Hva er HDFS?
HDFS står for Hadoop Distribuerte filsystem, som brukes i Hadoop rammeverk for å lagre enorme datasett som kjører på råvaremaskinvare. Det er kjernekomponenten i Hadoop som lagrer en enorm mengde data ved hjelp av billig maskinvare. Med økningen i datamengden har Big Data-teknologier hjulpet organisasjoner med å takle problemet med å lagre og behandle den enorme datamengden. Hadoop er et rammeverk som både lagrer og behandler de enorme datasettene.
Forstå HDFS
HDFS har tjenester som NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker og Secondary Name Node. HDFS gir også som standard 3 replikasjoner av data over klyngen som hjelper med å hente dataene hvis en node er nede på grunn av feil. For eksempel, hvis det er en fil med en størrelse på 100 MB, blir denne filen lagret over HDFS i 3 replikasjoner som tar opp 300 MB med de to ekstra filene som sikkerhetskopi. NameNode og Job Tracker kalles Master Nodes, mens DataNode og Task Tracker kalles Slave Nodes.
Metadataene lagres i NameNode, og dataene lagres i blokkene i forskjellige DataNodes basert på tilgjengeligheten av ledig plass over klyngen. Hvis metadataene går tapt, vil HDFS ikke fungere, og ettersom NameNode lagrer metadataene, bør den ha svært pålitelig maskinvare. Secondary NameNode fungerer som en standbynode for NameNode under feil. Hvis en DataNode mislykkes, blir metadataene til den DataNode fjernet fra NameNode og metadataene til den nylig tildelte DataNode i stedet for den mislykkede, blir tatt av NameNode.
Hvordan gjør HDFS det å jobbe så enkelt?
HDFS gir funksjonen til å gjenskape dataene mellom DataNodes og i tilfelle feil i klyngen er det enkelt å holde dataene trygge når dataene blir tilgjengelige på andre noder. Man trenger heller ikke å ha svært pålitelig maskinvare over hele klyngen. DataNodes kan være billig maskinvare, og det kreves bare en svært pålitelig NameNode som lagrer metadataene.
Hva kan du gjøre med HDFS?
Man kan bygge et robust system for å lagre enorme datamengder som er enkle å hente og gir feiltoleranse og skalerbarhet. Det er enkelt å legge til maskinvare som er billig og lett kan overvåkes gjennom en av slavetjenestene.
Jobber med HDFS
Det er ryggraden i Hadoop og gir mange funksjoner som passer behovene i Big Data-miljøet. Arbeid med HDFS gjør det lettere å håndtere store klynger og vedlikeholde dem. Det er enkelt å oppnå skalerbarhet og feiltoleranse gjennom HDFS.
Fordeler
En av fordelene ved å bruke HDFS er kostnadseffektiviteten. Organisasjoner kan bygge et pålitelig system med billig maskinvare for lagring, og det fungerer bra med Map Reduce, som er prosesseringsmodellen til Hadoop. Det er effektivt i å utføre sekvensielle lesninger og skriver som er tilgangsmønsteret i Map Reduce Jobs.
Påkrevde HDFS-ferdigheter
Siden HDFS er designet for Hadoop Framework, er kunnskap om Hadoop Architecture avgjørende. Dessuten er Hadoop-rammeverket skrevet i JAVA, så en god forståelse av JAVA-programmering er veldig avgjørende. Den brukes sammen med Map Reduce Model, så en god forståelse av Map Reduce jobben er en ekstra bonus. Bortsett fra ovenfor, er det nødvendig med en god forståelse av databasen, praktisk kunnskap om Hive Query Language sammen med problemløsing og analytisk dyktighet i Big Data-miljøet.
Hvorfor skal vi bruke HDFS?
Med økningen i datamengden hvert sekund, har behovet for å lagre den enorme datamengden som kan være opptil Terabytes i størrelse og ha et feiltolerant system gjort HDFS populært for mange organisasjoner. HDFS lagrer filene i blokker og gir replikering. Det ubrukte rommet i en blokk kan brukes til å lagre andre data. NameNode lagrer metadataene, så det må være svært pålitelig. Men datanodene som lagrer de faktiske dataene er billig maskinvare. Så på grunn av to av de mest fremtredende fordelene, anbefales det og pålitelig.
omfang
Mengden data produsert fra unummererte kilder er enorm, noe som gjør analysen og lagringen enda vanskeligere. For å løse disse Big Data-problemene, har Hadoop blitt så populær blant sine to komponenter, HDFS og Map Reduce. Når dataene vokser hvert sekund hver dag, blir behovet for teknologier som HDFS enda større, ettersom organisasjonene ikke bare kan ignorere den enorme datamengden.
Hvorfor trenger vi HDFS?
Organisasjoner beveger seg raskt mot en retning der data har størst betydning. Dataene som er samlet inn fra mange kilder, og også data generert av deres virksomheter hver dag, er like viktige. Så å adoptere en modell som HDFS kan passe veldig godt til deres behov sammen med pålitelighet.
Hvem er det rette publikummet for å lære HDFS Technologies?
Alle som arbeider med analyse eller lagring av enorme datamengder kan synes HDFS er veldig nyttig. Selv de som hadde brukt databaser tidligere og forstår det økende behovet i markedet for å tilby et robust system, hjelper HDFS dem til å forstå den nye tilnærmingen til å bli kjent med Big Data.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst?
Når organisasjoner tar i bruk Big Data-teknologien for å lagre dataene og deretter analysere dem og prøve for å bygge en bedre virksomhet, med hjelp av teknologier som Hadoop, gir det absolutt et løft for ens karriere. HDFS er en av de mest pålitelige modellene i Hadoop, og å jobbe med det gir veldig gode muligheter.
Konklusjon
I dag brukes HDFS av noen av de største selskapene på grunn av sin feiltolerante arkitektur sammen med kostnadseffektiviteten. Når dataene vokser hvert sekund, øker behovet for å lagre dem til og med dag for dag. Organisasjoner er avhengige av dataene og analysen av dem. Så med denne trenden i Business gir HDFS absolutt en veldig god plattform der dataene ikke bare lagres, men også de ikke går tapt hvis det er noen forstyrrelser.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Hva er HDFS ?. Her diskuterte vi grunnleggende konsepter, nødvendige ferdigheter og fordeler ved HDFS. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Big data og Hadoop
- Er Hadoop Open Source?
- Hva er Hadoop Cluster?
- Hva er Big data analytics?