HDFS Architektūros Supratimas: Gilus Pasinėrimas į Paskirstytas Failų Sistemas

Šiandienos duomenimis paremtame pasaulyje gebėjimas saugoti ir apdoroti didelius informacijos kiekius yra labai svarbus visų dydžių organizacijoms. Hadoop paskirstytos failų sistemos (HDFS) tapo kertine technologija didžiųjų duomenų valdymui ir analizei. Šis tinklaraščio įrašas pateikia išsamią HDFS architektūros apžvalgą, jos pagrindinius komponentus, funkcionalumą ir pranašumus, siūlydamas įžvalgų tiek pradedantiesiems, tiek patyrusiems profesionalams.

Kas yra Paskirstyta Failų Sistema?

Prieš pasinerdami į HDFS, apibrėžkime, kas yra paskirstyta failų sistema. Paskirstyta failų sistema yra failų sistema, leidžianti pasiekti failus iš kelių tinklo kompiuterių. Ji suteikia bendrą saugojimo infrastruktūrą, kurioje duomenys saugomi keliuose kompiuteriuose ir pasiekiami taip, tarsi jie būtų viename vietiniame diske. Šis požiūris siūlo keletą privalumų, įskaitant:

Mastelio keitimas: Lengvai padidinkite saugojimo talpą, į tinklą įtraukdami daugiau kompiuterių.
Atsparumas gedimams: Duomenys replikuojami keliuose kompiuteriuose, užtikrinant duomenų prieinamumą net ir sugedus kai kuriems kompiuteriams.
Didelis pralaidumas: Duomenys gali būti skaitomi ir rašomi lygiagrečiai iš kelių kompiuterių, todėl duomenų apdorojimas yra greitesnis.
Ekonomiškumas: Pasinaudokite standartine įranga, kad sukurtumėte ekonomišką saugojimo sprendimą.

Hadoop ir HDFS Pristatymas

Hadoop yra atvirojo kodo sistema, leidžianti paskirstytą didelių duomenų rinkinių apdorojimą kompiuterių klasteriuose. HDFS yra pagrindinė saugojimo sistema, naudojama Hadoop programose. Ji sukurta saugoti labai didelius failus (paprastai nuo terabaitų iki petabaitų) patikimai ir efektyviai kompiuterių klasteryje.

HDFS Architektūra: Pagrindiniai Komponentai

HDFS naudoja pagrindinio-vergo architektūrą, kurią sudaro šie pagrindiniai komponentai:

1. NameNode

NameNode yra pagrindinis mazgas HDFS klasteryje. Jis yra atsakingas už:

Failų sistemos vardų erdvės valdymą: NameNode prižiūri failų sistemos katalogų medį ir visų failų bei katalogų metaduomenis.
Duomenų blokų sekimą: Jis seka, kuriuose DataNodes saugomi kiekvieno failo blokai.
Prieigos prie failų valdymą: NameNode autentifikuoja klientus ir suteikia arba atsisako prieigos prie failų pagal leidimus.
Širdies plakimų ir blokų ataskaitų gavimą iš DataNodes: Tai padeda NameNode stebėti DataNodes būklę ir prieinamumą.

NameNode saugo failų sistemos metaduomenis dviejuose pagrindiniuose failuose:

FsImage: Šis failas apima visą failų sistemos vardų erdvės būseną konkrečiu laiko momentu.
EditLog: Šis failas įrašo visus failų sistemos vardų erdvės pakeitimus, padarytus nuo paskutinio FsImage sukūrimo.

Paleidžiant, NameNode įkelia FsImage į atmintį ir atkuria EditLog, kad atnaujintų failų sistemos metaduomenis. NameNode yra vienas gedimo taškas HDFS klasteryje. Sugedus NameNode, visa failų sistema tampa neprieinama. Siekiant sumažinti šią riziką, HDFS siūlo NameNode didelio prieinamumo parinktis, tokias kaip:

Antrinis NameNode: Periodiškai sujungia FsImage ir EditLog, kad sukurtų naują FsImage, sumažindamas laiką, reikalingą NameNode paleisti iš naujo. Tačiau tai nėra perjungimo sprendimas.
Hadoop HA (Didelis Prieinamumas): Naudoja du NameNodes aktyvioje / budėjimo konfigūracijoje. Sugedus aktyviam NameNode, budėjimo NameNode automatiškai perima valdymą.

