Što je HDFS?
HDFS je kratica za distribuirani datotečni sustav Hadoop koji se koristi u okviru Hadoop za pohranu ogromnih skupova podataka koji rade na robnom hardveru. To je osnovna komponenta Hadoopa koja pohranjuje ogromnu količinu podataka koristeći jeftini hardver. Sa povećanjem obujma podataka, tehnologije Big Data pomogle su organizacijama u rješavanju problema pohrane kao i obradi ogromne količine podataka. Hadoop je okvir koji pohranjuje i obrađuje ogromne skupove podataka.
Razumijevanje HDFS-a
HDFS ima usluge kao što su NameNode, DataNode, Track Job, Track Task Tracker i Sekundarni naziv. HDFS također nudi zadane 3 replikacije podataka preko klastera što pomaže u dohvaćanju podataka ako jedan čvor padne zbog neuspjeha. Na primjer, ako postoji jedna datoteka veličine 100 MB, ta se datoteka pohranjuje na HDFS u 3 replikacije, a ukupno je zauzelo 300 MB s dodatnim datotekama. NameNode i Track Job nazivaju se Glavni čvorovi dok DataNode i Track Zadači nazivaju Slave čvorovi.
Metapodaci se pohranjuju u NameNode, a podaci se pohranjuju u blokove različitih DataNodes na temelju dostupnosti slobodnog prostora na klasteru. Ako se metapodaci izgube, tada HDFS neće raditi i dok NameNode sprema metapodate, trebao bi imati vrlo pouzdan hardver. Sekundarni NameNode djeluje kao čvor pripravnosti za NameNode tijekom neuspjeha. Ako DataNode ne uspije, metapodaci tog DataNode-a uklanjaju se iz NameNode-a, a metapodaci novo dodijeljenog DataNode-a, umjesto neuspjelog, preuzima NameNode.
Kako HDFS čini rad tako lakim?
HDFS pruža značajku umnožavanja podataka među DataNodovima, a u slučaju bilo kakvih neuspjeha u klasteru, podatke je lako sačuvati, jer podaci postaju dostupni na drugim čvorovima. Također ne treba imati vrlo pouzdan hardver na cijelom klasteru. DataNodes mogu biti jeftin hardver i potreban je samo jedan vrlo pouzdan NameNode za pohranu metapodataka.
Što možete učiniti s HDFS-om?
Može se izgraditi robustan sustav za pohranjivanje ogromne količine podataka koje se lako pronalaze i pružaju toleranciju i skalabilnost. Lako je dodati hardver koji je jeftin i može se lako nadgledati putem jedne od robotskih usluga.
Rad s HDFS-om
Hadoop je okosnica i pruža brojne značajke koje odgovaraju potrebama okoliša Big Data. Rad s HDFS-om olakšava rukovanje velikim klasterima i njihovo održavanje. Lako je postići skalabilnost i toleranciju grešaka putem HDFS-a.
prednosti
Jedna od prednosti upotrebe HDFS-a je njegova isplativost. Organizacije mogu izgraditi pouzdan sustav s jeftinim hardverom za pohranu, a on dobro funkcionira s Map Reduceom, koji je Hadoop procesni model za obradu. Učinkovito je u izvršavanju uzastopnih čitanja i pisanja koja je obrazac pristupa u Map Reduks Jobs.
Potrebne HDFS vještine
Kako je HDFS dizajniran za Hadoop Framework, znanje o Hadoop arhitekturi je od vitalnog značaja. Također, okvir Hadoop napisan je u JAVA, pa je dobro razumijevanje JAVA programiranja vrlo važno. Koristi se zajedno s modelom smanjenja karata, tako da je dobro razumijevanje posla Map Reduct dodatni bonus. Osim gore navedenog, potrebno je dobro razumijevanje baze podataka, praktično znanje jezika upita košnice, zajedno s rješavanjem problema i analitičkim vještinama u okruženju Big Data.
Zašto trebamo koristiti HDFS?
Sa povećanjem obujma podataka svake sekunde, potreba za pohranjivanjem ogromne količine podataka koja može biti velika do Terabajta i imati sustav tolerancije na greške učinila je HDFS popularnim u mnogim organizacijama. HDFS pohranjuje datoteke u blokove i omogućuje replikaciju. Neiskorišteni prostor u bloku može se koristiti za pohranu drugih podataka. NameNode pohranjuje metapodatke, pa moraju biti vrlo pouzdani. Ali DataNodes koji pohranjuju stvarne podatke jeftin je hardver. Zbog dvije njegove najistaknutije prednosti, vrlo se preporučuje i vjeruje u njega.
djelokrug
Količina podataka proizvedenih iz nebrojanih izvora je ogromna, što još više otežava analizu i pohranu. Za rješavanje ovih velikih podataka, Hadoop je postao toliko popularan sa svoje dvije komponente, HDFS i Map Reduct. Kako podaci rastu svake sekunde svakog dana, potreba za tehnologijama poput HDFS-a još više raste jer organizacije ne mogu jednostavno zanemariti ogromnu količinu podataka.
Zašto nam trebaju HDFS?
Organizacije se brzo kreću u smjeru u kojem su podaci od najveće važnosti. Podaci prikupljeni iz mnogih izvora, kao i podaci koje svakodnevno generira njihovo poduzeće jednako su važni. Stoga usvajanje modela poput HDFS-a može vrlo dobro odgovarati njihovim potrebama, zajedno s pouzdanošću.
Tko je prava publika za učenje HDFS tehnologija?
Svatko tko se bavi analizom ili pohranom ogromne količine podataka može smatrati HDFS vrlo korisnim. Čak i onima koji su ranije koristili baze podataka i razumiju rastuće potrebe na tržištu za pružanjem snažnog sustava, HDFS im pomaže da shvate novi pristup upoznavanja s velikim podacima.
Kako će vam ova tehnologija pomoći u razvoju karijere?
Kako organizacije prihvaćaju Big Data tehnologiju za pohranu podataka, zatim za njihovo analiziranje i uzorkovanje kako bi izgradile bolje Business, uz pomoć tehnologija poput Hadoopa, to sigurno daje poticaj nečijoj karijeri. HDFS je jedan od najpouzdanijih modela u Hadoopu, a rad s njim pruža vrlo dobre mogućnosti.
Zaključak
Danas HDFS koriste neke od najvećih tvrtki zbog svoje otporne na arhitekturu i ekonomičnost. Kako podaci rastu svake sekunde, potreba za njihovim pohranjivanjem čak se povećava iz dana u dan. Organizacije se oslanjaju na podatke i njihove analize. Dakle, uz ovaj trend u Business-u, HDFS sigurno pruža vrlo dobru platformu na kojoj se podaci ne samo pohranjuju, već se i ne gube ako dođe do poremećaja.
Preporučeni članci
Ovo je vodič koji je HDFS ?. Ovdje smo razgovarali o osnovnim konceptima, potrebnim vještinama i prednostima HDFS-a. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što su Veliki podaci i Hadoop
- Je li Hadoop Open Source?
- Što je Hadoop klaster?
- Što je analitika velikih podataka?