Che cos'è HDFS?
HDFS è l'acronimo di Hadoop Distributed File System, utilizzato nel framework Hadoop per archiviare enormi set di dati eseguiti su hardware di largo consumo. È il componente principale di Hadoop che memorizza un'enorme quantità di dati utilizzando hardware economico. Con l'aumento del volume di dati, le tecnologie Big Data hanno aiutato le organizzazioni ad affrontare il problema della memorizzazione e dell'elaborazione della grande quantità di dati. Hadoop è un framework che archivia ed elabora enormi set di dati.
Comprensione di HDFS
HDFS ha servizi come NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker e Secondary Name Node. HDFS fornisce anche 3 repliche predefinite di dati attraverso il cluster che aiuta a recuperare i dati se un nodo è inattivo a causa di un errore. Ad esempio, se esiste un file con una dimensione di 100 MB, questo file viene archiviato nell'HDFS in 3 repliche occupando un totale di 300 MB con i due file extra come backup. NameNode e Job Tracker sono chiamati nodi principali mentre DataNode e Task Tracker sono chiamati nodi slave.
I metadati vengono archiviati in NameNode e i dati vengono archiviati nei blocchi di diversi DataNode in base alla disponibilità di spazio libero in tutto il cluster. Se i metadati vengono persi, HDFS non funzionerà e poiché NameNode salva i metadati, dovrebbe disporre di hardware altamente affidabile. Il SecondNode secondario funge da nodo di standby per NameNode in caso di errore. Se un DataNode fallisce, allora i metadati di quel DataNode vengono rimossi dal NameNode e i metadati del DataNode appena allocato invece di quello fallito vengono presi dal NameNode.
In che modo HDFS rende il lavoro così semplice?
HDFS offre la funzione di replicare i dati tra i DataNodes e in caso di guasti nel cluster è facile mantenere i dati al sicuro quando i dati diventano disponibili su altri nodi. Inoltre, non è necessario disporre di hardware altamente affidabile in tutto il cluster. DataNodes può essere un hardware economico ed è richiesto solo un NameNode altamente affidabile che memorizza i metadati.
Cosa puoi fare con HDFS?
Si può costruire un sistema robusto per archiviare enormi quantità di dati che è facile da recuperare e fornisce tolleranza d'errore e scalabilità. È facile aggiungere hardware economico che può essere facilmente monitorato attraverso uno dei servizi slave.
Lavorare con HDFS
È la spina dorsale di Hadoop e offre molte funzionalità per soddisfare le esigenze dell'ambiente Big Data. Lavorare con HDFS semplifica la gestione di cluster di grandi dimensioni e la loro manutenzione. È facile ottenere scalabilità e tolleranza agli errori tramite HDFS.
vantaggi
Uno dei vantaggi dell'utilizzo di HDFS è la sua convenienza economica. Le organizzazioni possono costruire un sistema affidabile con hardware economico per l'archiviazione e funziona bene con Map Reduce, che è il modello di elaborazione di Hadoop. È efficiente nell'esecuzione di letture e scritture sequenziali, che è il modello di accesso in Riduci lavori mappa.
Competenze HDFS richieste
Poiché HDFS è progettato per Hadoop Framework, la conoscenza dell'architettura Hadoop è di vitale importanza. Inoltre, il framework Hadoop è scritto in JAVA, quindi una buona comprensione della programmazione JAVA è molto cruciale. Viene utilizzato insieme a Map Reduce Model, quindi una buona conoscenza del lavoro di Map Reduce è un ulteriore vantaggio. Oltre a quanto sopra, sono richieste una buona conoscenza del database, una conoscenza pratica del linguaggio di query Hive insieme a capacità di problem solving e analisi in ambiente Big Data.
Perché dovremmo usare HDFS?
Con l'aumento del volume di dati ogni secondo, la necessità di archiviare l'enorme quantità di dati che può avere dimensioni fino a Terabyte e avere un sistema a tolleranza d'errore ha reso popolare HDFS per molte organizzazioni. HDFS archivia i file in blocchi e fornisce la replica. Lo spazio inutilizzato in un blocco può essere utilizzato per la memorizzazione di altri dati. NameNode memorizza i metadati, quindi deve essere altamente affidabile. Ma i DataNode che memorizzano i dati effettivi sono hardware poco costoso. Quindi, a causa di due dei suoi vantaggi più importanti, è altamente raccomandato e affidabile.
Scopo
La quantità di dati prodotti da fonti non numerate è enorme, il che rende l'analisi e l'archiviazione ancora più difficili. Per risolvere questi problemi relativi ai Big Data, Hadoop è diventato così popolare con i suoi due componenti, HDFS e Map Reduce. Man mano che i dati crescono ogni secondo di ogni giorno, la necessità di tecnologie come HDFS cresce ancora di più poiché le organizzazioni non possono semplicemente ignorare l'enorme quantità di dati.
Perché abbiamo bisogno di HDFS?
Le organizzazioni si stanno rapidamente muovendo verso una direzione in cui i dati hanno la massima importanza. I dati raccolti da molte fonti e anche i dati generati dalle loro attività quotidiane sono ugualmente importanti. Quindi l'adozione di un modello come HDFS può adattarsi molto bene alle loro esigenze e affidabilità.
Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie HDFS?
Chiunque abbia a che fare con l'analisi o l'archiviazione di enormi quantità di dati può trovare molto utile l'HDFS. Anche coloro che avevano utilizzato database in precedenza e comprendono la crescente necessità nel mercato di fornire un sistema robusto, HDFS li aiuta a comprendere il nuovo approccio di conoscenza dei Big Data.
In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?
Poiché le organizzazioni stanno adottando la tecnologia dei Big Data per archiviare i dati, quindi per analizzarli e campionarli al fine di costruire un business migliore, con l'aiuto di tecnologie come Hadoop, questo dà sicuramente un impulso alla propria carriera. HDFS è uno dei modelli più affidabili in Hadoop e lavorare con esso offre ottime opportunità.
Conclusione
Oggi HDFS viene utilizzato da alcune delle più grandi aziende a causa della sua architettura a tolleranza d'errore e della sua efficacia in termini di costi. Man mano che i dati crescono ogni secondo, la necessità di memorizzarli aumenta anche di giorno in giorno. Le organizzazioni si affidano ai dati e alla sua analisi. Quindi, con questa tendenza nel mondo degli affari, HDFS offre sicuramente un'ottima piattaforma in cui i dati non vengono solo archiviati, ma non vengono persi in caso di interruzioni.
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