Hvad er HDFS?
HDFS står for Hadoop Distribueret filsystem, der bruges i Hadoop rammer til at lagre enorme datasæt, der kører på råvaremateriale. Det er kernekomponenten i Hadoop, der lagrer en enorm mængde data ved hjælp af billig hardware. Med stigningen i datamængden har Big Data-teknologier hjulpet organisationer med at tackle problemet med lagring og behandling af den enorme mængde data. Hadoop er en ramme, der både gemmer og behandler de enorme datasæt.
Forståelse af HDFS
HDFS har tjenester såsom NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker og Secondary Name Node. HDFS leverer også som standard 3 replikationer af data på tværs af klyngen, hvilket hjælper med at hente dataene, hvis en node er nede på grund af fejl. For eksempel, hvis der er en fil med en størrelse på 100 MB, gemmes denne fil på HDFS i 3 replikationer, der i alt optager 300 MB med de to ekstra filer som sikkerhedskopi. NameNode og Job Tracker kaldes Master Nodes, mens DataNode og Task Tracker kaldes Slave Nodes.
Metadataene gemmes i NameNode, og dataene gemmes i blokke i forskellige DataNodes baseret på tilgængeligheden af ledig plads på tværs af klyngen. Hvis metadataene går tabt, fungerer HDFS ikke, og da NameNode gemmer metadataene, skal den have meget pålidelig hardware. Den sekundære NameNode fungerer som en standby-knude for NameNode under fiasko. Hvis en DataNode mislykkes, fjernes metadataene for den DataNode fra NameNode, og metadataene for den nyligt tildelte DataNode i stedet for den mislykkede, bliver taget af NameNode.
Hvordan gør HDFS det at arbejde så let?
HDFS giver funktionen til at replikere dataene mellem DataNodes og i tilfælde af fejl i klyngen er det let at holde dataene sikre, da dataene bliver tilgængelige på andre noder. Man behøver heller ikke at have meget pålidelig hardware på tværs af klyngen. DataNodes kan være billig hardware, og der kræves kun en meget pålidelig Navnekode, der gemmer metadataene.
Hvad kan du gøre med HDFS?
Man kan bygge et robust system til at gemme enorme mængder data, som er let at hente og giver fejltolerance og skalerbarhed. Det er nemt at tilføje hardware, som er billig og let kan overvåges gennem en af slavetjenesterne.
Arbejde med HDFS
Det er rygraden i Hadoop og leverer mange funktioner, der passer til Big Data-miljøets behov. Arbejde med HDFS gør det lettere at håndtere store klynger og vedligeholde dem. Det er let at opnå skalerbarhed og fejltolerance gennem HDFS.
Fordele
En af fordelene ved at bruge HDFS er dens omkostningseffektivitet. Organisationer kan bygge et pålideligt system med billig hardware til opbevaring, og det fungerer godt med Map Reduce, som er Hadoops behandlingsmodel. Det er effektivt til at udføre sekventielle læsninger og skrivninger, som er adgangsmønsteret i Map Reduce Jobs.
Påkrævet HDFS-færdigheder
Da HDFS er designet til Hadoop Framework, er viden om Hadoop Architecture vigtig. Hadoop-rammen er også skrevet i JAVA, så en god forståelse af JAVA-programmering er meget afgørende. Det bruges sammen med Map Reduce Model, så en god forståelse af Map Reduce job er en ekstra bonus. Bortset fra oven, kræves en god forståelse af databasen, praktisk viden om Hive Query Language sammen med problemløsning og analytisk dygtighed i Big Data miljø.
Hvorfor skal vi bruge HDFS?
Med stigningen i datavolumen hvert sekund har behovet for at gemme den enorme mængde data, der kan være op til Terabytes i størrelse og at have et fejltolerant system gjort HDFS populært for mange organisationer. HDFS gemmer filerne i blokke og giver replikering. Det ubrugte rum i en blok kan bruges til at gemme andre data. NameNode gemmer metadataene, så de skal være yderst pålidelige. Men datanoderne, der lagrer de faktiske data, er billig hardware. Så på grund af to af dets mest fremtrædende fordele anbefales det stærkt og pålideligt.
Anvendelsesområde
Mængden af data produceret fra ikke-nummererede kilder er enorm, hvilket gør analysen og lagringen endnu vanskeligere. For at løse disse Big Data-problemer er Hadoop blevet så populær med sine to komponenter, HDFS og Map Reduce. Efterhånden som dataene vokser hvert sekund hver dag, vokser behovet for teknologier som HDFS endnu mere, da organisationerne ikke bare kan ignorere den enorme mængde data.
Hvorfor har vi brug for HDFS?
Organisationer bevæger sig hurtigt i retning af en retning, hvor data har største betydning. Data indsamlet fra mange kilder og også data, der genereres af deres virksomheder hver dag, er lige så vigtige. Så vedtagelse af en model som HDFS passer måske meget godt til deres behov sammen med pålidelighed.
Hvem er det rigtige publikum til at lære HDFS Technologies?
Enhver, der beskæftiger sig med analyse eller opbevaring af enorme mængder data, kan finde HDFS meget nyttigt. Selv dem, der tidligere havde brugt databaser og forstår det voksende behov på markedet for at levere et robust system, hjælper HDFS dem med at forstå den nye tilgang til at lære Big Data at kende.
Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?
Da organisationer vedtager Big Data-teknologien til at gemme dataene og derefter analysere dem og prøve for at opbygge en bedre forretning ved hjælp af teknologier som Hadoop, giver det bestemt et løft på ens karriere. HDFS er en af de mest pålidelige modeller i Hadoop, og at arbejde med det giver meget gode muligheder.
Konklusion
I dag bruges HDFS af nogle af de største virksomheder på grund af sin fejltolerante arkitektur sammen med dens omkostningseffektivitet. Når dataene vokser hvert sekund, øges behovet for at gemme dem endda dag for dag. Organisationer stoler på dataene og deres analyse. Så med denne tendens inden for Business giver HDFS bestemt en meget god platform, hvor dataene ikke kun gemmes, men også de ikke går tabt, hvis der er nogen forstyrrelse.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er HDFS ?. Her diskuterede vi de grundlæggende koncepter, krævede færdigheder og fordele ved HDFS. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er Big data og Hadoop
- Er Hadoop Open Source?
- Hvad er Hadoop Cluster?
- Hvad er Big data analytics?