Hadoop - HDFS概述

Hadoop文件系统是使用分布式文件系统设计开发的。它在商品硬件上运行。与其他分布式系统不同，HDFS具有高度容错性，并使用低成本硬件设计。

HDFS拥有非常大量的数据并提供更容易的访问。为了存储这样庞大的数据，文件存储在多台机器上。这些文件以冗余方式存储，以便在发生故障时挽救系统免受可能的数据丢失。HDFS还使应用程序可用于并行处理。

HDFS的功能

• 它适用于分布式存储和处理。
• Hadoop提供了一个命令界面来与HDFS进行交互。
• namenode和datanode的内置服务器可帮助用户轻松检查群集的状态。
• 流式访问文件系统数据。
• HDFS提供文件权限和认证。

HDFS体系结构

下面给出了Hadoop文件系统的体系结构。

HDFS遵循主从架构，它具有以下元素。

Namenode会

namenode是包含GNU / Linux操作系统和namenode软件的商品硬件。它是一款可以在商品硬件上运行的软件。具有namenode的系统充当主服务器，它执行以下任务：

• 管理文件系统名称空间。
• 规范客户对文件的访问。
• 它还执行文件系统操作，例如重命名，关闭和打开文件和目录。

某个Datanode

datanode是一种商品硬件，具有GNU / Linux操作系统和datanode软件。对于集群中的每个节点（商品硬件/系统），都会有一个datanode。这些节点管理其系统的数据存储。

• 根据客户端请求，Datanodes在文件系统上执行读写操作。
• 他们还根据namenode的指令执行块创建，删除和复制等操作。

块

通常用户数据存储在HDFS的文件中。文件系统中的文件将被划分为一个或多个段和/或存储在单独的数据节点中。这些文件段被称为块。换句话说，HDFS可以读取或写入的最小数据量称为块。默认块大小为64MB，但可以根据需要更改HDFS配置来增加。

HDFS的目标

• 故障检测和恢复 ：由于HDFS包含大量商品硬件，所以组件的故障频繁。因此HDFS应该具有快速和自动故障检测和恢复机制。

• 巨大的数据集 ：HDFS应该每个集群有数百个节点来管理具有庞大数据集的应用程序。

• 数据硬件 ：当计算发生在数据附近时，可以高效地完成请求的任务。尤其是在涉及大量数据集的情况下，它可以减少网络流量并提高吞吐量。