Що таке HDFS?

HDFS розшифровується як розподілена файлова система Hadoop, яка використовується в рамках Hadoop для зберігання величезних наборів даних, що працюють на товарному обладнання. Це основний компонент Hadoop, який зберігає величезну кількість даних, використовуючи недороге обладнання. Зі збільшенням обсягу даних технології Big Data допомогли організаціям вирішити проблему зберігання, а також обробити величезну кількість даних. Hadoop - це структура, яка одночасно зберігає та обробляє величезні набори даних.

Розуміння HDFS

HDFS має такі послуги, як NameNode, DataNode, Track Job, Track Task Tracker та Secondary Name Node. HDFS також пропонує за замовчуванням 3 реплікації даних у кластері, що допомагає отримати дані, якщо один вузол не працює через помилку. Наприклад, якщо є один файл розміром 100 Мб, цей файл зберігається в форматі HDFS у 3-х реплікаціях, що займає в цілому 300 МБ з двома додатковими файлами як резервне копіювання. NameNode та Track Job називаються Основними вузлами, тоді як DataNode та Track Task називаються Slave Nodes.

Метадані зберігаються в NameNode, а дані зберігаються в блоках різних DataNodes на основі наявності вільного місця в кластері. Якщо метадані загублені, то HDFS не працюватиме, а оскільки NameNode зберігає метадані, у нього повинно бути надійне обладнання. Вторинний NameNode діє як режим очікування для NameNode під час відмови. Якщо DataNode виходить з ладу, метадані цього DataNode видаляються з NameNode, а метадані щойно виділеного DataNode замість невдалого - приймається NameNode.

Як HDFS робить роботу такою простою?

HDFS надає можливість реплікації даних серед DataNodes, і в разі будь-якого збою в кластері легко зберігати дані, оскільки дані стають доступними в інших Вузлах. Крім того, не потрібно мати високонадійне обладнання на всьому кластері. DataNodes може бути дешевим обладнанням, і потрібен лише один дуже надійний NameNode, що зберігає метадані.

Що ви можете зробити з HDFS?

Можна створити надійну систему для зберігання величезної кількості даних, яку легко отримати та забезпечити відмову та масштабованість. Додавати апаратне забезпечення, яке коштує недорого і за ним легко можна контролювати за допомогою одного з підлеглих сервісів.

Робота з HDFS

Він є основою Hadoop і забезпечує безліч функцій, що відповідають потребам середовища Big Data. Робота з HDFS полегшує обробку великих кластерів та їх обслуговування. Легко досягти масштабованості та відмовостійкості за допомогою HDFS.

Переваги

Однією з переваг використання HDFS є його економічна ефективність. Організації можуть створити надійну систему з недорогим обладнанням для зберігання, і вона добре працює з Map Reduce, що є моделлю обробки Hadoop. Це ефективно виконувати послідовні читання та записи, що є схемою доступу в Map Reduce Jobs.

Необхідні навички HDFS

Оскільки HDFS розроблений для Hadoop Framework, знання архітектури Hadoop є життєво важливим. Також рамка Hadoop написана в JAVA, тому добре розуміння програмування JAVA є дуже важливим. Він використовується разом із моделлю зменшення карт, тому добре розуміння роботи зменшення карт є додатковим бонусом. Крім вищезгаданого, потрібно добре розуміти Базу даних, практичні знання мови запитів вуликів, а також навички вирішення проблем та аналітичні навички в середовищі Big Data.

Чому ми повинні використовувати HDFS?

Зі збільшенням обсягу даних щосекунди потреба зберігати величезний обсяг даних, який може бути до Терабайт за розміром і мати систему стійкості до відмов, зробив HDFS популярним для багатьох організацій. HDFS зберігає файли в блоки та забезпечує реплікацію. Невикористаний простір у блоці можна використовувати для зберігання інших даних. NameNode зберігає метадані, тому вони мають бути дуже надійними. Але DataNodes, що зберігають фактичні дані, - недороге обладнання. Тому через дві найвидатніші його переваги дуже рекомендується та довіряють.

Область застосування

Кількість даних, отриманих з ненумерованих джерел, є величезною, що робить аналіз та зберігання ще складнішими. Для вирішення цих проблем з великими даними Hadoop набув такої популярності завдяки своїм двом компонентам, HDFS та Map Reduce. Оскільки дані зростають з кожною секундою щодня, потреба в таких технологіях, як HDFS, ще більше зростає, оскільки організації не можуть просто ігнорувати величезну кількість даних.

Навіщо нам потрібні HDFS?

Організації швидко рухаються в напрямку, де дані мають надзвичайно важливе значення. Дані, зібрані з багатьох джерел, а також дані, що створюються їхніми компаніями щодня, є однаково важливими. Тож використання такої моделі, як HDFS, може дуже добре відповідати їх потребам, а також надійності.

Хто є потрібною аудиторією для вивчення HDFS Technologies?

Кожен, хто займається аналізом або зберіганням величезної кількості даних, може вважати HDFS дуже корисним. Навіть ті, хто раніше використовував Бази даних і розуміють зростаючу потребу на ринку для забезпечення надійної системи, HDFS допомагає їм зрозуміти новий підхід до знайомства з великими даними.

Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні?

Оскільки організації застосовують технологію Big Data для зберігання даних, а потім для їх аналізу та вибірки з метою створення кращого бізнесу за допомогою таких технологій, як Hadoop, це, безумовно, дає стимул для кар’єри. HDFS - одна з найнадійніших моделей Hadoop, а робота з нею дає дуже хороші можливості.

Висновок

Сьогодні HDFS використовуються одними з найбільших компаній через його стійку до відмов архітектуру та економічну ефективність. Оскільки дані зростають з кожною секундою, потреба в їх зберіганні навіть зростає з кожним днем. Організації покладаються на дані та їх аналіз. Таким чином, з цією тенденцією в бізнесі, HDFS, безумовно, забезпечує дуже хорошу платформу, де дані не тільки зберігаються, але й не втрачаються, якщо є якісь збої.

Що таке HDFS? - Як це працює - Область застосування та вміння - Кар'єрний ріст та переваги

Зміст: