Das HDFS-Architektur verstehen
Hadoop Distributed File System (HDFS) ist das primäre Speichersystem, das von Hadoop-Anwendungen verwendet wird. HDFS ist so konzipiert, dass es große Datenmengen in einer verteilten Rechenumgebung speichert und verarbeitet. Es bietet einen Hochdurchsatz-Zugang zu Anwendungsdaten und ist fehlertolerant, skalierbar und hochverfügbar.
HDFS-Architektur
HDFS folgt einer Master-Slave-Architektur und besteht aus den folgenden Schlüsselkomponenten:
NameNode
Der NameNode ist der Master-Knoten in der HDFS-Architektur. Er ist für die Verwaltung des Dateisystem-Namensraums verantwortlich, einschließlich des Verzeichnisbaums und der Metadaten für alle Dateien und Verzeichnisse im Baum. Der NameNode koordiniert auch den Zugriff der Clients auf die Dateien.
DataNodes
DataNodes sind die Slave-Knoten in der HDFS-Architektur. Sie sind für die Speicherung der eigentlichen Datenblöcke und die Bearbeitung von Lese- und Schreibanforderungen der Clients verantwortlich. DataNodes erstellen, löschen und replizieren Blöcke auch auf Anweisung des NameNodes.
Client
Der Client ist die Anwendung oder der Benutzer, der mit HDFS interagiert. Clients können verschiedene Operationen ausführen, wie das Erstellen, Löschen und Modifizieren von Dateien und Verzeichnissen sowie das Lesen und Schreiben von Daten in das und aus dem Dateisystem.
graph TD
NameNode -- Metadata --> DataNodes
Client -- Read/Write --> DataNodes
DataNodes -- Data Blocks --> NameNode
Der NameNode verwaltet den Dateisystem-Namensraum und die Abbildung von Dateien auf DataNodes, während die DataNodes die eigentlichen Datenblöcke speichern. Clients interagieren mit dem NameNode, um Informationen über den Speicherort der Datenblöcke zu erhalten, und greifen dann direkt auf die DataNodes zu, um Daten zu lesen oder zu schreiben.
HDFS-Datenreplikation
HDFS bietet Datenreplikation, um die Fehlertoleranz und Hochverfügbarkeit zu gewährleisten. Standardmäßig repliziert HDFS jeden Datenblock dreimal und speichert die Replikate auf verschiedenen DataNodes. Dies stellt sicher, dass die Daten auch dann verfügbar bleiben, wenn ein oder mehrere DataNodes ausfallen.
HDFS-Blockgröße
HDFS verwendet eine große Blockgröße, typischerweise 128 MB, um den Verwaltungsaufwand für viele kleine Dateien zu minimieren. Diese Designentscheidung basiert auf der Annahme, dass die meisten Hadoop-Anwendungen große Datenmengen verarbeiten, und die große Blockgröße hilft, die Anzahl der Datenträgerzugriffe zu reduzieren und den Gesamtdurchsatz zu verbessern.
Indem Sie die HDFS-Architektur und ihre Schlüsselkomponenten verstehen, können Sie besser verstehen, wie Sie das Dateisystem verwalten und damit interagieren können, einschließlich der Überprüfung der Informationen zur Datenträgerauslastung für HDFS-Dateien und -Verzeichnisse.