2. DataNodes

DataNodes yra vergo mazgai HDFS klasteryje. Jie yra atsakingi už:

Duomenų blokų saugojimą: DataNodes saugo faktinius failų duomenų blokus savo vietinėje failų sistemoje.
Duomenų teikimą klientams: Jie teikia duomenų blokus klientams pagal užklausą.
Pranešimą NameNode: DataNodes periodiškai siunčia širdies plakimo signalus NameNode, kad nurodytų savo būklę ir prieinamumą. Jie taip pat siunčia blokų ataskaitas, kuriose išvardijami visi DataNode saugomi blokai.

DataNodes yra sukurti taip, kad būtų standartinė įranga, tai reiškia, kad jie yra palyginti nebrangūs ir juos galima lengvai pakeisti, jei jie sugenda. HDFS pasiekia atsparumą gedimams replikuodamas duomenų blokus keliuose DataNodes.

3. Blokai

Blokas yra mažiausias duomenų vienetas, kurį HDFS gali saugoti. Kai failas saugomas HDFS, jis padalijamas į blokus ir kiekvienas blokas saugomas viename ar daugiau DataNodes. Numatytasis bloko dydis HDFS paprastai yra 128 MB, tačiau jį galima konfigūruoti pagal programos reikalavimus.

Naudojant didelį bloko dydį, gaunama keletas privalumų:

Sumažinamos metaduomenų išlaidos: NameNode reikia saugoti tik kiekvieno bloko metaduomenis, todėl didesnis bloko dydis sumažina blokų skaičių ir metaduomenų kiekį.
Pagerina skaitymo našumą: Norint perskaityti didelį bloką, reikia mažiau paieškų ir perdavimų, todėl skaitymo greitis yra didesnis.

4. Replika

Replika yra pagrindinė HDFS funkcija, užtikrinanti atsparumą gedimams. Kiekvienas duomenų blokas replikuojamas keliuose DataNodes. Numatytasis replikavimo koeficientas paprastai yra 3, o tai reiškia, kad kiekvienas blokas saugomas trijuose skirtinguose DataNodes.

Sugedus DataNode, NameNode aptinka gedimą ir nurodo kitiems DataNodes sukurti naujas trūkstamų blokų replikas. Tai užtikrina, kad duomenys išliks prieinami net ir sugedus kai kuriems DataNodes.

Replikavimo koeficientą galima konfigūruoti pagal programos patikimumo reikalavimus. Didesnis replikavimo koeficientas užtikrina geresnį atsparumą gedimams, bet taip pat padidina saugojimo išlaidas.

HDFS Duomenų Srautas

Norint suprasti, kaip duomenys skaitomi ir rašomi į failų sistemą, būtina suprasti duomenų srautą HDFS.

1. Duomenų Rašymas į HDFS

Klientas siunčia užklausą NameNode, kad sukurtų naują failą.
NameNode patikrina, ar klientas turi leidimą sukurti failą ir ar jau yra failas tokiu pačiu pavadinimu.
Jei patikrinimai sėkmingi, NameNode sukuria naują įrašą failui failų sistemos vardų erdvėje ir grąžina DataNodes adresus, kuriuose turėtų būti saugomas pirmasis failo blokas.
Klientas rašo pirmąjį duomenų bloką į pirmąjį DataNode sąraše. Tada pirmasis DataNode replikuoja bloką į kitus DataNodes replikavimo vamzdyne.
Kai blokas parašomas į visus DataNodes, klientas gauna patvirtinimą.
Klientas kartoja 3–5 veiksmus kiekvienam paskesniam duomenų blokui, kol visas failas bus parašytas.
Galiausiai klientas informuoja NameNode, kad failas buvo visiškai parašytas.

