Qu'est-ce que HDFS?
HDFS signifie Hadoop Distributed File System, qui est utilisé dans le cadre Hadoop pour stocker d'énormes ensembles de données qui s'exécutent sur du matériel de base. C'est le composant central de Hadoop qui stocke une énorme quantité de données à l'aide de matériel peu coûteux. Avec l'augmentation du volume de données, les technologies Big Data ont aidé les organisations à résoudre le problème du stockage ainsi que le traitement de l'énorme quantité de données. Hadoop est un framework qui à la fois stocke et traite les énormes ensembles de données.
Comprendre HDFS
HDFS propose des services tels que NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker et Secondary Name Node. HDFS fournit également par défaut 3 réplications de données à travers le cluster, ce qui aide à récupérer les données si un nœud est en panne en raison d'une défaillance. Par exemple, s'il existe un fichier d'une taille de 100 Mo, ce fichier est stocké sur le HDFS dans 3 réplications occupant un total de 300 Mo avec les deux fichiers supplémentaires comme sauvegarde. NameNode et Job Tracker sont appelés nœuds maîtres tandis que DataNode et Task Tracker sont appelés nœuds esclaves.
Les métadonnées sont stockées dans NameNode et les données sont stockées dans les blocs de différents DataNodes en fonction de la disponibilité de l'espace libre sur le cluster. Si les métadonnées sont perdues, alors HDFS ne fonctionnera pas et comme le NameNode enregistre les métadonnées, il devrait avoir un matériel très fiable. Le NameNode secondaire agit comme un noeud de secours pour NameNode en cas d'échec. Si un DataNode échoue, les métadonnées de ce DataNode sont supprimées du NameNode et les métadonnées du DataNode nouvellement alloué au lieu de l'échec sont prises par le NameNode.
Comment HDFS facilite-t-il le travail?
HDFS offre la possibilité de répliquer les données entre les nœuds de données et en cas de panne dans le cluster, il est facile de garder les données en sécurité lorsque les données deviennent disponibles sur d'autres nœuds. Il n'est pas non plus nécessaire de disposer d'un matériel hautement fiable sur l'ensemble du cluster. Les DataNodes peuvent être du matériel bon marché et un seul NameNode hautement fiable stockant les métadonnées est requis.
Que pouvez-vous faire avec HDFS?
On peut construire un système robuste pour stocker une énorme quantité de données qui est facile à récupérer et offre une tolérance aux pannes et une évolutivité. Il est facile d'ajouter du matériel qui est peu coûteux et peut être facilement surveillé via l'un des services esclaves.
Travailler avec HDFS
C'est l'épine dorsale de Hadoop et offre de nombreuses fonctionnalités pour répondre aux besoins de l'environnement Big Data. Travailler avec HDFS facilite la gestion de grands clusters et leur maintenance. Il est facile d'obtenir une évolutivité et une tolérance aux pannes via HDFS.
Les avantages
L'un des avantages de l'utilisation de HDFS est sa rentabilité. Les organisations peuvent construire un système fiable avec du matériel de stockage peu coûteux et cela fonctionne bien avec Map Reduce, qui est le modèle de traitement de Hadoop. Il est efficace pour effectuer des lectures et des écritures séquentielles, ce qui est le modèle d'accès dans les travaux de réduction de carte.
Compétences HDFS requises
Comme HDFS est conçu pour Hadoop Framework, la connaissance de l'architecture Hadoop est vitale. De plus, le framework Hadoop est écrit en JAVA, donc une bonne compréhension de la programmation JAVA est très cruciale. Il est utilisé avec le modèle de réduction de carte, donc une bonne compréhension du travail de réduction de carte est un bonus supplémentaire. Outre ce qui précède, une bonne compréhension de la base de données, des connaissances pratiques du langage de requête Hive ainsi que des compétences en résolution de problèmes et en analyse dans un environnement Big Data sont requises.
Pourquoi devrions-nous utiliser HDFS?
Avec l'augmentation du volume de données chaque seconde, la nécessité de stocker l'énorme quantité de données pouvant atteindre plusieurs téraoctets et d'avoir un système tolérant aux pannes a rendu HDFS populaire pour de nombreuses organisations. HDFS stocke les fichiers en blocs et assure la réplication. L'espace inutilisé dans un bloc peut être utilisé pour stocker d'autres données. NameNode stocke les métadonnées, il doit donc être très fiable. Mais les DataNodes stockant les données réelles sont du matériel peu coûteux. Donc, en raison de deux de ses avantages les plus importants, il est fortement recommandé et fiable.
Portée
La quantité de données produites à partir de sources non numérotées est énorme, ce qui rend l'analyse et le stockage encore plus difficiles. Pour résoudre ces problèmes de Big Data, Hadoop est devenu si populaire avec ses deux composants, HDFS et Map Reduce. Au fur et à mesure que les données augmentent chaque seconde de chaque jour, le besoin de technologies comme HDFS augmente encore plus, car les organisations ne peuvent pas simplement ignorer la quantité massive de données.
Pourquoi avons-nous besoin de HDFS?
Les organisations évoluent rapidement vers une direction où les données sont de la plus haute importance. Les données collectées à partir de nombreuses sources ainsi que les données générées quotidiennement par leurs entreprises sont tout aussi importantes. L'adoption d'un modèle comme HDFS peut donc très bien convenir à leurs besoins ainsi que leur fiabilité.
Quelle est la bonne audience pour apprendre les technologies HDFS?
Quiconque s'occupe de l'analyse ou du stockage d'une énorme quantité de données peut trouver HDFS très utile. Même ceux qui avaient utilisé des bases de données plus tôt et qui comprennent le besoin croissant du marché de fournir un système robuste, HDFS les aide à comprendre la nouvelle approche de la connaissance du Big Data.
Comment cette technologie vous aidera-t-elle dans la croissance de carrière?
Alors que les organisations adoptent la technologie Big Data pour stocker les données, puis les analyser et les échantillonner afin de bâtir une meilleure entreprise, avec l'aide de technologies comme Hadoop, cela donne certainement un coup de pouce à sa carrière. HDFS est l'un des modèles les plus fiables de Hadoop et travailler avec lui offre de très bonnes opportunités.
Conclusion
Aujourd'hui, HDFS est utilisé par certaines des plus grandes entreprises en raison de son architecture tolérante aux pannes et de sa rentabilité. À mesure que les données augmentent à chaque seconde, la nécessité de les stocker augmente même de jour en jour. Les organisations s'appuient sur les données et leur analyse. Ainsi, avec cette tendance dans les affaires, HDFS fournit certainement une très bonne plate-forme où les données sont non seulement stockées, mais ne sont pas perdues en cas de perturbation.
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