Was ist HDFS?
HDFS steht für Hadoop Distributed File System, das im Hadoop-Framework zum Speichern großer Datenmengen verwendet wird, die auf Standardhardware ausgeführt werden. Es ist die Kernkomponente von Hadoop, die mit kostengünstiger Hardware eine enorme Datenmenge speichert. Mit der Zunahme des Datenvolumens haben Big Data-Technologien Unternehmen dabei geholfen, das Problem der Speicherung und Verarbeitung der riesigen Datenmenge zu lösen. Hadoop ist ein Framework, das die riesigen Datensätze sowohl speichert als auch verarbeitet.
Grundlegendes zu HDFS
HDFS verfügt über Dienste wie NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker und Secondary Name Node. HDFS bietet außerdem standardmäßig 3 Replikationen von Daten im gesamten Cluster, was beim Abrufen der Daten hilft, wenn ein Knoten aufgrund eines Ausfalls ausfällt. Wenn beispielsweise eine Datei mit einer Größe von 100 MB vorhanden ist, wird diese Datei in drei Replikationen über das HDFS gespeichert, wobei insgesamt 300 MB mit den zwei zusätzlichen Dateien als Sicherung belegt werden. NameNode und Job Tracker werden als Master-Knoten bezeichnet, während DataNode und Task Tracker als Slave-Knoten bezeichnet werden.
Die Metadaten werden in NameNode und die Daten in den Blöcken verschiedener DataNodes gespeichert, basierend auf der Verfügbarkeit von freiem Speicherplatz im gesamten Cluster. Wenn die Metadaten verloren gehen, funktioniert HDFS nicht. Da der NameNode die Metadaten speichert, sollte er über eine äußerst zuverlässige Hardware verfügen. Der sekundäre NameNode fungiert während eines Fehlers als Standby-Knoten für NameNode. Wenn ein DataNode ausfällt, werden die Metadaten dieses DataNode aus dem NameNode entfernt, und die Metadaten des neu zugewiesenen DataNode anstelle des ausgefallenen werden vom NameNode übernommen.
Wie macht HDFS das Arbeiten so einfach?
HDFS bietet die Möglichkeit, die Daten zwischen den DataNodes zu replizieren, und im Falle eines Fehlers im Cluster ist es einfach, die Daten sicher zu verwahren, da die Daten auf anderen Nodes verfügbar werden. Außerdem muss im gesamten Cluster keine hochzuverlässige Hardware vorhanden sein. Die DataNodes können billige Hardware sein und es wird nur ein hochzuverlässiger NameNode benötigt, der die Metadaten speichert.
Was kann man mit HDFS machen?
Man kann ein robustes System zum Speichern großer Datenmengen aufbauen, das einfach abzurufen ist und Fehlertoleranz und Skalierbarkeit bietet. Es ist einfach, Hardware hinzuzufügen, die kostengünstig ist und einfach über einen der Slave-Dienste überwacht werden kann.
Arbeiten mit HDFS
Es ist das Rückgrat von Hadoop und bietet viele Funktionen, die den Anforderungen der Big Data-Umgebung entsprechen. Die Arbeit mit HDFS erleichtert die Handhabung und Pflege großer Cluster. Es ist einfach, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz durch HDFS zu erreichen.
Vorteile
Einer der Vorteile von HDFS ist die Wirtschaftlichkeit. Unternehmen können ein zuverlässiges System mit kostengünstiger Hardware für die Speicherung aufbauen und es funktioniert gut mit Map Reduce, dem Verarbeitungsmodell von Hadoop. Es ist effizient bei der Ausführung von sequentiellen Lese- und Schreibvorgängen, die das Zugriffsmuster in Map Reduce-Jobs darstellen.
