HDFS ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ

ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಎಲ್ಲಾ ಗಾತ್ರದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಹಡೂಪ್ ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (HDFS) ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಒಂದು ಮೂಲಾಧಾರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ. ಈ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ HDFS ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಅದರ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಆರಂಭಿಕರು ಮತ್ತು ಅನುಭವಿ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಎಂದರೇನು?

HDFS ಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಎಂದರೇನು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸೋಣ. ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಎನ್ನುವುದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಅನೇಕ ಹೋಸ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಹಂಚಿಕೆಯ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನೇಕ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳೀಯ ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿ.
• ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನೇಕ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ಯಂತ್ರಗಳು ವಿಫಲವಾದರೂ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್: ಅನೇಕ ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಓದಬಹುದು ಮತ್ತು ಬರೆಯಬಹುದು, ಇದು ವೇಗದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ: ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಮಾಡಿಟಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಹಡೂಪ್ ಮತ್ತು HDFS ಪರಿಚಯ

ಹಡೂಪ್ ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ವಿತರಣಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. HDFS ಹಡೂಪ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಬಳಸುವ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟೆರಾಬೈಟ್‌ನಿಂದ ಪೆಟಾಬೈಟ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ) ಕಮಾಡಿಟಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

HDFS ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್: ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು

HDFS ಮಾಸ್ಟರ್-ಸ್ಲೇವ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1. ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್

ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ HDFS ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಸ್ಟರ್ ನೋಡ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

• ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಡೈರೆಕ್ಟರಿ ಟ್ರೀ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು: ಇದು ಪ್ರತಿ ಫೈಲ್‌ನ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾವ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಗಾ ಇಡುತ್ತದೆ.
• ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು: ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಿಂದ ಹಾರ್ಟ್‌ಬೀಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು: ಇದು ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್‌ಗೆ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ:

• FsImage: ಈ ಫೈಲ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
• EditLog: ಕೊನೆಯ FsImage ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್‌ಗೆ ಮಾಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಈ ಫೈಲ್ ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾರಂಭವಾದಾಗ, ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ FsImage ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕೃತಗೊಳಿಸಲು EditLog ಅನ್ನು ರಿಪ್ಲೇ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ HDFS ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯದ ಏಕೈಕ ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ. ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಲಭ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಅಪಾಯವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು, HDFS ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್‌ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಗಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ಸೆಕೆಂಡರಿ ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್: ಹೊಸ FsImage ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ FsImage ಮತ್ತು EditLog ಅನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಪುನರಾರಂಭಗೊಳ್ಳಲು ಬೇಕಾದ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಫೈಲ್‌ಓವರ್ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ.
• ಹಡೂಪ್ HA (ಹೈ ಅವೈಲೆಬಿಲಿಟಿ): ಆಕ್ಟಿವ್/ಸ್ಟ್ಯಾಂಡ್‌ಬೈ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಟಿವ್ ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಸ್ಟ್ಯಾಂಡ್‌ಬೈ ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಧಿಕಾರ ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

2. ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳು

ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳು HDFS ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಲೇವ್ ನೋಡ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ:

• ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು: ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಫೈಲ್‌ಗಳ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ.
• ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವುದು: ಅವರು ವಿನಂತಿಯ ಮೇರೆಗೆ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
• ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್‌ಗೆ ವರದಿ ಮಾಡುವುದು: ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್‌ಗೆ ಹಾರ್ಟ್‌ಬೀಟ್ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ಬ್ಲಾಕ್ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಕಳುಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಡೇಟಾನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕಮಾಡಿಟಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಆಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಅವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಗ್ಗವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ವಿಫಲವಾದರೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. HDFS ಅನೇಕ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು

ಬ್ಲಾಕ್ ಎನ್ನುವುದು HDFS ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದ ಚಿಕ್ಕ ಘಟಕವಾಗಿದೆ. HDFS ನಲ್ಲಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದಾಗ, ಅದನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. HDFS ನಲ್ಲಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಗಾತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 128MB ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅಗತ್ಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ದೊಡ್ಡ ಬ್ಲಾಕ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳಿವೆ:

• ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಪ್ರತಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಬ್ಲಾಕ್ ಗಾತ್ರವು ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಓದುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ: ದೊಡ್ಡ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಓದಲು ಕಡಿಮೆ ಸೀಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವೇಗದ ಓದುವ ವೇಗ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.

4. ಪ್ರತಿಕೃತಿ

ಪ್ರತಿಕೃತಿಯು HDFS ನ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದ್ದು ಅದು ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಅನೇಕ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಅಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 3 ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾನೋಡ್ ವಿಫಲವಾದಾಗ, ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳ ಹೊಸ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇತರ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳು ವಿಫಲವಾದರೂ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿರುವುದನ್ನು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಅಂಶವನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಅಂಶವು ಉತ್ತಮ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

HDFS ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ

HDFS ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.

1. HDFS ಗೆ ಡೇಟಾ ಬರೆಯುವುದು

1. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಹೊಸ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್‌ಗೆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
2. ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಫೈಲ್ ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿ ಇದೆಯೇ ಮತ್ತು ಅದೇ ಹೆಸರಿನ ಫೈಲ್ ಈಗಾಗಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಯಶಸ್ವಿಯಾದರೆ, ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಫೈಲ್‌ಗಾಗಿ ಹೊಸ ನಮೂದನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೈಲ್‌ನ ಮೊದಲ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾದ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
4. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಮೊದಲ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗೆ ಡೇಟಾದ ಮೊದಲ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಮೊದಲ ಡೇಟಾನೋಡ್ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಇತರ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಬರೆದ ನಂತರ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸ್ವೀಕೃತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
6. ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಬರೆಯುವವರೆಗೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಪ್ರತಿ ನಂತರದ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗೆ 3-5 ಹಂತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
7. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಫೈಲ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್‌ಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.

