HDFS arhitektūras izpratne: padziļināts ieskats sadalītajās failu sistēmās

Mūsdienu datos balstītajā pasaulē spēja uzglabāt un apstrādāt milzīgu informācijas apjomu ir ļoti svarīga jebkura lieluma organizācijām. Hadoop sadalītā failu sistēma (HDFS) ir kļuvusi par stūrakmeni lielo datu pārvaldībā un analīzē. Šis emuāra ieraksts sniedz visaptverošu pārskatu par HDFS arhitektūru, tās galvenajām sastāvdaļām, funkcionalitāti un priekšrocībām, piedāvājot ieskatu gan iesācējiem, gan pieredzējušiem profesionāļiem.

Kas ir sadalītā failu sistēma?

Pirms iedziļināmies HDFS, definēsim, kas ir sadalītā failu sistēma. Sadalītā failu sistēma ir failu sistēma, kas ļauj piekļūt failiem no vairākiem resursdatoriem tīklā. Tā nodrošina koplietojamu krātuves infrastruktūru, kurā dati tiek glabāti vairākās mašīnās un tiem var piekļūt tā, it kā tie atrastos vienā lokālā diskā. Šai pieejai ir vairākas priekšrocības, tostarp:

• Mērogojamība: Viegli paplašināt krātuves ietilpību, pievienojot tīklam vairāk mašīnu.
• Kļūmju tolerance: Dati tiek replicēti vairākās mašīnās, nodrošinot datu pieejamību pat tad, ja dažas mašīnas sabojājas.
• Augsta caurlaidspēja: Datus var lasīt un rakstīt paralēli no vairākām mašīnām, tādējādi panākot ātrāku datu apstrādi.
• Izmaksu efektivitāte: Izmantot plaša patēriņa aparatūru (commodity hardware), lai izveidotu izmaksu ziņā efektīvu krātuves risinājumu.

Iepazīstinām ar Hadoop un HDFS

Hadoop ir atvērtā koda ietvars, kas nodrošina lielu datu kopu sadalītu apstrādi datoru klasteros. HDFS ir primārā krātuves sistēma, ko izmanto Hadoop lietojumprogrammas. Tā ir paredzēta, lai uzticami un efektīvi glabātu ļoti lielus failus (parasti terabaitu līdz petabaitu diapazonā) plaša patēriņa aparatūras klasterī.

HDFS arhitektūra: galvenie komponenti

HDFS ir balstīta uz "master-slave" (saimnieks-vergs) arhitektūru, kas sastāv no šādiem galvenajiem komponentiem:

1. NameNode

NameNode ir saimniekmezgls (master node) HDFS klasterī. Tas ir atbildīgs par:

• Failu sistēmas vārdu telpas (namespace) pārvaldība: NameNode uztur failu sistēmas direktoriju koku un metadatus visiem failiem un direktorijām.
• Datu bloku izsekošana: Tas seko līdzi, kuri DataNodes glabā katra faila blokus.
• Piekļuves kontrole failiem: NameNode autentificē klientus un piešķir vai liedz piekļuvi failiem, pamatojoties uz atļaujām.
• Sirdspukstu (heartbeats) un bloku ziņojumu saņemšana no DataNodes: Tas palīdz NameNode uzraudzīt DataNodes stāvokli un pieejamību.

NameNode glabā failu sistēmas metadatus divos galvenajos failos:

• FsImage: Šis fails satur pilnīgu failu sistēmas vārdu telpas stāvokli noteiktā laika brīdī.
• EditLog: Šis fails reģistrē visas izmaiņas, kas veiktas failu sistēmas vārdu telpā kopš pēdējā FsImage izveides.