2. Duomenų Skaitymas iš HDFS

Klientas siunčia užklausą NameNode, kad atidarytų failą.
NameNode patikrina, ar klientas turi leidimą pasiekti failą, ir grąžina DataNodes adresus, kuriuose saugomi failo blokai.
Klientas prisijungia prie DataNodes ir skaito duomenų blokus lygiagrečiai.
Klientas sujungia blokus į visą failą.

HDFS Naudojimo Privalumai

HDFS siūlo daug privalumų organizacijoms, tvarkančioms didelio masto duomenis:

Mastelio keitimas: HDFS gali būti išplėsta iki petabaitų duomenų saugojimo tūkstančiuose mazgų.
Atsparumas gedimams: Duomenų replikavimas užtikrina aukštą prieinamumą ir duomenų patvarumą.
Didelis pralaidumas: Lygiagreti prieiga prie duomenų leidžia greičiau apdoroti duomenis.
Ekonomiškumas: HDFS galima įdiegti standartinėje įrangoje, sumažinant infrastruktūros išlaidas.
Duomenų lokalumas: HDFS stengiasi patalpinti duomenis šalia apdorojimo mazgų, sumažindamas tinklo srautą.
Integracija su Hadoop ekosistema: HDFS sklandžiai integruojama su kitais Hadoop komponentais, tokiais kaip MapReduce ir Spark.

HDFS Naudojimo Atvejai

HDFS plačiai naudojamas įvairiose pramonės šakose ir programose, įskaitant:

Duomenų Saugykla: Didelių struktūrizuotų duomenų kiekių saugojimas ir analizė verslo žvalgybai. Pavyzdžiui, mažmeninės prekybos įmonė gali naudoti HDFS pardavimo operacijų duomenims saugoti ir klientų pirkimo modeliams analizuoti.
Žurnalų Analizė: Žurnalų failų apdorojimas ir analizė iš serverių, programų ir tinklo įrenginių, siekiant nustatyti problemas ir pagerinti našumą. Telekomunikacijų įmonė gali naudoti HDFS skambučių išrašų įrašams (CDR) analizuoti, siekiant aptikti sukčiavimą ir optimizuoti tinklo maršrutą.
Mašininis Mokymasis: Didelių duomenų rinkinių saugojimas ir apdorojimas mokymo mašininio mokymosi modeliams. Finansų įstaiga gali naudoti HDFS istorinių akcijų rinkos duomenų saugojimui ir modelių mokymui, siekiant numatyti ateities rinkos tendencijas.
Turinio Valdymas: Didelių medijos failų, tokių kaip vaizdai, vaizdo įrašai ir garso įrašai, saugojimas ir valdymas. Medijos įmonė gali naudoti HDFS savo skaitmeninio turto bibliotekai saugoti ir turiniui transliuoti vartotojams.
Archyvavimas: Istorinių duomenų saugojimas atitikties ir reguliavimo tikslais. Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjas gali naudoti HDFS pacientų medicininiams įrašams archyvuoti, kad atitiktų HIPAA taisykles.

HDFS Apribojimai

Nors HDFS siūlo didelių privalumų, ji taip pat turi tam tikrų apribojimų:

Netinka mažos delsos prieigai: HDFS yra skirta paketiniam apdorojimui ir nėra optimizuota programoms, kurioms reikia mažos delsos prieigos prie duomenų.
Viena vardų erdvė: NameNode valdo visą failų sistemos vardų erdvę, kuri gali tapti kliūtimi labai dideliems klasteriams.
Ribotas mažų failų palaikymas: Didelio skaičiaus mažų failų saugojimas HDFS gali lemti neefektyvų saugojimo panaudojimą ir padidinti NameNode apkrovą.
Sudėtingumas: HDFS klasterio nustatymas ir valdymas gali būti sudėtingas, reikalaujantis specializuotos patirties.

