Mikä on HDFS?
HDFS tarkoittaa Hadoopin hajautettua tiedostojärjestelmää, jota käytetään Hadoopin puitteissa valtavien tietoaineistojen tallentamiseen, jotka toimivat hyödykelaitteistoilla. Se on Hadoopin ydinosa, joka tallentaa valtavan määrän tietoja edullisia laitteita käyttämällä. Tietomäärien kasvun myötä Big Data -teknologiat ovat auttaneet organisaatioita ratkaisemaan valtavan määrän tietojen tallennus- ja käsittelyongelmia. Hadoop on kehys, joka sekä tallentaa että käsittelee valtavat tietoaineistot.
HDFS: n ymmärtäminen
HDFS: llä on palveluita, kuten NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker ja Secondary Name Solmu. HDFS tarjoaa myös oletusarvoisesti 3 kopioita datat klusterin yli, mikä auttaa tietojen noutamisessa, jos yksi solmu on vikaantumisen takia. Esimerkiksi, jos on yksi tiedosto, jonka koko on 100 Mt, tämä tiedosto tallennetaan HDFS: n yli 3 toisinnuksessa, jotka vievät yhteensä 300 Mt, ja kaksi ylimääräistä tiedostoa varmuuskopioidaan. NameNode- ja Job Tracker -sovelluksia kutsutaan isäntäsolmuiksi, kun taas DataNode- ja Task Tracker -sovelluksia kutsutaan orjasolmuiksi.
Metatiedot tallennetaan NameNode-tietokantaan ja tiedot tallennetaan eri DataNodes-lohkoihin perustuen klusterin vapaan tilan saatavuuteen. Jos metatiedot katoavat, HDFS ei toimi ja koska NameNode tallentaa metatiedot, siinä tulisi olla erittäin luotettava laitteisto. Toissijainen NameNode toimii NameNode-valmiussolmuna vian aikana. Jos DataNode epäonnistuu, kyseisen DataNode-metatiedot poistetaan NameNode: sta ja NameNode ottaa vasta allokoidun DataNode-metatiedot epäonnistuneen sijaan.
Kuinka HDFS tekee työskentelystä niin helppoa?
HDFS tarjoaa ominaisuuden replikoida tietoja DataNodes-keskuudessa, ja jos klusterissa esiintyy vikoja, tiedot on helppo pitää turvassa, kun tiedot tulevat saataville muissa solmuissa. Myöskään ei tarvitse olla erittäin luotettavaa laitteistoa klusterin läpi. DataNodes voivat olla halpoja laitteita, ja vaaditaan vain yksi erittäin luotettava NameNode, joka tallentaa metatiedot.
Mitä voit tehdä HDFS: llä?
Voidaan rakentaa vankka järjestelmä, jolla voidaan tallentaa valtava määrä tietoa, joka on helppo noutaa ja tarjoaa vikasietoisuuden ja skaalautuvuuden. Laitteita on helppo lisätä, mikä on edullinen ja jota voidaan helposti valvoa yhden orjapalvelun kautta.
Työskentely HDFS: n kanssa
Se on Hadoopin selkäranka ja tarjoaa monia ominaisuuksia Big Data -ympäristön tarpeisiin. Työskentely HDFS: n kanssa helpottaa suurten klusterien käsittelyä ja ylläpitoa. Skaalautuvuus ja vikasietoisuus on helppo saavuttaa HDFS: n avulla.
edut
Yksi HDFS: n käytön eduista on sen kustannustehokkuus. Organisaatiot voivat rakentaa luotettavan järjestelmän, jossa on edullisia laitteita varastointiin, ja se toimii hyvin Map Reducen kanssa, joka on Hadoopin prosessointimalli. Se on tehokas suorittamalla peräkkäisiä lukemisia ja kirjoituksia, mikä on pääsykuvio Kartan vähentäminen -työhön.
