Mis on HDFS?
HDFS tähistab hajutatud failisüsteemi Hadoop, mida kasutatakse Hadoopi raamistikus tohutute andmestike salvestamiseks, mis töötavad kauba riistvaraga. See on Hadoopi põhikomponent, mis salvestab odavat riistvara kasutades tohutul hulgal andmeid. Andmete mahu suurenemisega on suurandmete tehnoloogiad aidanud organisatsioonidel lahendada nii tohutu hulga andmete säilitamise kui ka töötlemise probleemi. Hadoop on raamistik, mis salvestab ja töötleb tohutuid andmekogumeid.
HDFS-i mõistmine
HDFS-il on sellised teenused nagu NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker ja Secondary Name Node. HDFS pakub vaikimisi ka klastris 3 andmete kopeerimist, mis aitab andmeid hankida, kui üks sõlm on rikke tõttu maas. Näiteks kui on üks fail, mille maht on 100 MB, salvestatakse see fail kogu HDFS-is kolmes korduses, mis võtab kokku 300 MB, kusjuures kaks lisafaili on varundatud. NameNode ja Job Tracker nimetatakse põhisõlmedeks, DataNode ja Task Tracker aga orjasõlmedeks.
Metaandmed salvestatakse NameNode-is ja andmed salvestatakse erinevate DataNodes-i plokkidesse vastavalt klastri vaba ruumi olemasolule. Kui metaandmed on kadunud, siis HDFS ei tööta ja kuna NameNode salvestab metaandmed, peaks sellel olema väga usaldusväärne riistvara. Sekundaarne NameNode toimib rikke ajal NameNode jaoks ooterežiimisõlmena. Kui DataNode ebaõnnestub, eemaldatakse selle DataNode metaandmed NameNode'ist ja ebaõnnestunud asemel DataNode'i metaandmed võtab NameNode.
Kuidas teeb HDFS töötamise nii lihtsaks?
HDFS pakub andmete kopeerimise võimalust DataNodes ja klastri tõrke korral on andmeid lihtne hoida, kuna andmed muutuvad kättesaadavaks ka teistes sõlmedes. Samuti ei pea klastris olema väga usaldusväärset riistvara. DataNodes võivad olla odavad riistvarad ja vaja on ainult ühte metaandmete hoidmiseks kasutatavat väga usaldusväärset NameNode.
Mida saate teha HDFS-iga?
Võib luua tugeva süsteemi, mis võimaldab salvestada tohutul hulgal andmeid ja mida on lihtne hankida ning mis tagavad tõrketaluvuse ja mastaapsuse. Lihtne on lisada odavat riistvara, mida saab hõlpsasti jälgida ühe orjateenuse kaudu.
Töö HDFS-iga
See on Hadoopi selgroog ja pakub palju funktsioone, mis sobivad Big Data keskkonna vajadustega. HDFS-iga töötamine lihtsustab suurte klastrite käsitsemist ja hooldamist. HDFS-i abil on lihtne saavutada skaleeritavust ja tõrketaluvust.
Eelised
Üks HDFS-i kasutamise eeliseid on selle tasuvus. Organisatsioonid saavad luua usaldusväärse süsteemi, kus on ladustamiseks odav riistvara, ja see töötab hästi Map Reduce'i abil, mis on Hadoopi töötlemismudel. See on efektiivne järjestikuste lugemiste ja kirjutamiste jaoks, mis on juurdepääsu muster kaardil Vähenda töid.
Nõutavad HDFS-i oskused
Kuna HDFS on loodud Hadoopi raamistiku jaoks, on Hadoopi arhitektuuri tundmine ülioluline. Samuti on Hadoopi raamistik kirjutatud JAVA-s, seega on JAVA programmeerimise hea tundmine väga oluline. Seda kasutatakse koos Map Reduce Modeliga, seega on Map Reduce'i töö hea tundmine lisaboonus. Lisaks ülaltoodule on vaja head andmebaasi mõistmist, taru päringute keele praktilisi teadmisi ning probleemide lahendamise ja analüüsioskust suurandmete keskkonnas.
Miks peaksime kasutama HDFS-i?
Andmemahu iga sekundiga suurenemisega on HDFS muutnud paljude organisatsioonide jaoks populaarseks vajaduse salvestada tohutul hulgal andmeid, mis võivad olla kuni terabaitid ja millel on tõrketaluvussüsteem. HDFS salvestab failid plokkideks ja pakub kopeerimist. Plokis kasutamata ruumi saab kasutada muude andmete salvestamiseks. NameNode talletab metaandmed, nii et see peab olema väga usaldusväärne. Kuid tegelikke andmeid salvestavad DataNodes on odav riistvara. Seega on selle kahe silmapaistvama eelise tõttu väga soovitatav ja usaldusväärne.
Reguleerimisala
Nummerdamata allikatest toodetud andmete hulk on tohutu, mis muudab analüüsi ja säilitamise veelgi keerukamaks. Nende suurandmete probleemide lahendamiseks on Hadoop muutunud populaarseks kahe komponendi HDFS ja Map Reduce abil. Kuna andmete arv kasvab iga sekundiga iga sekundiga, kasvab vajadus selliste tehnoloogiate nagu HDFS järele veelgi, kuna organisatsioonid ei saa lihtsalt tohutut andmemahtu tähelepanuta jätta.
Miks me vajame HDFS-i?
Organisatsioonid liiguvad kiiresti suunas, kus andmetel on ülim tähtsus. Sama olulised on paljude allikatega kogutud andmed ja ka nende ettevõtete poolt iga päev genereeritud andmed. Nii et sellise mudeli kasutuselevõtt nagu HDFS võib nende vajadustele ja töökindlusele väga hästi vastata.
Kes on HDFS-i tehnoloogiate õppimiseks õige publik?
Kõigist, kes tegelevad tohutu hulga andmete analüüsi või salvestamisega, võib HDFS olla väga kasulik. Isegi need, kes olid andmebaase varem kasutanud ja mõistavad turul kasvavat vajadust tugeva süsteemi järele, aitavad HDFS neil mõista uut lähenemisviisi - suurandmete tundmaõppimine.
Kuidas see tehnoloogia aitab teid karjäärikasvus?
Kuna organisatsioonid kasutavad andmete salvestamiseks suurandmete tehnoloogiat, seejärel seda analüüsida ja parema ettevõtte loomiseks proovi võtta, Hadoopi-suguste tehnoloogiate abil annab see kindlasti tõuke oma karjäärile. HDFS on Hadoopi üks usaldusväärsemaid mudeleid ja sellega töötamine annab väga häid võimalusi.
Järeldus
Tänapäeval kasutavad HDFS-i mõned suuremad ettevõtted oma tõrketaluvuse ja kulutasuvuse tõttu. Kuna andmed kasvavad iga sekundiga, suureneb nende säilitamise vajadus päevast päeva veelgi. Organisatsioonid tuginevad andmetele ja nende analüüsile. Nii et selle suundumuse korral ettevõtluses pakub HDFS kindlasti väga head platvormi, kus andmeid mitte ainult ei salvestata, vaid ka häirete korral neid ei kaota.
Soovitatavad artiklid
See on olnud teemaks Mis on HDFS ?. Siin arutasime HDFS-i põhimõisteid, vajalikke oskusi ja eeliseid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Mis on suurandmed ja Hadoop
- Kas Hadoop on avatud lähtekoodiga?
- Mis on Hadoopi klaster?
- Mis on suurandmete analüüs?