HDFS Alternatyvos

Nors HDFS išlieka populiariu didžiųjų duomenų saugojimo pasirinkimu, yra keletas alternatyvių paskirstytų failų sistemų, įskaitant:

Amazon S3: Labai mastelio keičiama ir patvari objektų saugyklos paslauga, kurią siūlo Amazon Web Services (AWS).
Google Cloud Storage: Panaši objektų saugyklos paslauga, kurią siūlo Google Cloud Platform (GCP).
Azure Blob Storage: Microsoft Azure objektų saugyklos sprendimas.
Ceph: Atvirojo kodo paskirstyta objektų saugykla ir failų sistema.
GlusterFS: Kita atvirojo kodo paskirstyta failų sistema.

Failų sistemos pasirinkimas priklauso nuo konkrečių programos reikalavimų, tokių kaip mastelio keitimas, našumas, kaina ir integracija su kitais įrankiais ir paslaugomis.

Geriausia HDFS Diegimo ir Valdymo Praktika

Norėdami užtikrinti optimalų HDFS klasterio našumą ir patikimumą, apsvarstykite šią geriausią praktiką:

Tinkamas įrangos pasirinkimas: Pasirinkite tinkamą įrangą DataNodes, atsižvelgdami į tokius veiksnius kaip CPU, atmintis, saugojimo talpa ir tinklo pralaidumas.
Duomenų lokalumo optimizavimas: Konfigūruokite HDFS, kad duomenys būtų patalpinti šalia apdorojimo mazgų, kad sumažintumėte tinklo srautą.
Stebėjimas ir įspėjimai: Įdiekite patikimą stebėjimo sistemą, kad stebėtumėte HDFS klasterio būklę ir našumą, ir nustatykite įspėjimus, kad praneštumėte administratoriams apie galimas problemas.
Talpos planavimas: Reguliariai stebėkite saugojimo panaudojimą ir planuokite būsimus talpos poreikius.
Saugos aspektai: Įdiekite atitinkamas saugos priemones, kad apsaugotumėte HDFS saugomus duomenis, pvz., autentifikavimą, autorizaciją ir šifravimą.
Reguliarios atsarginės kopijos: Reguliariai kurkite HDFS metaduomenų ir duomenų atsargines kopijas, kad apsisaugotumėte nuo duomenų praradimo įrangos gedimų ar kitų nelaimių atveju.
Optimizuokite Bloko Dydį: Optimalaus bloko dydžio pasirinkimas yra svarbus mažinant metaduomenų išlaidas ir gerinant skaitymo našumą.
Duomenų Suspaudimas: Suspauskite didelius failus prieš saugodami juos HDFS, kad sutaupytumėte vietos saugykloje ir pagerintumėte įvesties/išvesties našumą.

Išvada

HDFS yra galinga ir universali paskirstyta failų sistema, kuri vaidina lemiamą vaidmenį valdant ir apdorojant didžiuosius duomenis. Norint kurti ir prižiūrėti mastelio keičiamus ir patikimus duomenų apdorojimo srautus, būtina suprasti jos architektūrą, komponentus ir duomenų srautą. Laikydamiesi geriausios praktikos, aprašytos šiame tinklaraščio įraše, galite užtikrinti, kad jūsų HDFS klasteris veiktų optimaliai ir atitiktų jūsų organizacijos poreikius.

Nesvarbu, ar esate duomenų mokslininkas, programinės įrangos inžinierius ar IT profesionalas, tvirtas HDFS supratimas yra neįkainojamas turtas šiandienos duomenimis paremtame pasaulyje. Išnagrinėkite šio įrašo išteklius ir toliau mokykitės apie šią esminę technologiją. Didėjant duomenų kiekiui, HDFS ir panašių paskirstytų failų sistemų svarba tik didės.

Tolimesnis Skaitymas

Apache Hadoop Dokumentacija: https://hadoop.apache.org/docs/current/
Hadoop: The Definitive Guide by Tom White