Comprendre l'architecture HDFS
Le Hadoop Distributed File System (HDFS) est le système de stockage principal utilisé par les applications Hadoop. HDFS est conçu pour stocker et traiter de grandes quantités de données dans un environnement de calcul distribué. Il offre un accès à haut débit aux données des applications et est tolérant aux pannes, évolutif et hautement disponible.
Architecture HDFS
HDFS suit une architecture maître-esclave, composée des éléments clés suivants :
NameNode
Le NameNode est le nœud maître dans l'architecture HDFS. Il est responsable de la gestion de l'espace de noms du système de fichiers, y compris l'arborescence des répertoires et les métadonnées de tous les fichiers et répertoires de l'arbre. Le NameNode coordonne également l'accès aux fichiers par les clients.
DataNodes
Les DataNodes sont les nœuds esclaves dans l'architecture HDFS. Ils sont responsables du stockage des blocs de données réels et de la prise en charge des requêtes de lecture et d'écriture des clients. Les DataNodes effectuent également la création, la suppression et la réplication de blocs sur instruction du NameNode.
Client
Le client est l'application ou l'utilisateur qui interagit avec HDFS. Les clients peuvent effectuer diverses opérations, telles que la création, la suppression et la modification de fichiers et de répertoires, ainsi que la lecture et l'écriture de données dans le système de fichiers.
graph TD
NameNode -- Metadata --> DataNodes
Client -- Read/Write --> DataNodes
DataNodes -- Data Blocks --> NameNode
Le NameNode maintient l'espace de noms du système de fichiers et la correspondance entre les fichiers et les DataNodes, tandis que les DataNodes stockent les blocs de données réels. Les clients interagissent avec le NameNode pour obtenir des informations sur l'emplacement des blocs de données, puis accèdent directement aux DataNodes pour lire ou écrire des données.
Réplication des données HDFS
HDFS offre une réplication des données pour garantir la tolérance aux pannes et la haute disponibilité. Par défaut, HDFS réplique chaque bloc de données trois fois, stockant les réplicas sur différents DataNodes. Cela garantit que les données restent disponibles même si un ou plusieurs DataNodes échouent.
Taille des blocs HDFS
HDFS utilise une taille de bloc importante, généralement de 128 Mo, pour minimiser la charge de gestion de nombreux petits fichiers. Ce choix de conception est basé sur l'hypothèse que la plupart des applications Hadoop traitent de grandes quantités de données, et la taille de bloc importante permet de réduire le nombre de recherches sur disque et d'améliorer le débit global.
En comprenant l'architecture HDFS et ses composants clés, vous pouvez mieux saisir comment gérer et interagir avec le système de fichiers, y compris la vérification des informations d'utilisation du disque pour les fichiers et les répertoires HDFS.