2. HDFS ನಿಂದ ಡೇಟಾ ಓದುವುದು

1. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಫೈಲ್ ತೆರೆಯಲು ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್‌ಗೆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
2. ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಫೈಲ್ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುಮತಿ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೈಲ್‌ನ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ.
4. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್‌ಗೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ.

HDFS ಬಳಸುವುದರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

HDFS ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: HDFS ಸಾವಿರಾರು ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದು.
• ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ: ಡೇಟಾ ಪ್ರತಿಕೃತಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಬಾಳಿಕೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್: ಸಮಾನಾಂತರ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶವು ವೇಗದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ: HDFS ಅನ್ನು ಕಮಾಡಿಟಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾ ಲೊಕಾಲಿಟಿ: HDFS ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ನೋಡ್‌ಗಳ ಹತ್ತಿರ ಇರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಹಡೂಪ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ: HDFS ಮ್ಯಾಪ್‌ರೆಡ್ಯೂಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಂತಹ ಇತರ ಹಡೂಪ್ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

HDFS ನ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು

HDFS ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್: ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಚಿಲ್ಲರೆ ಕಂಪನಿಯು ಮಾರಾಟದ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು HDFS ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಲಾಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸರ್ವರ್‌ಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು. ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಕಂಪನಿಯು ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಕಾಲ್ ಡೀಟೇಲ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ಸ್ (CDRs) ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು HDFS ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು. ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲು HDFS ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ವಿಷಯ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊಗಳಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಮಾಧ್ಯಮ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಮಾಧ್ಯಮ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಸ್ತಿ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡಲು HDFS ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಆರ್ಕೈವಿಂಗ್: ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಆರೋಗ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು HIPAA ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ರೋಗಿಗಳ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡಲು HDFS ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

HDFS ನ ಮಿತಿಗಳು

HDFS ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅದಕ್ಕೂ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳಿವೆ:

• ಕಡಿಮೆ-ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ: HDFS ಅನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಗೆ ಕಡಿಮೆ-ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ.
• ಏಕ ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್: ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು.
• ಸಣ್ಣ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತ ಬೆಂಬಲ: HDFS ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಣ್ಣ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ ಅಸಮರ್ಥ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿದ ನೇಮ್‌‌ನೋಡ್ ಲೋಡ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
• ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: HDFS ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು, ಇದಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

HDFS ಗೆ ಪರ್ಯಾಯಗಳು

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ HDFS ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಿದ್ದರೂ, ಹಲವಾರು ಪರ್ಯಾಯ ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• Amazon S3: ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸರ್ವಿಸಸ್ (AWS) ನೀಡುವ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಸೇವೆ.
• ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್: ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ (GCP) ನೀಡುವ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಸೇವೆ.
• Azure Blob Storage: ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಜುರೆನ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಪರಿಹಾರ.
• Ceph: ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ವಿತರಣಾ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್.
• GlusterFS: ಮತ್ತೊಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್.

ಯಾವ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬ ಆಯ್ಕೆಯು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಾದ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಇತರ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

HDFS ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ನಿಮ್ಮ HDFS ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಸರಿಯಾದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಆಯ್ಕೆ: CPU, ಮೆಮೊರಿ, ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್‌ನಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಡೇಟಾನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
• ಡೇಟಾ ಲೊಕಾಲಿಟಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ನೋಡ್‌ಗಳ ಹತ್ತಿರ ಇರಿಸಲು HDFS ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.
• ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ: HDFS ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ದೃಢವಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
• ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಯೋಜನೆ: ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಯೋಜನೆ ಮಾಡಿ.
• ಭದ್ರತಾ ಪರಿಗಣನೆಗಳು: ದೃಢೀಕರಣ, ಅಧಿಕಾರ ಮತ್ತು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನಂತಹ HDFS ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಸೂಕ್ತ ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.
• ನಿಯಮಿತ ಬ್ಯಾಕಪ್‌ಗಳು: ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ವಿಪತ್ತುಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ನಷ್ಟದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲು HDFS ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮಾಡಿ.
• ಬ್ಲಾಕ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ: ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಓದುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಗರಿಷ್ಠ ಬ್ಲಾಕ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ.
• ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್: ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು I/O ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು HDFS ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೊದಲು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ರೆಸ್ ಮಾಡಿ.

ತೀರ್ಮಾನ

HDFS ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖಿ ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅದರ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಈ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ HDFS ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ನೀವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್, ಅಥವಾ ಐಟಿ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿದ್ದರೂ, HDFS ನ ದೃಢವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಮೂಲ್ಯ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಅಗತ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ. ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, HDFS ಮತ್ತು ಅಂತಹುದೇ ವಿತರಣಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದಿಗೆ

• ಅಪಾಚೆ ಹಡೂಪ್ ದಸ್ತಾವೇಜು: https://hadoop.apache.org/docs/current/
• ಹಡೂಪ್: ದಿ ಡೆಫಿನಿಟಿವ್ ಗೈಡ್ ಬೈ ಟಾಮ್ ವೈಟ್