Erforderliche HDFS-Kenntnisse
Da HDFS für Hadoop Framework entwickelt wurde, sind Kenntnisse der Hadoop-Architektur von entscheidender Bedeutung. Außerdem ist das Hadoop-Framework in JAVA geschrieben, sodass ein gutes Verständnis der JAVA-Programmierung von entscheidender Bedeutung ist. Es wird zusammen mit Map Reduce Model verwendet, daher ist ein gutes Verständnis des Map Reduce-Auftrags ein zusätzlicher Bonus. Darüber hinaus sind gute Kenntnisse der Datenbank, praktische Kenntnisse der Hive Query Language sowie Fähigkeiten zur Problemlösung und Analyse in der Big Data-Umgebung erforderlich.
Warum sollten wir HDFS verwenden?
Mit der Zunahme des Datenvolumens pro Sekunde hat die Notwendigkeit, die riesige Datenmenge zu speichern, die bis zu Terabyte groß sein kann, und ein fehlertolerantes System zu haben, HDFS für viele Organisationen populär gemacht. HDFS speichert die Dateien in Blöcken und bietet Replikation. Der ungenutzte Speicherplatz in einem Block kann zum Speichern anderer Daten verwendet werden. NameNode speichert die Metadaten und muss daher sehr zuverlässig sein. Die Datenknoten, die die eigentlichen Daten speichern, sind jedoch preiswerte Hardware. Aufgrund zweier herausragender Vorteile wird es daher dringend empfohlen und als vertrauenswürdig eingestuft.
Umfang
Die Datenmenge, die aus nicht nummerierten Quellen erzeugt wird, ist enorm, was die Analyse und Speicherung noch schwieriger macht. Zur Lösung dieser Big-Data-Probleme ist Hadoop mit seinen beiden Komponenten HDFS und Map Reduce so beliebt geworden. Da die Daten jeden Tag von Sekunde zu Sekunde größer werden, steigt der Bedarf an Technologien wie HDFS sogar noch weiter, da die Unternehmen die enorme Datenmenge nicht einfach ignorieren können.
Warum brauchen wir HDFS?
Unternehmen entwickeln sich rasch in eine Richtung, in der Daten von größter Bedeutung sind. Die Daten, die aus vielen Quellen stammen, und auch die Daten, die täglich von ihren Unternehmen generiert werden, sind gleichermaßen wichtig. Die Verwendung eines Modells wie HDFS kann daher neben der Zuverlässigkeit sehr gut zu den jeweiligen Anforderungen passen.
Wer ist das richtige Publikum für das Erlernen von HDFS-Technologien?
Wer sich mit der Analyse oder Speicherung großer Datenmengen beschäftigt, findet HDFS sehr hilfreich. Selbst diejenigen, die Datenbanken bereits früher verwendet hatten und die wachsende Nachfrage auf dem Markt nach einem robusten System kennen, können mit HDFS den neuen Ansatz zum Kennenlernen von Big Data besser verstehen.
Wie hilft Ihnen diese Technologie beim Karrierewachstum?
Wenn Unternehmen die Big-Data-Technologie einsetzen, um die Daten zu speichern, sie dann zu analysieren und zu analysieren, um mithilfe von Technologien wie Hadoop ein besseres Geschäft aufzubauen, wird ihre Karriere sicherlich beschleunigt. HDFS ist eines der zuverlässigsten Modelle in Hadoop und die Arbeit damit bietet sehr gute Möglichkeiten.
Fazit
Heute wird HDFS von einigen der größten Unternehmen aufgrund seiner fehlertoleranten Architektur und seiner Kosteneffizienz verwendet. Da die Daten mit jeder Sekunde größer werden, steigt die Notwendigkeit, sie zu speichern, sogar von Tag zu Tag. Organisationen verlassen sich auf die Daten und deren Analyse. Mit diesem Trend in der Geschäftswelt bietet HDFS sicherlich eine sehr gute Plattform, auf der die Daten nicht nur gespeichert werden, sondern auch bei Störungen nicht verloren gehen.
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