HDFS教程
在这个HDFS教程博客中继续前进之前，让我带您介绍一些与HDFS相关的疯狂统计信息：
- Facebook在2010年声称拥有存储21 PB数据的最大HDFS集群之一。
- 在2012年，Facebook宣布他们拥有最大的单个HDFS集群，数据量超过100 PB 。
- 和雅虎！在运行Hadoop的40,000多台服务器上拥有超过100,000个CPU，其最大的Hadoop集群运行4,500个节点。总而言之，雅虎！在HDFS中存储455 PB的数据。
- 事实上，到了2013年，“财富”50强中的大多数大牌都开始使用Hadoop了。
太难消化？对。正如Hadoop教程中所讨论的，Hadoop有两个基本单元 - S torage和Processing。当我说Hadoop的存储部分时，我指的是代表Hadoop分布式文件系统的HDFS。所以，在这个博客中，我将向您介绍 HDFS。
在这里，我将会谈到：
- 什么是HDFS？
- HDFS的优点
- HDFS的功能
在谈论HDFS之前，让我告诉你，什么是分布式文件系统？
DFS或分布式文件系统：
分布式文件系统讨论管理数据，即跨多台计算机或服务器的文件或文件夹。换句话说，DFS是一种文件系统，允许我们将数据存储在群集中的多个节点或机器上，并允许多个用户访问数据。所以基本上，它与您的机器中可用的文件系统具有相同的用途，例如用于具有NTFS（新技术文件系统）的Windows或用于具有HFS（分层文件系统）的Mac。唯一的区别是，在分布式文件系统的情况下，您将数据存储在多台机器而不是单台机器上。即使文件存储在整个网络中，DFS也可以组织和显示数据，使坐在机器上的用户感觉所有数据都存储在该机器中。
什么是HDFS？
Hadoop分布式文件系统或HDFS是基于Java的分布式文件系统，允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。因此，如果您安装Hadoop，您将HDFS作为底层存储系统来存储分布式环境中的数据。
我们举个例子来理解它。想象一下，你有十台机器或十台电脑，每台机器上有1TB的硬盘。现在，HDFS表示，如果您将Hadoop作为平台安装在这十台机器上，您将获得HDFS作为存储服务。Hadoop分布式文件系统以这样的方式分发，即每台机器都有自己的存储空间来存储任何类型的数据。
HDFS教程：HDFS的优点
1.分布式存储：
当您从Hadoop集群中的十台机器中的任何一台访问Hadoop分布式文件系统时，您会感觉到您已经登录到一台具有10 TB存储容量的大型机器（总计存储十台以上的机器）。这是什么意思？这意味着您可以存储一个10 TB的大文件，这个文件将分布在十台机器上（每个1 TB）。所以，它不限于每台机器的物理边界。
2.分布式和并行计算：
由于数据在机器上分配，因此我们可以利用分布式和并行计算。让我们通过上面的例子来理解这个概念。假设在一台机器上处理1TB文件需要43分钟。那么，现在告诉我，如果在具有类似配置的Hadoop集群中有10台机器（43分钟或4.3分钟），处理相同的1TB文件需要多长时间？4.3分钟，对！这里发生了什么？每个节点并行处理1TB文件的一部分。因此，前四三分钟的工作，现在只需要四点三分钟完成，因为工作分了十几台机器。
3.水平可伸缩性：
最后但并非最不重要的，让我们来讨论 一下Hadoop中的 横向扩展或扩展。有两种缩放比例：垂直和水平。在垂直缩放（放大）中，增加系统的硬件容量。换句话说，您购买更多的RAM或CPU，并将其添加到您的现有系统，使其更强大，更强大。但是，垂直缩放或扩大方面存在挑战：
- 总是有一个限制，你可以增加你的硬件容量。所以，你不能继续增加机器的RAM或CPU。
- 在垂直缩放中，您首先停止您的机器。然后增加内存或CPU，使其成为一个更强大的硬件堆栈。增加硬件容量后，重新启动机器。停机时停机成为一个挑战。
在水平缩放（横向扩展）的情况下，您可以向现有集群添加更多节点，而不是增加单个机器的硬件容量。而最重要的是，你可以添加更多的机器， 即不停止系统。因此，在扩大规模的同时，我们没有任何停机时间或绿色地带，没有任何类似的东西。在一天结束时，您将有更多的机器并行工作，以满足您的要求。
HDFS教程： HDFS的功能
当我们将在下一个HDFS教程博客中探索HDFS体系结构时，我们将详细了解这些功能。但是，现在让我们来看看HDFS的特性：
- 成本： 一般来说，HDFS部署在商用硬件上，例如您每天使用的台式机/笔记本电脑。所以，在项目的拥有成本方面是非常经济的。因为我们使用的是低成本的商品硬件，所以您无需花费大量资金来扩展Hadoop集群。换句话说，增加更多的节点到你的HDFS是成本效益的。
- 数据的种类和数量： 当我们谈论HDFS的时候，我们谈论的是存储巨大的数据，即TB级和PB级的数据和不同类型的数据。所以，您可以将任何类型的数据存储到HDFS中，无论是结构化的，非结构化的还是半结构化的。
- 可靠性和容错性： 当您将数据存储在HDFS上时，它会将给定的数据内部分割为数据块，并以分布的方式将其存储在Hadoop集群中。关于哪个数据块位于哪个数据节点上的信息被记录在元数据中。NameNode管理元数据， DataNode负责存储数据。
名称节点也复制数据，即维护数据的多个副本。数据的这种复制使得HDFS非常可靠和容错。因此，即使任何节点失败，我们也可以从驻留在其他数据节点上的副本中检索数据。默认情况下，复制因子为3.因此，如果将1 GB的文件存储在HDFS中，则最终将占用3 GB的空间。名称节点定期更新元数据并保持复制因子一致。
- 数据完整性： 数据完整性将讨论存储在我的HDFS中的数据是否正确。HDFS不断检查存储的数据的完整性与其校验和。如果发现任何错误，它会向名称节点报告。然后，名称节点创建额外的新副本，因此删除损坏的副本。
- 高吞吐量：吞吐量是单位时间内完成的工作量。它讨论了如何从文件系统访问数据的速度。基本上，它给你一个关于系统性能的见解。正如你在上面的例子中看到的那样，我们共用十台机器来增强计算。在那里我们能够将处理时间从 43分钟缩短到只有 4.3分钟，因为所有的机器都在并行工作。因此，通过并行处理数据，我们大大减少了处理时间，从而实现了高吞吐量。
- 数据局部性： 数据局部性讨论的是将处理单元移动到数据而不是数据到处理单元。在我们的传统系统中，我们曾经把数据带到应用层，然后进行处理。但是现在，由于数据的体系结构和庞大的数据量，把数据带到应用层会使网络性能显着降低。因此，在HDFS中，我们将计算部分带到数据所在的数据节点。因此，你不移动数据，你正在把程序或处理部分的数据。
所以现在，您对HDFS及其功能有一个简单的概念。但请相信我，这仅仅是冰山一角。在我的下一个HDFS教程博客中，我将深入探索HDFS 体系结构，并将揭开HDFS成功背后的秘密。我们将一起回答所有在你脑海中琢磨的问题，例如：
- 在Hadoop分布式文件系统中读取或写入数据时，幕后会发生什么？
- 像机架感知这样的算法是什么使得HDFS具有如此容错性？
- Hadoop分布式文件系统如何管理和创建副本？
- 什么是块操作？