¿Qué es HDFS?
HDFS significa Hadoop Distributed File System, que se utiliza en el marco de Hadoop para almacenar grandes conjuntos de datos que se ejecutan en hardware básico. Es el componente principal de Hadoop que almacena una gran cantidad de datos utilizando hardware económico. Con el aumento en el volumen de datos, las tecnologías Big Data han ayudado a las organizaciones a abordar el problema del almacenamiento y el procesamiento de la gran cantidad de datos. Hadoop es un marco que almacena y procesa los enormes conjuntos de datos.
Entendiendo HDFS
HDFS tiene servicios como NameNode, DataNode, Job Tracker, Task Tracker y Secondary Name Node. HDFS también proporciona de manera predeterminada 3 réplicas de datos en el clúster, lo que ayuda a recuperar los datos si un nodo está inactivo debido a una falla. Por ejemplo, si hay un archivo con un tamaño de 100 MB, este archivo se almacena en el HDFS en 3 réplicas que ocupan un total de 300 MB con los dos archivos adicionales como copia de seguridad. NameNode y Job Tracker se denominan Master Nodes, mientras que DataNode y Task Tracker se denominan Slave Nodes.
Los metadatos se almacenan en NameNode y los datos se almacenan en los bloques de diferentes DataNodes en función de la disponibilidad de espacio libre en el clúster. Si se pierden los metadatos, HDFS no funcionará y, como NameNode guarda los metadatos, debe tener un hardware altamente confiable. El NameNode secundario actúa como un nodo en espera para NameNode durante la falla. Si un DataNode falla, los metadatos de ese DataNode se eliminan del NameNode y los Namedade toman los metadatos del DataNode recién asignado en lugar del fallido.
¿Cómo hace HDFS que trabajar sea tan fácil?
HDFS proporciona la función de replicar los datos entre los nodos de datos y, en caso de cualquier falla en el clúster, es fácil mantener los datos seguros a medida que los datos estén disponibles en otros nodos. Tampoco es necesario tener hardware altamente confiable en todo el clúster. Los DataNodes pueden ser hardware barato y solo se requiere un NameNode altamente confiable que almacene los metadatos.
¿Qué puedes hacer con HDFS?
Se puede construir un sistema robusto para almacenar una gran cantidad de datos que es fácil de recuperar y proporciona tolerancia a fallas y escalabilidad. Es fácil agregar hardware que es económico y se puede monitorear fácilmente a través de uno de los servicios esclavos.
Trabajando con HDFS
Es la columna vertebral de Hadoop y ofrece muchas funciones para satisfacer las necesidades del entorno de Big Data. Trabajar con HDFS facilita el manejo de clústeres grandes y su mantenimiento. Es fácil lograr escalabilidad y tolerancia a fallas a través de HDFS.
Ventajas
Una de las ventajas de usar HDFS es su rentabilidad. Las organizaciones pueden crear un sistema confiable con hardware económico para almacenamiento y funciona bien con Map Reduce, que es el modelo de procesamiento de Hadoop. Es eficiente en la realización de lecturas y escrituras secuenciales, que es el patrón de acceso en Map Reduce Jobs.
Habilidades HDFS requeridas
Como HDFS está diseñado para Hadoop Framework, el conocimiento de Hadoop Architecture es vital. Además, el marco Hadoop está escrito en JAVA, por lo que una buena comprensión de la programación JAVA es muy crucial. Se utiliza junto con el modelo Map Reduce, por lo que una buena comprensión del trabajo Map Reduce es una ventaja adicional. Además de lo anterior, se requiere una buena comprensión de la base de datos, el conocimiento práctico del lenguaje de consulta Hive junto con la resolución de problemas y la habilidad analítica en el entorno Big Data.
¿Por qué deberíamos usar HDFS?
Con el aumento en el volumen de datos cada segundo, la necesidad de almacenar la gran cantidad de datos que puede tener un tamaño de hasta Terabytes y tener un sistema tolerante a fallas ha hecho que HDFS sea popular para muchas organizaciones. HDFS almacena los archivos en bloques y proporciona replicación. El espacio no utilizado en un bloque se puede usar para almacenar otros datos. NameNode almacena los metadatos, por lo que tiene que ser altamente confiable. Pero los DataNodes que almacenan los datos reales son hardware económico. Entonces, debido a dos de sus ventajas más destacadas, es muy recomendable y confiable.
Alcance
La cantidad de datos producidos a partir de fuentes no numeradas es masiva, lo que hace que el análisis y el almacenamiento sean aún más difíciles. Para resolver estos problemas de Big Data, Hadoop se ha vuelto tan popular con sus dos componentes, HDFS y Map Reduce. A medida que los datos crecen cada segundo de cada día, la necesidad de tecnologías como HDFS incluso crece más, ya que las organizaciones no pueden ignorar la gran cantidad de datos.
¿Por qué necesitamos HDFS?
Las organizaciones se están moviendo rápidamente hacia una dirección donde los datos tienen la mayor importancia. Los datos recopilados de muchas fuentes y también los datos generados por sus negocios todos los días son igualmente importantes. Por lo tanto, adoptar un modelo como HDFS puede adaptarse muy bien a sus necesidades junto con la confiabilidad.
¿Quién es el público adecuado para aprender las tecnologías HDFS?
Cualquiera que se ocupe del análisis o el almacenamiento de una gran cantidad de datos puede encontrar que HDFS es muy útil. Incluso aquellos que habían usado Bases de datos anteriormente y entienden la creciente necesidad en el mercado de proporcionar un sistema robusto, HDFS les ayuda a comprender el nuevo enfoque para conocer los Big Data.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
A medida que las organizaciones adoptan la tecnología Big Data para almacenar los datos, luego analizarlos y probarlos para construir un mejor negocio, con la ayuda de tecnologías como Hadoop, sin duda da un impulso a la carrera de uno. HDFS es uno de los modelos más confiables en Hadoop y trabajar con él brinda muy buenas oportunidades.
Conclusión
Hoy HDFS está siendo utilizado por algunas de las compañías más grandes debido a su arquitectura tolerante a fallas junto con su rentabilidad. A medida que los datos crecen cada segundo, la necesidad de almacenarlos incluso aumenta día a día. Las organizaciones confían en los datos y su análisis. Entonces, con esta tendencia en los negocios, HDFS ciertamente proporciona una plataforma muy buena donde los datos no solo se almacenan, sino que tampoco se pierden si hay alguna interrupción.
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