Startēšanas laikā NameNode ielādē FsImage atmiņā un atkārto EditLog, lai atjauninātu failu sistēmas metadatus. NameNode ir viens kļūmes punkts (single point of failure) HDFS klasterī. Ja NameNode sabojājas, visa failu sistēma kļūst nepieejama. Lai mazinātu šo risku, HDFS nodrošina NameNode augstas pieejamības (high availability) iespējas, piemēram:

• Secondary NameNode: Periodiski apvieno FsImage un EditLog, lai izveidotu jaunu FsImage, samazinot laiku, kas nepieciešams NameNode pārstartēšanai. Tomēr tas nav avārijpārslēgšanas (failover) risinājums.
• Hadoop HA (augsta pieejamība): Izmanto divus NameNodes aktīvā/gaidstāves (active/standby) konfigurācijā. Ja aktīvais NameNode sabojājas, gaidstāves NameNode automātiski pārņem tā funkcijas.

2. DataNodes

DataNodes ir pakļautie mezgli (slave nodes) HDFS klasterī. Tie ir atbildīgi par:

• Datu bloku glabāšana: DataNodes glabā failu faktiskos datu blokus savā lokālajā failu sistēmā.
• Datu apkalpošana klientiem: Tie apkalpo datu blokus klientiem pēc pieprasījuma.
• Ziņošana NameNode: DataNodes periodiski sūta sirdspukstu signālus uz NameNode, lai norādītu uz savu stāvokli un pieejamību. Tie sūta arī bloku ziņojumus, kuros uzskaitīti visi DataNode glabātie bloki.

DataNodes ir paredzēti kā plaša patēriņa aparatūra, kas nozīmē, ka tie ir salīdzinoši lēti un tos var viegli nomainīt, ja tie sabojājas. HDFS panāk kļūmju toleranci, replicējot datu blokus vairākos DataNodes.

3. Bloki

Bloks ir mazākā datu vienība, ko HDFS var uzglabāt. Kad fails tiek glabāts HDFS, tas tiek sadalīts blokos, un katrs bloks tiek glabāts vienā vai vairākos DataNodes. Noklusējuma bloka izmērs HDFS parasti ir 128MB, bet to var konfigurēt atkarībā no lietojumprogrammas prasībām.

Liela bloka izmēra izmantošana sniedz vairākas priekšrocības:

• Samazina metadatu pieskaitāmās izmaksas: NameNode nepieciešams glabāt metadatus tikai par katru bloku, tādēļ lielāks bloka izmērs samazina bloku skaitu un metadatu apjomu.
• Uzlabo lasīšanas veiktspēju: Liela bloka lasīšanai nepieciešams mazāk meklēšanas (seek) un pārsūtīšanas operāciju, kas nodrošina ātrāku lasīšanas ātrumu.

4. Replikācija

Replikācija ir galvenā HDFS iezīme, kas nodrošina kļūmju toleranci. Katrs datu bloks tiek replicēts vairākos DataNodes. Noklusējuma replikācijas faktors parasti ir 3, kas nozīmē, ka katrs bloks tiek glabāts trīs dažādos DataNodes.

Kad DataNode sabojājas, NameNode konstatē kļūmi un uzdod citiem DataNodes izveidot jaunas trūkstošo bloku replikas. Tas nodrošina, ka dati paliek pieejami pat tad, ja daži DataNodes sabojājas.

Replikācijas faktoru var konfigurēt, pamatojoties uz lietojumprogrammas uzticamības prasībām. Augstāks replikācijas faktors nodrošina labāku kļūmju toleranci, bet arī palielina krātuves izmaksas.

HDFS datu plūsma

HDFS datu plūsmas izpratne ir būtiska, lai saprastu, kā dati tiek lasīti un rakstīti failu sistēmā.

1. Datu rakstīšana HDFS

1. Klients nosūta pieprasījumu NameNode izveidot jaunu failu.
2. NameNode pārbauda, vai klientam ir atļauja izveidot failu un vai fails ar tādu pašu nosaukumu jau nepastāv.
3. Ja pārbaudes ir veiksmīgas, NameNode izveido jaunu ierakstu failam failu sistēmas vārdu telpā un atgriež to DataNodes adreses, kurās jāglabā faila pirmais bloks.
4. Klients raksta pirmo datu bloku pirmajā DataNode no saraksta. Pēc tam pirmais DataNode replicē bloku uz pārējiem DataNodes replikācijas konveijerā (pipeline).
5. Kad bloks ir ierakstīts visos DataNodes, klients saņem apstiprinājumu.
6. Klients atkārto 3.-5. darbību katram nākamajam datu blokam, līdz viss fails ir ierakstīts.
7. Visbeidzot, klients informē NameNode, ka fails ir pilnībā ierakstīts.

