Обработка больших данных. Джейд Картер
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Обработка больших данных - Джейд Картер страница 6
HDFS также поддерживает функции, необходимые для эффективной работы в условиях большого количества одновременно выполняемых задач и разнообразных типов данных. Например, система оптимизирована для последовательного доступа к данным (предполагается, что большинство операций будет представлять собой чтение или запись больших блоков данных). Такая оптимизация делает HDFS особенно эффективной для аналитических задач, таких как обработка больших журналов данных, индексация веб-страниц, и другие задачи, где требуется последовательное чтение и обработка значительных объёмов информации.
HDFS тесно интегрирован с другими компонентами Hadoop, такими как MapReduce и YARN, что делает его неотъемлемой частью всей экосистемы Hadoop. Он служит базой для различных инструментов и приложений, которые используют распределённые вычисления и большие данные, предоставляя надёжную и масштабируемую инфраструктуру для хранения и обработки информации. В конечном счёте, HDFS стал ключевым элементом, благодаря которому Hadoop получил широкое распространение в мире обработки больших данных и обеспечил революцию в этой области, позволив организациям эффективно работать с огромными объёмами информации. (Рис. 1)
Общая схема HDFS
Имя узла (NameNode)
Расположение: В центре схемы.
Функции: Управляет метаданными (структурой каталогов, размещением блоков и информацией о репликации). Служит центральным координационным элементом.
Данные узлы (DataNodes)
Расположение: Окружает NameNode. Обычно несколько DataNodes.
Функции: Хранят фактические данные в виде блоков и обеспечивают операции чтения и записи.
Блоки данных
Расположение: На DataNodes.
Функции: Файлы делятся на блоки, которые хранятся на разных DataNodes. Каждый блок имеет несколько реплик.
Клиенты
Расположение: Снаружи от NameNode и DataNodes.
Функции: Запрашивают чтение или запись данных в HDFS.
Соединения и поток данных
Связь между клиентами и NameNode
Описание: Клиенты отправляют запросы на NameNode для получения информации о размещении блоков и для доступа к данным.
Связь между NameNode и DataNodes
Описание: NameNode управляет метаданными и информирует DataNodes о том, какие блоки данных где хранятся и каковы их реплики.
Связь между DataNodes
Описание: DataNodes обмениваются информацией о состоянии блоков, например, если необходимо создать новые реплики.
– MapReduce
MapReduce – это мощная модель программирования и фреймворк, разработанный Google для обработки и генерации больших наборов данных в распределенных вычислительных средах. СКАЧАТЬ