Kaj je HDFS?
HDFS pomeni Hadoop Distributed File System, ki se uporablja v okviru Hadoop za shranjevanje ogromnih nizov podatkov, ki delujejo na robni strojni opremi. Je osrednja komponenta družbe Hadoop, ki shrani ogromno količino podatkov z uporabo poceni strojne opreme. Tehnologije Big Data so s povečanjem obsega podatkov pomagale organizacijam pri reševanju problema shranjevanja in obdelave ogromne količine podatkov. Hadoop je okvir, ki shranjuje in obdeluje ogromno nizov podatkov.
Razumevanje HDFS
HDFS ima storitve, kot so NameNode, DataNode, sledilnik opravil, sledilnik opravil in sekundarno ime vozlišča. HDFS privzeto nudi tudi 3 podvajanja podatkov po grozdu, kar pomaga pri pridobivanju podatkov, če eno vozlišče zaradi napake ni. Na primer, če obstaja ena datoteka z velikostjo 100 MB, se ta datoteka shrani v HDFS v treh podvajanjih, pri čemer skupaj shranite 300 MB z dvema dodatnima datotekama. NameNode in sledilnik opravkov se imenujeta glavna vozlišča, medtem ko DataNode in sledilnik opravil imenujemo podrejena vozlišča.
Metapodatki se shranijo v NameNode, podatki pa se shranijo v bloke različnih DataNodes na podlagi razpoložljivosti prostega prostora v grozdu. Če so metapodatki izgubljeni, HDFS ne bo deloval in ko NameNode shrani metapodatke, bi moral imeti visoko zanesljivo strojno opremo. Sekundarno imeNode deluje kot stanje pripravljenosti za NameNode med odpovedjo. Če DataNode ne uspe, se metapodatki te DataNode odstranijo iz NameNode, metapodatki novo dodeljene DataNode pa namesto neuspelega sprejmejo NameNode.
Kako HDFS naredi tako enostavno delo?
HDFS ponuja funkcijo kopiranja podatkov med DataNodes in v primeru okvare v grozdu je podatke enostavno ohraniti, saj so podatki na voljo v drugih vozliščih. Prav tako ni treba imeti visoko zanesljive strojne opreme po vsej grozdu. DataNodes so lahko poceni strojna oprema in potreben je le en zelo zanesljiv NameNode, ki shranjuje metapodatke.
Kaj lahko storite s HDFS?
Izdelan je močan sistem za shranjevanje ogromne količine podatkov, ki jih je enostavno pridobiti in omogoča odstopanje napak in razširljivost. Lahko dodate strojno opremo, ki je poceni in jo je mogoče enostavno nadzirati s pomočjo ene od podrejenih storitev.
Delo z HDFS
Je hrbtenica Hadoopa in ponuja številne funkcije, ki ustrezajo potrebam okolja Big Data. Delo z HDFS olajša ravnanje z velikimi grozdi in njihovo vzdrževanje. Z HDFS je enostavno doseči razširljivost in odstopanje napak.
Prednosti
Ena od prednosti uporabe HDFS je njegova stroškovna učinkovitost. Organizacije lahko zgradijo zanesljiv sistem z poceni strojno opremo za shranjevanje in dobro deluje s Map Reduce, ki je Hadoop procesni model. Učinkovit je pri zaporednem branju in zapisovanju, ki je vzorec dostopa v Map Reduce Jobs.
Zahtevane HDFS spretnosti
Ker je HDFS zasnovan za Hadoop Framework, je znanje o Hadoop arhitekturi ključnega pomena. Tudi okvir Hadoop je napisan v JAVA, zato je dobro razumevanje programiranja JAVA zelo ključno. Uporablja se skupaj z modelom za zmanjšanje zemljevidov, zato je dobro razumevanje opravila zmanjšanja zemljevidov dodaten bonus. Poleg zgoraj navedenega je potrebno dobro razumevanje podatkovne baze, praktično znanje jezika poizvedovalnega jezika in reševanje problemov ter analitična spretnost v okolju Big Data.
Zakaj bi morali uporabljati HDFS?
S povečanjem obsega podatkov vsako sekundo je potreba po shranjevanju ogromne količine podatkov, ki so lahko velike do terabajtov in imajo sistem za odpoved napak, številnim organizacijam postala HDFS priljubljena. HDFS shranjuje datoteke v bloke in omogoča kopiranje. Neporabljeni prostor v bloku lahko uporabite za shranjevanje drugih podatkov. NameNode shranjuje metapodatke, zato morajo biti zelo zanesljivi. Toda DataNodes, ki shranjujejo dejanske podatke, so poceni strojna oprema. Zaradi dveh svojih najpomembnejših prednosti je zelo priporočljiv in mu zaupate.
Obseg
Količina podatkov, proizvedenih iz neštevilčenih virov, je ogromna, kar še otežuje analizo in shranjevanje. Za reševanje teh problemov z velikimi podatki je Hadoop postal tako priljubljen zaradi svojih dveh komponent, HDFS in Map Reduce. Ker podatki rastejo vsak dan, je potreba po tehnologijah, kot je HDFS, še večja, saj organizacije ne morejo preprosto prezreti velike količine podatkov.
Zakaj potrebujemo HDFS?
Organizacije hitro napredujejo v smer, kjer so podatki izrednega pomena. Podatki, zbrani iz številnih virov, in tudi podatki, ki jih vsak dan pridobiva njihovo podjetje, so prav tako pomembni. Torej sprejetje modela, kot je HDFS, lahko zelo ustreza njihovim potrebam in zanesljivosti.
Kdo je prava publika za učenje HDFS tehnologij?
Vsakdo, ki se ukvarja z analizo ali shranjevanjem ogromne količine podatkov, bi lahko bil HDFS zelo koristen. Tudi tisti, ki so že prej uporabljali baze podatkov in razumejo naraščajoče potrebe na trgu, da bi zagotovili močan sistem, HDFS jim pomaga razumeti nov pristop k spoznavanju velikih podatkov.
Kako vam bo ta tehnologija pomagala pri karierni rasti?
Ko organizacije sprejemajo tehnologijo Big Data za shranjevanje podatkov, nato za njihovo analizo in vzorčenje, da s pomočjo tehnologij, kot je Hadoop, gradijo boljše podjetje, zagotovo spodbudijo karierno pot. HDFS je eden najzanesljivejših modelov v Hadoopu in delo z njim daje zelo dobre priložnosti.
Zaključek
Danes HDFS uporabljajo nekatere največje družbe zaradi svoje odporne arhitekture in stroškovne učinkovitosti. Ker podatki rastejo vsako sekundo, se potreba po njihovem shranjevanju iz dneva v dan še povečuje. Organizacije se zanašajo na podatke in njihovo analizo. Torej s tem trendom v podjetju HDFS zagotovo zagotavlja zelo dobro platformo, na kateri se podatki ne le shranjujejo, ampak tudi ne izgubijo, če pride do motenj.
Priporočeni članki
To je vodnik za Kaj je HDFS ?. Tu smo razpravljali o osnovnih konceptih, zahtevanih spretnostih in prednostih HDFS. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je Big data in Hadoop
- Ali je Hadoop Open Source?
- Kaj je Hadoop grozd?
- Kaj je analiza velikih podatkov?