Co je to HDFS?
HDFS je zkratka pro Hadoop Distributed File System, který se používá v rámci Hadoop pro ukládání obrovských datových sad, které běží na komoditním hardwaru. Je to základní součást Hadoopu, která ukládá obrovské množství dat pomocí levného hardwaru. Díky nárůstu objemu dat pomohly technologie Big Data organizacím řešit problém ukládání a zpracování obrovského množství dat. Hadoop je rámec, který ukládá a zpracovává obrovské soubory dat.
Porozumění HDFS
HDFS má služby jako NameNode, DataNode, Sledování úloh, Sledování úloh a Uzel sekundárních jmen. HDFS také ve výchozím nastavení poskytuje 3 replikace dat v klastru, což pomáhá při získávání dat, pokud je jeden uzel v důsledku selhání. Například, pokud existuje jeden soubor s velikostí 100 MB, tento soubor se uloží na HDFS ve 3 replikacích, což zabírá celkem 300 MB, přičemž dva další soubory jsou zálohovány. NameNode a Job Tracker se nazývají Master Nodes, zatímco DataNode a Task Tracker se nazývají Slave Nodes.
Metadata se ukládají v NameNode a data se ukládají v blocích různých DataNodes na základě dostupnosti volného místa v klastru. Pokud dojde ke ztrátě metadat, HDFS nebude fungovat a protože NameNode metadata ukládá, měla by mít vysoce spolehlivý hardware. Sekundární NameNode funguje jako záložní uzel pro NameNode během selhání. Pokud se DataNode nezdaří, metadata tohoto DataNode se odeberou z NameNode a metadata nově přiděleného DataNode namísto selhaného se vezme do NameNode.
Jak systém HDFS usnadňuje práci?
HDFS poskytuje funkci replikace dat mezi DataNodes a v případě jakéhokoli selhání v klastru je snadné udržovat data v bezpečí, jakmile budou data k dispozici v jiných uzlech. Jeden také nemusí mít vysoce spolehlivý hardware v klastru. DataNodes může být levný hardware a je vyžadován pouze jeden vysoce spolehlivý NameNode ukládající metadata.
Co můžete dělat s HDFS?
Jeden může vytvořit robustní systém pro ukládání obrovského množství dat, které lze snadno získat a poskytuje odolnost proti chybám a škálovatelnost. Je snadné přidat hardware, který je levný a lze jej snadno sledovat pomocí jedné z podřízených služeb.
Práce s HDFS
Je to páteř společnosti Hadoop a nabízí mnoho funkcí, které vyhovují potřebám prostředí Big Data. Práce s HDFS usnadňuje manipulaci s velkými klastry a jejich údržbu. Je snadné dosáhnout škálovatelnosti a odolnosti proti chybám prostřednictvím HDFS.
Výhody
Jednou z výhod používání HDFS je jeho nákladová efektivita. Organizace mohou vybudovat spolehlivý systém s levným hardwarem pro ukládání a funguje dobře s Map Reduce, což je model zpracování Hadoop. Je efektivní při provádění sekvenčních čtení a zápisu, což je přístupový vzor v Map Reduce Jobs.
Požadované dovednosti HDFS
Protože je HDFS navržen pro Hadoop Framework, je znalost Hadoop Architecture nezbytná. Rámec Hadoop je také psán v JAVA, takže dobré porozumění programování JAVA je velmi důležité. Používá se spolu s modelem Map Reduce, takže dobré pochopení úlohy Map Reduce je další bonus. Kromě výše uvedeného je nutné dobré porozumění databázi, praktické znalosti jazyka Hive Query Language, řešení problémů a analytické dovednosti v prostředí velkých dat.
Proč bychom měli používat HDFS?
Se zvyšujícím se objemem dat každou sekundu, potřeba ukládat obrovské množství dat, která mohou být až do velikosti Terabytů a mít systém odolný proti chybám, učinila HDFS populární pro mnoho organizací. HDFS ukládá soubory do bloků a poskytuje replikaci. Nevyužité místo v bloku lze použít k ukládání dalších dat. NameNode ukládá metadata, takže musí být vysoce spolehlivá. Ale DataNodes ukládající skutečná data jsou levným hardwarem. Proto je díky dvěma ze svých nejvýznamnějších výhod vysoce doporučován a důvěryhodný.
Rozsah
Množství dat vytvořených z nečíslovaných zdrojů je obrovské, což analýzu a ukládání ještě ztěžuje. Pro řešení těchto problémů s velkými daty se společnost Hadoop stala oblíbenou díky svým dvěma komponentům, HDFS a Map Reduce. Jak data rostou každou sekundu každý den, potřeba technologií, jako je HDFS, stále roste, protože organizace nemohou jednoduše ignorovat obrovské množství dat.
Proč potřebujeme HDFS?
Organizace rychle postupují směrem, kde data mají nejvyšší význam. Data shromážděná z mnoha zdrojů a také data generovaná jejich podniky každý den jsou stejně důležitá. Přijetí modelu jako HDFS tedy může velmi dobře vyhovovat jejich potřebám a spolehlivosti.
Kdo je tím pravým publikem pro učení technologií HDFS?
Každý, kdo se zabývá analýzou nebo ukládáním obrovského množství dat, může najít HDFS velmi užitečným. Dokonce i ti, kteří dříve používali databáze a pochopili rostoucí potřebu poskytnout robustní systém na trhu, jim HDFS pomáhá pochopit nový přístup k poznání velkých dat.
Jak vám tato technologie pomůže při růstu kariéry?
Protože organizace přijímají technologii Big Data pro ukládání dat, pak je analyzují a vzorkují, aby vytvořily lepší podnikání, s pomocí technologií, jako je Hadoop, určitě to podpoří něčí kariéru. HDFS je jedním z nejspolehlivějších modelů v Hadoopu a spolupráce s ním dává velmi dobré příležitosti.
Závěr
HDFS dnes používají některé z největších společností kvůli své architektuře odolné vůči chybám a nákladové efektivitě. Jak data rostou každou sekundu, potřeba ukládat je dokonce zvyšuje den co den. Organizace se spoléhají na data a jejich analýzu. Takže s tímto trendem v podnikání, HDFS určitě poskytuje velmi dobrou platformu, kde jsou data nejen ukládána, ale také není ztracena, pokud dojde k nějakému narušení.
Doporučené články
Toto byl průvodce Co je HDFS ?. Zde jsme diskutovali základní pojmy, požadované dovednosti a výhody HDFS. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je Big data a Hadoop
- Je Hadoop Open Source?
- Co je Hadoop Cluster?
- Co je Big Data Analytics?