O que é o HDFS?
HDFS significa Hadoop Distributed File System, que é usado na estrutura do Hadoop para armazenar grandes conjuntos de dados que são executados em hardware comum. É o componente principal do Hadoop que armazena uma enorme quantidade de dados usando hardware barato. Com o aumento do volume de dados, as tecnologias de Big Data ajudaram as organizações a enfrentar o problema de armazenar e processar a enorme quantidade de dados. O Hadoop é uma estrutura que armazena e processa os grandes conjuntos de dados.
Noções básicas sobre HDFS
O HDFS possui serviços como NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker e Secondary Name Node. O HDFS também fornece, por padrão, 3 replicações de dados no cluster, o que ajuda na recuperação dos dados se um nó estiver inativo devido a falha. Por exemplo, se houver um arquivo com tamanho de 100 MB, esse arquivo será armazenado no HDFS em três repetições, ocupando um total de 300 MB com os dois arquivos extras como backup. NameNode e Job Tracker são chamados nós principais, enquanto DataNode e Task Tracker são chamados nós escravos.
Os metadados são armazenados no NameNode e os dados são armazenados nos blocos de diferentes DataNodes, com base na disponibilidade de espaço livre no cluster. Se os metadados forem perdidos, o HDFS não funcionará e, como o NameNode salva os metadados, ele deve ter um hardware altamente confiável. O NameNode Secundário atua como um nó em espera para o NameNode durante a falha. Se um DataNode falhar, os metadados desse DataNode serão removidos do NameNode e os metadados do DataNode recém-alocado, em vez do falhado, serão utilizados pelo NameNode.
Como o HDFS torna o trabalho tão fácil?
O HDFS fornece o recurso de replicar os dados entre os DataNodes e, em caso de falha no cluster, é fácil manter os dados seguros, à medida que os dados se tornam disponíveis em outros nós. Também não é necessário ter hardware altamente confiável em todo o cluster. Os DataNodes podem ser hardware barato e é necessário apenas um NameNode altamente confiável para armazenar os metadados.
O que você pode fazer com o HDFS?
Pode-se construir um sistema robusto para armazenar uma quantidade enorme de dados, fácil de recuperar e fornecer tolerância a falhas e escalabilidade. É fácil adicionar hardware de baixo custo e pode ser facilmente monitorado através de um dos serviços escravos.
Trabalhando com HDFS
É a espinha dorsal do Hadoop e fornece muitos recursos para atender às necessidades do ambiente de Big Data. Trabalhar com o HDFS facilita o manuseio e a manutenção de clusters grandes. É fácil obter escalabilidade e tolerância a falhas através do HDFS.
Vantagens
Uma das vantagens do uso do HDFS é sua relação custo-benefício. As organizações podem criar um sistema confiável com hardware barato para armazenamento e funciona bem com o Map Reduce, que é o modelo de processamento do Hadoop. É eficiente na execução de leituras e gravações sequenciais, que é o padrão de acesso no Map Reduce Jobs.
Habilidades necessárias em HDFS
Como o HDFS foi projetado para o Hadoop Framework, o conhecimento da arquitetura do Hadoop é vital. Além disso, a estrutura do Hadoop é escrita em JAVA, portanto, um bom entendimento da programação JAVA é muito crucial. Ele é usado junto com o Map Reduce Model, portanto, uma boa compreensão do trabalho Map Reduce é um bônus adicional. Além do acima, é necessário um bom entendimento do Banco de Dados, conhecimento prático do Hive Query Language, além de habilidades analíticas e de solução de problemas no ambiente de Big Data.
Por que devemos usar o HDFS?
Com o aumento do volume de dados a cada segundo, a necessidade de armazenar uma enorme quantidade de dados com tamanho de até Terabytes e ter um sistema tolerante a falhas tornou o HDFS popular para muitas organizações. O HDFS armazena os arquivos em blocos e fornece replicação. O espaço não utilizado em um bloco pode ser usado para armazenar outros dados. O NameNode armazena os metadados, portanto, ele deve ser altamente confiável. Mas os DataNodes que armazenam os dados reais são hardware barato. Portanto, por causa de duas de suas vantagens mais importantes, é altamente recomendável e confiável.
Escopo
A quantidade de dados produzidos a partir de fontes não numeradas é enorme, o que dificulta ainda mais a análise e o armazenamento. Para resolver esses problemas de Big Data, o Hadoop se tornou tão popular com seus dois componentes, HDFS e Map Reduce. À medida que os dados crescem a cada segundo de cada dia, a necessidade de tecnologias como HDFS aumenta ainda mais, pois as organizações não podem simplesmente ignorar a enorme quantidade de dados.
Por que precisamos do HDFS?
As organizações estão se movendo rapidamente em direção a uma direção em que os dados são de extrema importância. Os dados coletados de várias fontes e também os dados gerados por seus negócios todos os dias são igualmente importantes. Portanto, adotar um modelo como o HDFS pode atender muito bem às suas necessidades, além de confiabilidade.
Quem é o público certo para aprender as tecnologias HDFS?
Qualquer pessoa que lide com a análise ou armazenamento de grande quantidade de dados pode achar o HDFS muito útil. Mesmo aqueles que usaram bancos de dados anteriormente e compreendem a crescente necessidade do mercado de fornecer um sistema robusto, o HDFS os ajuda a entender a nova abordagem de conhecer o Big Data.
Como esta tecnologia o ajudará no crescimento da carreira?
Como as organizações estão adotando a tecnologia Big Data para armazenar os dados, analisá-los e fazer uma amostra para criar um negócio melhor, com a ajuda de tecnologias como o Hadoop, certamente impulsiona sua carreira. O HDFS é um dos modelos mais confiáveis do Hadoop, e trabalhar com ele oferece ótimas oportunidades.
Conclusão
Hoje, o HDFS está sendo usado por algumas das maiores empresas devido à sua arquitetura tolerante a falhas, além de sua relação custo-benefício. À medida que os dados aumentam a cada segundo, a necessidade de armazená-los aumenta dia a dia. As organizações confiam nos dados e em sua análise. Portanto, com essa tendência nos negócios, o HDFS certamente oferece uma plataforma muito boa, na qual os dados não são apenas armazenados, mas também não são perdidos se houver alguma interrupção.
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