Обработка больших данных. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ Одной из ключевых особенностей HDFS является его оптимизация для доступа к данным с высокой пропускной способностью. Это достигается за счет нескольких архитектурных решений, которые обеспечивают эффективное чтение и запись данных в условиях распределенной среды.

      Во-первых, HDFS хранит данные в крупных последовательных блоках, обычно размером по умолчанию в 128 МБ или более. Такие большие блоки позволяют минимизировать накладные расходы на управление файлами и сократить количество операций ввода-вывода. Благодаря этому данные могут считываться большими порциями, что значительно увеличивает скорость передачи данных по сети и снижает задержки. Это особенно важно при обработке больших данных, где операции считывания/записи должны быть максимально эффективными для обработки огромных объемов информации.

      Во-вторых, HDFS изначально разрабатывался с учетом того, что типичные рабочие нагрузки будут состоять из последовательного чтения больших объемов данных и минимального количества операций записи. В отличие от традиционных файловых систем, которые оптимизированы для частого и случайного доступа, HDFS предполагает, что данные записываются один раз и редко изменяются, а затем читаются множество раз. Это позволяет использовать стратегию "записать один раз – прочитать много раз" (Write Once, Read Many, или WORM), что также способствует оптимизации работы системы под большие объемы данных.

      Наконец, система HDFS предполагает пакетную обработку данных, при которой данные собираются и обрабатываются крупными партиями. Этот подход позволяет системе концентрироваться на эффективной обработке больших данных, а не на управлении мелкими файлами и операциями. В результате HDFS идеально подходит для анализа данных в системах, таких как Hadoop, где важна высокая пропускная способность при работе с большими объемами информации.

      5. Архитектура «мастер-слейв»:

      HDFS (Hadoop Distributed File System) использует архитектуру "мастер-слейв", которая обеспечивает эффективное управление и хранение данных в распределенной среде. В этой архитектуре основной сервер, называемый NameNode, играет роль центрального управляющего узла, который отвечает за все метаданные файловой системы. Метаданные включают информацию о структуре каталогов, именах файлов, а также о том, где именно на узлах-слейвах хранятся блоки данных. NameNode выступает в качестве "мозга" системы, контролируя и координируя работу всех других узлов, обеспечивая целостность данных и доступ к ним.

      NameNode управляет всеми критически важными операциями над файловой системой. Это включает в себя такие операции, как открытие, закрытие, и переименование файлов и директорий. Когда клиент отправляет запрос на доступ к данным, сначала этот запрос поступает на NameNode, который проверяет местоположение блоков данных и возвращает клиенту необходимую информацию о том, на каких узлах-слейвах хранятся данные. После этого клиент может непосредственно взаимодействовать с этими узлами для получения или записи данных. Таким образом, NameNode является центральной точкой управления, без которой система не может функционировать.

      Узлы-слейвы СКАЧАТЬ