Wat is HDFS?
HDFS staat voor Hadoop Distributed File System, dat in het Hadoop-framework wordt gebruikt om enorme datasets op te slaan die op basisproducthardware draaien. Het is de kerncomponent van Hadoop die een enorme hoeveelheid gegevens opslaat met behulp van goedkope hardware. Met de toename van de hoeveelheid gegevens hebben Big Data-technologieën organisaties geholpen bij het aanpakken van het probleem van het opslaan en verwerken van de enorme hoeveelheid gegevens. Hadoop is een framework waarin de enorme datasets worden opgeslagen en verwerkt.
Inzicht in HDFS
HDFS heeft services zoals NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker en Secondary Name Node. HDFS biedt standaard ook 3 replicaties van gegevens in het cluster, wat helpt bij het ophalen van de gegevens als een knooppunt uitvalt vanwege een storing. Als er bijvoorbeeld één bestand is met een grootte van 100 MB, wordt dit bestand opgeslagen op de HDFS in 3 replicaties en neemt het in totaal 300 MB in beslag met de twee extra bestanden als back-up. NameNode en Job Tracker worden Master Nodes genoemd, terwijl DataNode en Task Tracker Slave Nodes worden genoemd.
De metagegevens worden opgeslagen in NameNode en de gegevens worden opgeslagen in de blokken van verschillende DataNodes op basis van de beschikbaarheid van vrije ruimte in het cluster. Als de metagegevens verloren gaan, zal HDFS niet werken en omdat de NameNode de metagegevens opslaat, zou het zeer betrouwbare hardware moeten hebben. De secundaire NameNode fungeert als een stand-byknooppunt voor NameNode tijdens een storing. Als een DataNode mislukt, worden de metadata van die DataNode verwijderd uit de NameNode en worden de metadata van de nieuw toegewezen DataNode in plaats van de mislukte door de NameNode overgenomen.
Hoe maakt HDFS werken zo gemakkelijk?
HDFS biedt de mogelijkheid om de gegevens tussen de DataNodes te repliceren en in het geval van een storing in het cluster is het eenvoudig om de gegevens veilig te houden wanneer de Gegevens beschikbaar komen op andere Nodes. Ook hoeft men niet over zeer betrouwbare hardware in het cluster te beschikken. De DataNodes kunnen goedkope hardware zijn en er is slechts één uiterst betrouwbare NameNode nodig om de metagegevens op te slaan.
Wat kunt u doen met HDFS?
Men kan een robuust systeem bouwen om een enorme hoeveelheid gegevens op te slaan die gemakkelijk op te halen is en fouttolerantie en schaalbaarheid biedt. Het is gemakkelijk om hardware toe te voegen die goedkoop is en gemakkelijk kan worden bewaakt via een van de slave-services.
Werken met HDFS
Het is de ruggengraat van Hadoop en biedt vele functies die voldoen aan de behoeften van de Big Data-omgeving. Werken met HDFS maakt het eenvoudiger om grote clusters te verwerken en te onderhouden. Het is gemakkelijk om via HDFS schaalbaarheid en fouttolerantie te bereiken.
voordelen
Een van de voordelen van het gebruik van HDFS is de kosteneffectiviteit. Organisaties kunnen een betrouwbaar systeem bouwen met goedkope hardware voor opslag en het werkt goed met Map Reduce, het verwerkingsmodel van Hadoop. Het is efficiënt bij het uitvoeren van opeenvolgende lees- en schrijfbewerkingen, wat het toegangspatroon is in Map Reduce Jobs.
Vereiste HDFS-vaardigheden
Omdat HDFS is ontworpen voor Hadoop Framework, is kennis van Hadoop Architecture van vitaal belang. Het Hadoop-framework is ook geschreven in JAVA, dus een goed begrip van JAVA-programmering is zeer cruciaal. Het wordt samen met het Map Reduce-model gebruikt, dus een goed begrip van de Map Reduce-taak is een extra bonus. Afgezien van het bovenstaande, is een goed begrip van de database, praktische kennis van Hive Query Language, samen met probleemoplossende en analytische vaardigheden in Big Data-omgeving vereist.
Waarom zouden we HDFS gebruiken?
Met de toename van het datavolume elke seconde, heeft de noodzaak om de enorme hoeveelheid gegevens op te slaan die tot Terabytes groot kan zijn en een fouttolerant systeem hebben, HDFS populair gemaakt voor veel organisaties. HDFS slaat de bestanden op in blokken en biedt replicatie. De ongebruikte ruimte in een blok kan worden gebruikt voor het opslaan van andere gegevens. NameNode slaat de metagegevens op, dus deze moet zeer betrouwbaar zijn. Maar de DataNodes die de feitelijke gegevens opslaan, zijn goedkope hardware. Dus vanwege twee van de meest prominente voordelen, wordt het sterk aanbevolen en vertrouwd.
strekking
De hoeveelheid gegevens geproduceerd uit ongenummerde bronnen is enorm, wat de analyse en opslag nog moeilijker maakt. Voor het oplossen van deze Big Data-problemen is Hadoop zo populair geworden met zijn twee componenten, HDFS en Map Reduce. Omdat de gegevens elke seconde van de dag groeien, groeit de behoefte aan technologieën zoals HDFS zelfs nog meer, omdat organisaties de enorme hoeveelheid gegevens niet zomaar kunnen negeren.
Waarom hebben we HDFS nodig?
Organisaties evolueren snel naar een richting waar data van het grootste belang is. De gegevens verzameld uit vele bronnen en ook gegevens die dagelijks door hun bedrijven worden gegenereerd, zijn even belangrijk. Dus het gebruik van een model als HDFS kan heel goed voldoen aan hun behoeften, samen met betrouwbaarheid.
Wie is het juiste publiek om HDFS-technologieën te leren?
Iedereen die te maken heeft met het analyseren of opslaan van een enorme hoeveelheid gegevens, kan HDFS erg nuttig vinden. Zelfs degenen die eerder Databases hadden gebruikt en de groeiende behoefte in de markt begrijpen om een robuust systeem te bieden, helpt HDFS hen de nieuwe benadering van het leren kennen van de Big Data te begrijpen.
Hoe deze technologie u zal helpen bij loopbaangroei?
Omdat organisaties de Big Data-technologie gebruiken om de gegevens op te slaan en vervolgens te analyseren en te testen om een beter bedrijf op te bouwen, met behulp van technologieën zoals Hadoop, geeft het zeker een boost aan de carrière. HDFS is een van de meest betrouwbare modellen in Hadoop en het werken ermee geeft zeer goede kansen.
Conclusie
Tegenwoordig wordt HDFS door enkele van de grootste bedrijven gebruikt vanwege de fouttolerante architectuur en de kosteneffectiviteit. Naarmate de gegevens elke seconde groeien, neemt de behoefte om ze op te slaan zelfs met de dag toe. Organisaties vertrouwen op de gegevens en de analyse ervan. Met deze trend in Business biedt HDFS zeker een zeer goed platform waar de gegevens niet alleen worden opgeslagen, maar ook niet verloren gaan als er sprake is van een storing.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding geweest voor Wat is HDFS ?. Hier hebben we de basisconcepten, vereiste vaardigheden en voordelen van HDFS besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is Big data en Hadoop
- Is Hadoop Open Source?
- Wat is Hadoop Cluster?
- Wat is big data-analyse?