Mi az a HDFS?
A HDFS a Hadoop Distributed File System kifejezést jelenti, amelyet a Hadoop keretrendszerben használnak az árucikk-hardveren futó hatalmas adatkészletek tárolására. A Hadoop alapvető alkotóeleme, amely nagy mennyiségű adatot tárol olcsó hardver segítségével. Az adatmennyiség növekedésével a Big Data technológiák segítettek a szervezeteknek a hatalmas mennyiségű adat tárolásának és feldolgozásának problémájának kezelésében. A Hadoop egy olyan keret, amely tárolja és feldolgozza a hatalmas adatkészleteket.
A HDFS megértése
A HDFS olyan szolgáltatásokkal rendelkezik, mint a NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker és a Secondary Name Node. A HDFS alapértelmezés szerint 3 adatreplikációt is biztosít a fürtön, amely segíti az adatok visszakeresését, ha az egyik csomópont meghibásodás miatt nem működik. Például, ha van egy 100 MB méretű fájl, akkor ezt a fájlt 3 replikációban tárolják a HDFS-en, összesen 300 MB-ot, a két extra fájl biztonsági másolatként. A NameNode és a Job Tracker mestercsomópontok, míg a DataNode és a Task Tracker szolga csomópontok.
A metaadatokat a NameNode tárolja, az adatokat pedig a különféle DataNodes blokkokban tárolják, a fürtön rendelkezésre álló szabad hely alapján. Ha a metaadatok elvesznek, akkor a HDFS nem fog működni, és mivel a NameNode menti a metaadatokat, rendkívül megbízható hardverrel kell rendelkeznie. A másodlagos névnév a NameNode készenléti csomópontjaként működik hiba közben. Ha egy DataNode meghiúsul, akkor az adott DataNode metaadatát eltávolítják a NameNode-ból, és a sikertelen helyett az újonnan kiosztott DataNode metaadatát a NameNode veszi.
Hogyan könnyíti meg a HDFS a munkát?
A HDFS biztosítja az adatok replikálását a DataNodes között, és a fürtben fellépő bármilyen hiba esetén könnyű az adatokat biztonságban tartani, mivel az adatok elérhetőek más csomópontokon. Ugyancsak nem szükséges, hogy a fürtön nagyon megbízható hardver legyen. A DataNodes olcsó hardver lehet, és csak egy nagyon megbízható, a metaadatokat tároló NameNode szükséges.
Mit lehet tenni a HDFS-sel?
Felépíthet egy robusztus rendszert hatalmas mennyiségű adat tárolására, amelyet könnyű visszakeresni, és hibatűrést és skálázhatóságot biztosít. Könnyen hozzá hardvert, amely olcsó és könnyen felügyelhető az egyik szolga szolgáltatáson keresztül.
Munka a HDFS-sel
Ez a Hadoop gerince, és számos olyan funkcióval rendelkezik, amelyek megfelelnek a Big Data környezet igényeinek. A HDFS-sel való munka megkönnyíti a nagy fürtök kezelését és karbantartását. A HDFS segítségével könnyű elérni a skálázhatóságot és a hibatűrést.
Előnyök
A HDFS használatának egyik előnye a költséghatékonysága. A szervezetek megbízható rendszert építhetnek fel, olcsó hardver tárolással, és ez jól működik a Map Reduce segítségével, amely a Hadoop feldolgozási modellje. Hatékony a szekvenciális olvasások és írások végrehajtásában, amely a hozzáférési minta a Map Reduce Jobs alkalmazásban.
Szükséges HDFS készségek
Mivel a HDFS-t a Hadoop Framework számára fejlesztették ki, elengedhetetlen a Hadoop Architecture ismerete. A Hadoop keretrendszer szintén JAVA-ban van írva, így a JAVA programozásának megértése nagyon fontos. A Map Reduce Model mellett kerül felhasználásra, tehát a Map Reduce job megértése további bónuszt jelent. A fentieken kívül szükség van az adatbázis megfelelő megértésére, a kaptár lekérdezési nyelvének gyakorlati ismereteire, valamint a Big Data környezetben a problémamegoldó és elemző készségre.
Miért kellene használni a HDFS-t?
Az adatmennyiség másodpercenkénti növekedésével a nagy adatmennyiség tárolásának szükségessége, amely akár terabájt méretű is lehet, és hibatűrő rendszerrel rendelkezik, a HDFS-t számos szervezet számára népszerűvé teszi. A HDFS a fájlokat blokkokban tárolja és replikációt biztosít. A blokkban fel nem használt terület felhasználható más adatok tárolására. A NameNode a metaadatokat tárolja, ezért nagyon megbízhatónak kell lenniük. De a tényleges adatokat tároló DataNodes olcsó hardver. Tehát két legszembetűnőbb előnye miatt erősen ajánlott és megbízható.
terület
A nem számozott forrásokból előállított adatok mennyisége hatalmas, ami még nehezebbé teszi az elemzést és a tárolást. E nagy adatproblémák megoldására a Hadoop annyira népszerűvé vált két összetevőjével, a HDFS-vel és a Map Reduce-val. Mivel az adatok minden nap másodpercenként növekednek, a technológiák iránti igény, mint például a HDFS, még növekszik, mivel a szervezetek nem hagyhatják figyelmen kívül a hatalmas adatmennyiséget.
Miért van szükségünk HDFS-re?
A szervezetek gyorsan egy olyan irányba haladnak, ahol az adatoknak rendkívüli jelentőségük van. A sok forrásból összegyűjtött adatok, valamint a vállalkozásuk által minden nap generált adatok ugyanolyan fontosak. Tehát egy olyan modell elfogadása, mint például a HDFS, a megbízhatóság mellett nagyon jól megfelelhet igényeiknek.
Ki a megfelelő közönség a HDFS Technologies tanulásához?
Bárki, aki hatalmas mennyiségű adat elemzésével vagy tárolásával foglalkozik, nagyon hasznosnak találja a HDFS-t. Még azok is, akik korábban már használtak adatbázisokat, és megértik a piac egyre növekvő igényét egy robusztus rendszer biztosítására, a HDFS segít nekik megérteni a Big Data megismerésének új megközelítését.
Hogyan segít ez a technológia a karriernövekedésben?
Mivel a szervezetek a Big Data technológiát alkalmazzák az adatok tárolására, majd elemzésre és mintavételre egy jobb üzleti vállalkozás felépítése érdekében, olyan technológiák segítségével, mint a Hadoop, ez minden bizonnyal fellendíti az ember karrierjét. A HDFS a Hadoop egyik legmegbízhatóbb modellje, és azzal való együttműködés nagyon jó lehetőségeket kínál.
Következtetés
Ma a HDFS-t néhány legnagyobb vállalat használja, hibatűrő architektúrája és költséghatékonysága miatt. Ahogy az adatok másodpercenként növekednek, az adatok tárolásának szükségessége napról napra növekszik. A szervezetek az adatokra és azok elemzésére támaszkodnak. Tehát ezzel az üzleti tendenciával a HDFS minden bizonnyal nagyon jó platformot biztosít, ahol az adatokat nem csak tárolják, hanem megszakításuk esetén sem vesznek el.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Mi az a HDFS számára? Itt megvitattuk a HDFS alapelveit, szükséges képességeit és előnyeit. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi a nagy adat és Hadoop?
- A Hadoop nyílt forráskódú?
- Mi a Hadoop klaszter?
- Mi a nagy adatanalitika?