Какво е HDFS?
HDFS означава Hadoop Distributed File System, която се използва в рамките на Hadoop за съхранение на огромни набори от данни, които работят на стоков хардуер. Това е основният компонент на Hadoop, който съхранява огромно количество данни, използвайки евтин хардуер. С увеличаването на обема на данни технологиите Big Data помогнаха на организациите да се справят с проблема със съхранението, както и с обработката на огромното количество данни. Hadoop е рамка, която съхранява и обработва огромните набори от данни.
Разбиране на HDFS
HDFS има услуги като NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker и Secondary Name Node. HDFS също така предоставя по подразбиране 3 реплики на данни в клъстера, което помага при извличането на данните, ако един възел е изпуснат поради неуспех. Например, ако има един файл с размер 100 MB, този файл се съхранява в HDFS в 3 репликации, като заема общо 300 MB, като двата допълнителни файла се архивират. NameNode и Job Tracker се наричат Главни възли, докато DataNode и Track Track се наричат Slave Nodes.
Метаданните се съхраняват в NameNode и данните се съхраняват в блоковете на различни DataNodes въз основа на наличието на свободно пространство в клъстера. Ако метаданните се загубят, тогава HDFS няма да работи и тъй като NameNode записва метаданните, той трябва да има високо надежден хардуер. Вторичният NameNode действа като резервен възел за NameNode по време на отказ. Ако DataNode не успее, метаданните на тази DataNode се премахват от NameNode и метаданните на новоотдадения DataNode вместо на неуспешния се вземат от NameNode.
Как HDFS прави работата толкова лесна?
HDFS предоставя функцията за репликиране на данните между DataNodes и в случай на неуспех в клъстера е лесно да се запазят данните, тъй като данните стават достъпни на други възли. Освен това човек не трябва да има високо надежден хардуер в целия клъстер. DataNodes могат да бъдат евтин хардуер и е необходим само един много надежден NameNode, съхраняващ метаданните.
Какво можете да направите с HDFS?
Човек може да изгради здрава система за съхранение на огромно количество данни, която е лесна за извличане и осигурява отказоустойчивост и мащабируемост. Лесно е да добавите хардуер, който е евтин и може лесно да бъде наблюдаван чрез някоя от подчинените услуги.
Работа с HDFS
Той е гръбнакът на Hadoop и предоставя много функции, които да отговарят на нуждите на средата Big Data. Работата с HDFS улеснява работата с големи клъстери и поддържането им. Лесно е да се постигне мащабируемост и поносимост на повредите чрез HDFS.
Предимства
Едно от предимствата на използването на HDFS е неговата икономическа ефективност. Организациите могат да създадат надеждна система с евтин хардуер за съхранение и тя работи добре с Map Reduce, който е модел за обработка на Hadoop. Той е ефективен при извършване на последователни четения и записи, което е моделът за достъп в Map Reduce Jobs.
Необходими HDFS умения
Тъй като HDFS е проектиран за Hadoop Framework, познаването на Hadoop Architecture е жизненоважно. Също така рамката на Hadoop е написана на JAVA, така че доброто разбиране на програмирането на JAVA е много важно. Използва се заедно с Map Reduce Model, така че доброто разбиране на работата на Map Reduce е допълнителен бонус. Освен по-горе, се изискват добро разбиране на базата данни, практическо познаване на езика на заявките на кошера, както и умения за решаване на проблеми и аналитични умения в среда с големи данни.
Защо трябва да използваме HDFS?
С увеличаването на обема на данни всяка секунда, необходимостта да се съхраняват огромното количество данни, което може да бъде до Terabytes по размер и да има система за устойчивост на неизправности, направи HDFS популярна за много организации. HDFS съхранява файловете в блокове и осигурява репликация. Неизползваното пространство в блок може да се използва за съхранение на други данни. NameNode съхранява метаданните, така че трябва да бъдат много надеждни. Но DataNodes, съхраняващи действителните данни, са евтин хардуер. Затова поради две от най-известните си предимства, той е силно препоръчителен и надежден.
Обхват
Количеството данни, произведено от неномерирани източници, е огромно, което прави анализа и съхранението още по-трудно. За решаването на тези проблеми с големи данни, Hadoop стана толкова популярен с двата си компонента, HDFS и Map Reduce. Тъй като данните растат всяка секунда на ден, необходимостта от технологии като HDFS дори нараства все повече, тъй като организациите не могат просто да пренебрегнат огромното количество данни.
Защо имаме нужда от HDFS?
Организациите бързо се движат в посока, в която данните имат изключително значение. Данните, събрани от много източници, както и данните, генерирани от техните бизнеси всеки ден, са също толкова важни. Така че възприемането на модел като HDFS може да отговаря много добре на техните нужди, заедно с надеждността.
Коя е подходящата аудитория за изучаване на HDFS технологии?
Всеки, който се занимава с анализ или съхранение на огромно количество данни, може да намери HDFS за много полезен. Дори онези, които са използвали Бази данни преди и разбират нарастващата нужда на пазара за осигуряване на здрава система, HDFS им помага да разберат новия подход за опознаване на Големите данни.
Как тази технология ще ви помогне в кариерния растеж?
Тъй като организациите възприемат технологията Big Data за съхраняване на данните, а след това да ги анализират и изваждат, за да се изгради по-добър бизнес, с помощта на технологии като Hadoop, това със сигурност дава тласък на кариерата. HDFS е един от най-надеждните модели в Hadoop и работата с него дава много добри възможности.
заключение
Днес HDFS се използва от някои от най-големите компании заради своята устойчива на откази архитектура, заедно с икономическата ефективност. Тъй като данните растат всяка секунда, необходимостта от съхраняването им дори нараства всеки ден. Организациите разчитат на данните и нейния анализ. Така че с тази тенденция в бизнеса HDFS със сигурност предоставя много добра платформа, в която данните не само се съхраняват, но и не се губят, ако има някакво прекъсване.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Какво е HDFS ?. Тук обсъдихме основните концепции, необходимите умения и предимствата на HDFS. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е Big data и Hadoop
- Hadoop с отворен код?
- Какво е клъстер Hadoop?
- Какво представлява анализа на големи данни?