyhania. Ak DataNode zlyhá, metadáta tohto DataNode sa odstránia z NameNode a metadáta novo prideleného DataNode namiesto neúspešného sa vezmú do NameNode.
Ako systém HDFS uľahčuje prácu?
HDFS poskytuje funkciu replikácie údajov medzi DataNodes a v prípade akejkoľvek poruchy v klastri je ľahké uchovávať údaje v bezpečí, keď budú dáta dostupné v iných uzloch. Jeden tiež nemusí mať vysoko spoľahlivý hardvér v celom klastri. DataNodes môže byť lacný hardvér a vyžaduje sa iba jeden vysoko spoľahlivý NameNode, ktorý ukladá metadáta.
Čo môžete robiť s HDFS?
Dá sa vybudovať robustný systém na ukladanie obrovského množstva údajov, ktoré sa dajú ľahko získať a poskytuje odolnosť proti chybám a škálovateľnosť. Je ľahké pridať hardvér, ktorý je lacný a dá sa ľahko sledovať prostredníctvom jednej z podradených služieb.
Práca s HDFS
Je to chrbtica spoločnosti Hadoop a ponúka veľa funkcií, ktoré vyhovujú potrebám prostredia veľkých dát. Práca s HDFS uľahčuje manipuláciu s veľkými klastrami a ich údržbu. Je ľahké dosiahnuť škálovateľnosť a odolnosť proti chybám prostredníctvom HDFS.
výhody
Jednou z výhod použitia HDFS je jeho nákladová efektívnosť. Organizácie môžu vybudovať spoľahlivý systém s lacným hardvérom na ukladanie dát a dobre spolupracuje s mapou Reduce, ktorá je procesným modelom Hadoop. Je efektívny pri vykonávaní sekvenčných čítaní a zápisov, čo je vzor prístupu v Map Reduce Jobs.
Požadované zručnosti HDFS
Pretože systém HDFS je navrhnutý pre platformu Hadoop Framework, znalosť architektúry Hadoop Architecture je nevyhnutná. Rámec Hadoop je tiež napísaný v JAVA, takže dobré pochopenie programovania JAVA je veľmi dôležité. Používa sa spolu s modelom Map Reduce, takže dobré pochopenie úlohy Map Reduce je ďalším bonusom. Okrem vyššie uvedeného sa vyžaduje dobré porozumenie databázy, praktické znalosti jazyka Hive Query Language, riešenie problémov a analytické zručnosti v prostredí veľkých dát.
Prečo by sme mali používať HDFS?
So zvyšujúcim sa objemom údajov každú sekundu sa potreba ukladania obrovského množstva údajov, ktoré môžu byť až do veľkosti Terabytov a ktoré majú systém odolný voči poruchám, stala HDFS populárnou pre mnoho organizácií. HDFS ukladá súbory do blokov a poskytuje replikáciu. Nevyužité miesto v bloku možno použiť na ukladanie ďalších údajov. NameNode ukladá metadáta, takže musí byť vysoko spoľahlivý. Ale DataNodes ukladajúce skutočné údaje sú lacným hardvérom. Preto je z dôvodu dvoch z najvýznamnejších výhod vysoko odporúčaná a dôveryhodná.
Rozsah
Množstvo údajov získaných z nečíslovaných zdrojov je obrovské, čo ešte viac sťažuje analýzu a ukladanie. Na riešenie týchto problémov s veľkými dátami sa spoločnosť Hadoop stala populárnou vďaka svojim dvom komponentom, HDFS a Map Reduce. Keďže údaje rastú každú sekundu každý deň, potreba technológií, ako je HDFS, rastie ešte viac, pretože organizácie nemôžu jednoducho ignorovať obrovské množstvo údajov.
Prečo potrebujeme HDFS?
Organizácie sa rýchlo pohybujú smerom, v ktorom majú údaje najvyššiu dôležitosť. Údaje zhromaždené z mnohých zdrojov a tiež údaje, ktoré generujú ich firmy každý deň, sú rovnako dôležité. Takže prijatie modelu ako HDFS môže veľmi dobre vyhovovať ich potrebám spolu so spoľahlivosťou.
Kto je tým správnym publikom na výučbu technológií HDFS?
Každý, kto sa zaoberá analýzou alebo ukladaním obrovského množstva údajov, môže HDFS považovať za veľmi užitočnú. Dokonca aj tí, ktorí už databázy používali skôr a pochopili rastúcu potrebu trhu poskytovať robustný systém, systém HDFS im pomáha porozumieť novému prístupu k poznaniu veľkých dát.
Ako vám táto technológia pomôže v kariérnom raste?
Keďže organizácie prijímajú technológiu Big Data na ukladanie údajov, potom ich analyzujú a odoberajú vzorky, aby vybudovali lepšie podnikanie, s pomocou technológií ako Hadoop, určite to povzbudí kariéru človeka. HDFS je jedným z najspoľahlivejších modelov v Hadoope a práca s ním poskytuje veľmi dobré príležitosti.
záver
HDFS dnes používajú niektoré z najväčších spoločností kvôli svojej architektúre odolnej voči chybám a nákladovej efektívnosti. Pretože údaje rastú každú sekundu, potreba ich ukladania sa zvyšuje každým dňom. Organizácie sa spoliehajú na údaje a ich analýzu. Takže s týmto trendom v podnikaní poskytuje systém HDFS určite veľmi dobrú platformu, kde sa dáta nielen ukladajú, ale tiež sa nestratia, ak dôjde k narušeniu.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca Čo je HDFS ?. Tu sme diskutovali o základných pojmoch, požadovaných zručnostiach a výhodách HDFS. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Čo je Big data and Hadoop
- Je Hadoop Open Source?
- Čo je klaster Hadoop?
- Čo je to veľká dátová analytika?