2. Datu lasīšana no HDFS

1. Klients nosūta pieprasījumu NameNode atvērt failu.
2. NameNode pārbauda, vai klientam ir atļauja piekļūt failam, un atgriež to DataNodes adreses, kas glabā faila blokus.
3. Klients pieslēdzas DataNodes un lasa datu blokus paralēli.
4. Klients saliek blokus pilnīgā failā.

HDFS lietošanas priekšrocības

HDFS piedāvā daudzas priekšrocības organizācijām, kas strādā ar liela apjoma datiem:

• Mērogojamība: HDFS var mērogot, lai uzglabātu petabaitiem datu tūkstošiem mezglu.
• Kļūmju tolerance: Datu replikācija nodrošina augstu pieejamību un datu noturību.
• Augsta caurlaidspēja: Paralēla datu piekļuve nodrošina ātrāku datu apstrādi.
• Izmaksu efektivitāte: HDFS var izvietot uz plaša patēriņa aparatūras, samazinot infrastruktūras izmaksas.
• Datu lokalitāte: HDFS cenšas izvietot datus tuvu apstrādes mezgliem, samazinot tīkla trafiku.
• Integrācija ar Hadoop ekosistēmu: HDFS nemanāmi integrējas ar citiem Hadoop komponentiem, piemēram, MapReduce un Spark.

HDFS pielietojuma gadījumi

HDFS tiek plaši izmantots dažādās nozarēs un lietojumprogrammās, tostarp:

• Datu noliktavas: Liela apjoma strukturētu datu glabāšana un analīze biznesa inteliģencei. Piemēram, mazumtirdzniecības uzņēmums varētu izmantot HDFS, lai glabātu pārdošanas darījumu datus un analizētu klientu pirkšanas paradumus.
• Žurnālfailu analīze: Serveru, lietojumprogrammu un tīkla ierīču žurnālfailu apstrāde un analīze, lai identificētu problēmas un uzlabotu veiktspēju. Telekomunikāciju uzņēmums varētu izmantot HDFS, lai analizētu zvanu detalizācijas ierakstus (CDR), lai atklātu krāpšanu un optimizētu tīkla maršrutēšanu.
• Mašīnmācīšanās: Lielu datu kopu glabāšana un apstrāde mašīnmācīšanās modeļu apmācībai. Finanšu iestāde varētu izmantot HDFS, lai glabātu vēsturiskos akciju tirgus datus un apmācītu modeļus nākotnes tirgus tendenču prognozēšanai.
• Satura pārvaldība: Lielu multivides failu, piemēram, attēlu, video un audio, glabāšana un pārvaldība. Mediju uzņēmums varētu izmantot HDFS, lai glabātu savu digitālo aktīvu bibliotēku un straumētu saturu lietotājiem.
• Arhivēšana: Vēsturisko datu glabāšana atbilstības un regulatīvo prasību nodrošināšanai. Veselības aprūpes sniedzējs varētu izmantot HDFS, lai arhivētu pacientu medicīniskos ierakstus, lai nodrošinātu atbilstību HIPAA noteikumiem.

HDFS ierobežojumi

Lai gan HDFS piedāvā būtiskas priekšrocības, tai ir arī daži ierobežojumi:

• Nav piemērots zema latentuma piekļuvei: HDFS ir paredzēts pakešapstrādei un nav optimizēts lietojumprogrammām, kurām nepieciešama zema latentuma piekļuve datiem.
• Viena vārdu telpa: NameNode pārvalda visu failu sistēmas vārdu telpu, kas var kļūt par vājo vietu ļoti lielos klasteros.
• Ierobežots atbalsts maziem failiem: Liela skaita mazu failu glabāšana HDFS var novest pie neefektīvas krātuves izmantošanas un palielinātas NameNode slodzes.
• Sarežģītība: HDFS klastera izveide un pārvaldība var būt sarežģīta, un tai nepieciešamas specializētas zināšanas.

