Что такое HDFS?

HDFS расшифровывается как распределенная файловая система Hadoop, которая используется в инфраструктуре Hadoop для хранения огромных наборов данных, работающих на стандартном оборудовании. Это основной компонент Hadoop, который хранит огромное количество данных с использованием недорогого оборудования. С увеличением объема данных технологии Big Data помогли организациям решить проблему хранения, а также обработки огромного количества данных. Hadoop - это среда, которая хранит и обрабатывает огромные наборы данных.

Понимание HDFS

HDFS имеет такие службы, как NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker и узел вторичного имени. HDFS также обеспечивает по умолчанию 3 репликации данных в кластере, что помогает извлекать данные, если один узел не работает из-за сбоя. Например, если существует один файл размером 100 МБ, этот файл сохраняется в HDFS в 3-х репликациях, занимая в общей сложности 300 МБ с резервным копированием двух дополнительных файлов. NameNode и Job Tracker называются главными узлами, тогда как DataNode и Task Tracker называются подчиненными узлами.

Метаданные сохраняются в NameNode, а данные хранятся в блоках разных узлов DataNode в зависимости от наличия свободного места в кластере. Если метаданные будут потеряны, HDFS не будет работать, и поскольку NameNode сохраняет метаданные, у него должно быть высоконадежное оборудование. Вторичный NameNode действует как резервный узел для NameNode во время сбоя. Если в DataNode происходит сбой, то метаданные этого DataNode удаляются из NameNode, а метаданные вновь выделенного DataNode вместо отказавшего принимаются NameNode.

Как HDFS облегчает работу?

HDFS обеспечивает возможность репликации данных между узлами данных, и в случае любого сбоя в кластере данные легко сохранить в безопасности, поскольку данные становятся доступными на других узлах. Также не нужно иметь высоконадежное оборудование в кластере. Узлы данных могут быть дешевым оборудованием, и требуется только один высоконадежный узел имени, хранящий метаданные.

Что вы можете сделать с HDFS?

Можно создать надежную систему для хранения огромного количества данных, которые легко получить и которые обеспечивают отказоустойчивость и масштабируемость. Легко добавить аппаратное обеспечение, которое недорого и может легко контролироваться через одну из подчиненных служб.

Работа с HDFS

Это основа Hadoop и предоставляет множество функций для удовлетворения потребностей среды больших данных. Работа с HDFS упрощает работу с большими кластерами и их обслуживание. С помощью HDFS легко добиться масштабируемости и отказоустойчивости.

преимущества

Одним из преимуществ использования HDFS является его экономическая эффективность. Организации могут построить надежную систему с недорогим оборудованием для хранения, и она хорошо работает с Map Reduce, которая является моделью обработки Hadoop. Он эффективен при выполнении последовательных операций чтения и записи, что является шаблоном доступа в Map Reduce Jobs.

Требуемые навыки HDFS

Поскольку HDFS разработана для Hadoop Framework, знание архитектуры Hadoop является жизненно важным. Кроме того, фреймворк Hadoop написан на JAVA, поэтому хорошее понимание программирования на JAVA очень важно. Он используется вместе с моделью Map Reduce, поэтому хорошее понимание работы Map Reduce является дополнительным бонусом. Помимо вышеизложенного, требуется хорошее понимание базы данных, практические знания языка Hive Query Language, а также навыки решения проблем и аналитические навыки в среде больших данных.

Почему мы должны использовать HDFS?

С увеличением объема данных каждую секунду необходимость хранения огромного объема данных, размер которого может достигать терабайта, и наличия отказоустойчивой системы сделали HDFS популярной для многих организаций. HDFS хранит файлы в блоках и обеспечивает репликацию. Неиспользуемое пространство в блоке может быть использовано для хранения других данных. NameNode хранит метаданные, поэтому он должен быть высоконадежным. Но узлы данных, хранящие фактические данные, являются недорогим оборудованием. Так что из-за двух его самых выдающихся преимуществ, он настоятельно рекомендуется и заслуживает доверия.

Сфера

Объем данных, полученных из ненумерованных источников, огромен, что делает анализ и хранение еще более сложным. Для решения этих проблем с большими данными Hadoop стал настолько популярным благодаря своим двум компонентам: HDFS и Map Reduce. По мере того, как данные растут каждую секунду каждого дня, потребность в таких технологиях, как HDFS, еще больше растет, поскольку организации не могут просто игнорировать огромное количество данных.

Зачем нам HDFS?

Организации стремительно движутся в направлении, где данные имеют первостепенное значение. Данные, собранные из многих источников, а также данные, генерируемые их бизнесом каждый день, одинаково важны. Таким образом, принятие такой модели, как HDFS, может очень хорошо соответствовать их потребностям наряду с надежностью.

Кто является подходящей аудиторией для изучения технологий HDFS?

Любой, кто занимается анализом или хранением огромного количества данных, может найти HDFS очень полезным. Даже те, кто ранее использовал базы данных и понимают растущую потребность рынка в создании надежной системы, HDFS помогает им понять новый подход к знакомству с большими данными.

Как эта технология поможет вам в карьерном росте?

По мере того, как организации внедряют технологию больших данных для хранения данных, а затем для их анализа и выборки с целью создания лучшего бизнеса с помощью таких технологий, как Hadoop, это, безусловно, стимулирует карьеру. HDFS - одна из самых надежных моделей в Hadoop, и работа с ней дает очень хорошие возможности.

Вывод

Сегодня HDFS используется некоторыми из крупнейших компаний благодаря своей отказоустойчивой архитектуре и экономической эффективности. Поскольку данные растут каждую секунду, необходимость их хранения даже увеличивается день ото дня. Организации полагаются на данные и их анализ. Таким образом, с этой тенденцией в бизнесе, HDFS, безусловно, обеспечивает очень хорошую платформу, где данные не только хранятся, но и не теряются, если есть сбои.

Что такое HDFS? - Как это работает? Сфера и навыки - Карьерный рост и преимущество

Содержание: