Vad är HDFS?
HDFS står för Hadoop Distribuerat filsystem, som används i Hadoop-ramverket för att lagra enorma datasätt som körs på råvaruhårdvara. Det är kärnkomponenten i Hadoop som lagrar en enorm mängd data med billig hårdvara. Med ökningen av datamängden har Big Data-teknologier hjälpt organisationer att hantera problemet med lagring och bearbetning av den enorma mängden data. Hadoop är ett ramverk som både lagrar och bearbetar de enorma datasätten.
Förstå HDFS
HDFS har tjänster som NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker och Secondary Name Node. HDFS tillhandahåller också som standard 3 replikeringar av data över klustret som hjälper till att hämta data om en nod är nere på grund av fel. Om det till exempel finns en fil med en storlek på 100 MB, lagras den här filen över HDFS i 3 replikeringar som tar samman 300 MB med de två extra filerna som säkerhetskopiering. NameNode och Job Tracker kallas Master Nodes medan DataNode och Task Tracker kallas Slave Nodes.
Metadata lagras i NameNode och data lagras i blocken i olika DataNodes baserat på tillgängligheten av ledigt utrymme över klustret. Om metadata går förlorade fungerar HDFS inte och eftersom NameNode sparar metadata bör den ha mycket tillförlitlig hårdvara. Secondary NameNode fungerar som en standby-nod för NameNode under fel. Om en DataNode misslyckas tas metadata för den DataNode bort från NameNode och metadata för nytilldelad DataNode i stället för den misslyckade tas av NameNode.
Hur gör HDFS det att arbeta så enkelt?
HDFS tillhandahåller funktionen att replikera data mellan DataNoderna och vid eventuella fel i klustret är det enkelt att hålla data säkra eftersom data blir tillgängliga på andra noder. Man behöver inte heller ha mycket tillförlitlig hårdvara över hela klustret. DataNodes kan vara billig hårdvara och endast en mycket tillförlitlig NameNode som lagrar metadata krävs.
Vad kan du göra med HDFS?
Man kan bygga ett robust system för att lagra enorma mängder data som är lätt att hämta och ger feltolerans och skalbarhet. Det är enkelt att lägga till hårdvara som är billig och lätt kan övervakas genom en av slavtjänsterna.
Arbetar med HDFS
Det är ryggraden i Hadoop och erbjuder många funktioner som passar Big Data-miljöns behov. Att arbeta med HDFS gör det enklare att hantera stora kluster och underhålla dem. Det är lätt att uppnå skalbarhet och feltolerans genom HDFS.
fördelar
En av fördelarna med att använda HDFS är dess kostnadseffektivitet. Organisationer kan bygga ett pålitligt system med billig hårdvara för lagring och det fungerar bra med Map Reduce, som är processen för Hadoop. Det är effektivt att utföra sekventiella läsningar och skrivningar som är åtkomstmönstret i Map Reduce Jobs.
Obligatoriska HDFS-färdigheter
Eftersom HDFS är utformat för Hadoop Framework, är kunskap om Hadoop Architecture avgörande. Dessutom är Hadoop-ramverket skrivet i JAVA, så en god förståelse för JAVA-programmering är mycket avgörande. Den används tillsammans med Map Reduce Model, så en god förståelse för Map Reduce jobbet är en extra bonus. Förutom ovan krävs en god förståelse för databas, praktisk kunskap om Hive Query Language tillsammans med problemlösning och analytisk färdighet i Big Data-miljö.
Varför ska vi använda HDFS?
Med ökningen i datavolymen varje sekund har behovet av att lagra den enorma mängden data som kan vara upp till Terabytes i storlek och att ha ett feltolerant system gjort HDFS populärt för många organisationer. HDFS lagrar filerna i block och ger replikering. Det oanvända utrymmet i ett block kan användas för att lagra annan data. NameNode lagrar metadata, så det måste vara mycket pålitligt. Men datanoderna som lagrar faktiska data är billig hårdvara. Så på grund av två av de mest framträdande fördelarna är det starkt rekommenderat och pålitligt.
Omfattning
Mängden data som produceras från onumrerade källor är enorm, vilket gör analysen och lagringen ännu svårare. För att lösa dessa Big Data-problem har Hadoop blivit så populärt med sina två komponenter, HDFS och Map Reduce. När uppgifterna växer varje sekund varje dag växer behovet av tekniker som HDFS ännu mer eftersom organisationerna inte bara kan ignorera den enorma mängden data.
Varför behöver vi HDFS?
Organisationer rör sig snabbt mot en riktning där data har största vikt. Uppgifterna som samlas in från många källor och även data som genereras av deras företag varje dag är lika viktiga. Så att anta en modell som HDFS kan passa mycket bra efter deras behov tillsammans med tillförlitlighet.
Vem är rätt publik för att lära sig HDFS Technologies?
Alla som arbetar med analys eller lagring av enorma mängder data kan hitta HDFS mycket användbart. Även de som använt databaser tidigare och förstår det växande behovet på marknaden för att tillhandahålla ett robust system, hjälper HDFS dem att förstå den nya metoden att lära känna Big Data.
Hur denna teknik hjälper dig i karriärtillväxt?
Eftersom organisationer använder Big Data-tekniken för att lagra uppgifterna och sedan analysera dem och ta prov för att bygga ett bättre företag, med hjälp av teknik som Hadoop, ger det verkligen ett boost till ens karriär. HDFS är en av de mest pålitliga modellerna i Hadoop och att arbeta med det ger mycket goda möjligheter.
Slutsats
Idag används HDFS av några av de största företagen på grund av dess feltoleranta arkitektur tillsammans med dess kostnadseffektivitet. När uppgifterna växer varje sekund ökar behovet av att lagra dem även dag för dag. Organisationer förlitar sig på uppgifterna och deras analys. Så med denna trend inom Business ger HDFS verkligen en mycket bra plattform där informationen inte bara lagras utan också förloras om det finns någon störning.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Vad är HDFS ?. Här diskuterade vi de grundläggande koncepten, krävda färdigheter och fördelar med HDFS. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Big data och Hadoop
- Är Hadoop Open Source?
- Vad är Hadoop Cluster?
- Vad är Big data analytics?