Vaadittavat HDFS-taidot
Koska HDFS on suunniteltu Hadoop Framework -sovellukselle, tieto Hadoop-arkkitehtuurista on elintärkeää. Myös Hadoop-kehys on kirjoitettu Java-kielellä, joten Java-ohjelmoinnin hyvä ymmärtäminen on erittäin tärkeää. Sitä käytetään yhdessä Map Reduce Model -sovelluksen kanssa, joten Map Reduce -työn hyvä ymmärtäminen on lisäbonus. Edellä esitetyn lisäksi tarvitaan hyvä tietokanta tietokannasta, käytännöllinen tieto pesän kyselykielestä sekä ongelmanratkaisu ja analyyttinen taito Big Data -ympäristössä.
Miksi meidän pitäisi käyttää HDFS: ää?
Datan määrän kasvaessa joka sekunti, tarve tallentaa valtava määrä dataa, joka voi olla kooltaan teratavua ja jolla on vikasietoinen järjestelmä, on tehnyt HDFS: stä suositun monissa organisaatioissa. HDFS tallentaa tiedostot lohkoihin ja tarjoaa replikoinnin. Lohkon käyttämätöntä tilaa voidaan käyttää muun tiedon tallentamiseen. NameNode tallentaa metatiedot, joten sen on oltava erittäin luotettava. Mutta DataNodes, joka tallentaa todellisen datan, on edullinen laitteisto. Joten sen kahden näkyvimmän edun vuoksi se on erittäin suositeltava ja luotettava.
laajuus
Numeroimattomista lähteistä tuotettujen tietojen määrä on valtava, mikä tekee analysoinnista ja varastoinnista vielä vaikeamman. Näiden Big Data -ongelmien ratkaisemiseksi Hadoopista on tullut niin suosittu kahden komponentin, HDFS: n ja Map Reduce: n, avulla. Tietojen kasvaessa joka sekunti joka päivä, HDFS: n kaltaisten tekniikoiden tarve kasvaa entisestään, koska organisaatiot eivät voi vain jättää huomiotta suuren tiedon määrän.
Miksi tarvitsemme HDFS: tä?
Organisaatiot ovat siirtymässä nopeasti suuntaan, jossa tiedolla on äärimmäisen tärkeä merkitys. Monista lähteistä kerätyt tiedot ja myös niiden yritysten joka päivä tuottama tieto ovat yhtä tärkeitä. Joten HDFS: n kaltaisen mallin omaksuminen voi sopia hyvin heidän tarpeisiinsa ja luotettavuuteen.
Kuka on oikea yleisö oppimaan HDFS-tekniikoita?
Jokainen, joka käsittelee valtavan määrän tietojen analysointia tai tallentamista, voi löytää HDFS: stä erittäin hyödyllisiä. Jopa ne, jotka olivat aiemmin käyttäneet tietokantoja ja ymmärtävät markkinoiden kasvavan tarpeen tarjota vankka järjestelmä, HDFS auttaa heitä ymmärtämään uuden lähestymistavan, joka koskee Big Data -sovelluksen tuntemusta.
Kuinka tämä tekniikka auttaa sinua urakehityksessä?
Kun organisaatiot ovat ottaneet käyttöön Big Data -teknologian tietojen tallentamiseksi, analysoimiseksi ja näytteen ottamiseksi paremman liiketoiminnan luomiseksi, Hadoopin kaltaisten tekniikoiden avulla, se varmasti lisää uraa. HDFS on yksi Hadoopin luotettavimmista malleista, ja sen kanssa työskentely antaa erittäin hyvät mahdollisuudet.
johtopäätös
Nykyään Jotkut suurimmista yrityksistä käyttävät HDFS: ää sen vikasietoisen arkkitehtuurin ja kustannustehokkuuden takia. Tietojen kasvaessa joka sekunti tarve tallentaa niitä kasvaa jopa päivä päivältä. Organisaatiot luottavat tietoihin ja niiden analyysiin. Joten tämän liiketoiminnan kehityksen myötä HDFS tarjoaa varmasti erittäin hyvän alustan, jossa tietoja ei vain tallenneta, vaan myöskään ei menetetä, jos häiriöitä esiintyy.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas kohtaan Mikä on HDFS ?. Tässä keskustelimme HDFS: n peruskäsitteistä, tarvittavista taitoista ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on iso data ja Hadoop
- Onko Hadoop avoimen lähdekoodin?
- Mikä on Hadoop-klusteri?
- Mikä on Big data -analytiikka?