Alternatīvas HDFS

Lai gan HDFS joprojām ir populāra izvēle lielo datu glabāšanai, ir pieejamas vairākas alternatīvas sadalītās failu sistēmas, tostarp:

• Amazon S3: Ļoti mērogojams un izturīgs objektu glabāšanas pakalpojums, ko piedāvā Amazon Web Services (AWS).
• Google Cloud Storage: Līdzīgs objektu glabāšanas pakalpojums, ko piedāvā Google Cloud Platform (GCP).
• Azure Blob Storage: Microsoft Azure objektu glabāšanas risinājums.
• Ceph: Atvērtā koda sadalīta objektu glabāšanas un failu sistēma.
• GlusterFS: Vēl viena atvērtā koda sadalītā failu sistēma.

Izvēle, kuru failu sistēmu izmantot, ir atkarīga no konkrētās lietojumprogrammas prasībām, piemēram, mērogojamības, veiktspējas, izmaksām un integrācijas ar citiem rīkiem un pakalpojumiem.

Labākās prakses HDFS izvietošanai un pārvaldībai

Lai nodrošinātu optimālu HDFS klastera veiktspēju un uzticamību, apsveriet šādas labākās prakses:

• Pareiza aparatūras izvēle: Izvēlieties piemērotu aparatūru DataNodes, ņemot vērā tādus faktorus kā CPU, atmiņa, krātuves ietilpība un tīkla joslas platums.
• Datu lokalitātes optimizācija: Konfigurējiet HDFS tā, lai dati tiktu izvietoti tuvu apstrādes mezgliem, lai samazinātu tīkla trafiku.
• Monitorings un brīdinājumi: Ieviesiet robustu monitoringa sistēmu, lai sekotu līdzi HDFS klastera stāvoklim un veiktspējai, un iestatiet brīdinājumus, lai informētu administratorus par iespējamām problēmām.
• Kapacitātes plānošana: Regulāri uzraugiet krātuves izmantošanu un plānojiet nākotnes kapacitātes vajadzības.
• Drošības apsvērumi: Ieviesiet atbilstošus drošības pasākumus, lai aizsargātu HDFS glabātos datus, piemēram, autentifikāciju, autorizāciju un šifrēšanu.
• Regulāras rezerves kopijas: Regulāri veidojiet HDFS metadatu un datu rezerves kopijas, lai pasargātu no datu zuduma aparatūras kļūmju vai citu katastrofu gadījumā.
• Optimizējiet bloka izmēru: Optimāla bloka izmēra izvēle ir svarīga, lai samazinātu metadatu pieskaitāmās izmaksas un uzlabotu lasīšanas veiktspēju.
• Datu kompresija: Saspiest lielus failus pirms to glabāšanas HDFS, lai ietaupītu vietu krātuvē un uzlabotu I/O veiktspēju.

Noslēgums

HDFS ir jaudīga un daudzpusīga sadalītā failu sistēma, kurai ir izšķiroša loma lielo datu pārvaldībā un apstrādē. Tās arhitektūras, komponentu un datu plūsmas izpratne ir būtiska, lai veidotu un uzturētu mērogojamas un uzticamas datu apstrādes sistēmas. Ievērojot šajā emuāra ierakstā izklāstītās labākās prakses, jūs varat nodrošināt, ka jūsu HDFS klasteris darbojas optimāli un atbilst jūsu organizācijas vajadzībām.

Neatkarīgi no tā, vai esat datu zinātnieks, programmatūras inženieris vai IT profesionālis, pamatīgas zināšanas par HDFS ir nenovērtējams ieguvums mūsdienu datos balstītajā pasaulē. Izpētiet šajā ierakstā minētos resursus un turpiniet apgūt šo būtisko tehnoloģiju. Tā kā datu apjoms turpina pieaugt, HDFS un līdzīgu sadalīto failu sistēmu nozīme tikai palielināsies.

Papildu literatūra

• Apache Hadoop dokumentācija: https://hadoop.apache.org/docs/current/
• Toma Vaita (Tom White) grāmata "Hadoop: The Definitive Guide"