Обработка больших данных. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ кластера. Эта архитектура делает Hadoop идеальным выбором для организаций, которые работают с большими объемами данных и нуждаются в надежном и масштабируемом решении для их хранения и обработки.

      2. Высокая отказоустойчивость:

      Hadoop Distributed File System (HDFS) был разработан для обеспечения высокой надежности данных, и одним из ключевых механизмов, который это обеспечивает, является репликация данных. Репликация в HDFS подразумевает автоматическое создание копий (реплик) каждого блока данных и их распределение по различным узлам (DataNodes) в кластере. По умолчанию каждый блок данных копируется трижды: основная копия и две дополнительные реплики. Эта стратегия существенно повышает устойчивость системы к аппаратным сбоям и обеспечивает непрерывную доступность данных.

      Механизм репликации в HDFS

      Репликация данных в HDFS работает следующим образом: когда файл загружается в HDFS, он разбивается на блоки фиксированного размера (обычно 128 МБ или 256 МБ). Каждый из этих блоков автоматически реплицируется на несколько узлов в кластере. Например, если у нас есть файл, состоящий из четырех блоков, то при репликации уровня три (по умолчанию) каждый из этих блоков будет храниться на трех разных узлах. Таким образом, для одного файла будет создано 12 блоков данных, распределенных по разным DataNodes в кластере. Такой подход обеспечивает распределение нагрузки и повышает производительность, так как каждый узел может участвовать в параллельной обработке данных.

      Преимущества репликации данных в HDFS

      1. Отказоустойчивость: Репликация данных позволяет HDFS быть устойчивым к аппаратным сбоям. Если один из узлов выходит из строя, данные не теряются, так как их копии (реплики) хранятся на других узлах. Когда DataNode становится недоступным, система автоматически переключается на использование реплик, хранящихся на других узлах. Например, если узел, содержащий основную копию блока данных, выйдет из строя, HDFS сможет использовать одну из реплик этого блока, хранящихся на других узлах. Это обеспечивает непрерывный доступ к данным без перерывов в обслуживании.

      2. Автоматическое восстановление данных: В случае выхода из строя одного из узлов и потери одной из реплик, HDFS автоматически инициирует процесс восстановления. NameNode, основной узел, управляющий метаданными файловой системы, обнаруживает отсутствие реплики и автоматически инициирует процесс её восстановления, создавая новую копию потерянного блока данных на другом узле. Это обеспечивает непрерывное соблюдение заданного уровня репликации и поддержание надежности данных.

      3. Балансировка нагрузки: Репликация также способствует балансировке нагрузки в кластере. При выполнении запросов на чтение HDFS может использовать реплики, которые находятся на узлах с наименьшей нагрузкой, что позволяет равномерно распределять запросы на чтение и повышать общую производительность системы. Это особенно важно в сценариях с интенсивными операциями чтения, когда доступ к данным должен быть быстрым и эффективным.

СКАЧАТЬ