HDFS ആർക്കിടെക്ചർ മനസ്സിലാക്കുക: വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലോകത്ത്, വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനുമുള്ള കഴിവ് എല്ലാ വലുപ്പത്തിലുമുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കും നിർണായകമാണ്. വലിയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യയായി Hadoop വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റം (HDFS) ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ് HDFS ആർക്കിടെക്ചർ, അതിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ, പ്രവർത്തനം, ഗുണങ്ങൾ എന്നിവയുടെ സമഗ്രമായ അവലോകനം നൽകുന്നു, തുടക്കക്കാർക്കും പരിചയസമ്പന്നരായ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.

എന്താണ് വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റം?

HDFS-ലേക്ക് കടക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, എന്താണ് വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റം എന്ന് നിർവചിക്കാം. ഒരു നെറ്റ്‌വർക്കിലെ ഒന്നിലധികം ഹോസ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് ഫയലുകളിലേക്ക് ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഫയൽ സിസ്റ്റമാണ് വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റം. ഇത് ഒരു പങ്കിട്ട സംഭരണ ​​അടിസ്ഥാന സൗകര്യം നൽകുന്നു, അവിടെ ഡാറ്റ ഒന്നിലധികം മെഷീനുകളിൽ സംഭരിക്കുകയും ഒരു പ്രാദേശിക ഡിസ്കിൽ എന്നപോലെ ആക്സസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനം നിരവധി ഗുണങ്ങൾ നൽകുന്നു, അവ താഴെ കൊടുക്കുന്നു:

• സ്കെയിലബിളിറ്റി: നെറ്റ്‌വർക്കിലേക്ക് കൂടുതൽ മെഷീനുകൾ ചേർത്ത് സംഭരണ ശേഷി എളുപ്പത്തിൽ വികസിപ്പിക്കുക.
• തെറ്റ് സഹനം: ഒന്നിലധികം മെഷീനുകളിൽ ഡാറ്റ പകർത്തുന്നു, ചില മെഷീനുകൾ പരാജയപ്പെട്ടാലും ഡാറ്റ ലഭ്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട്: ഒന്നിലധികം മെഷീനുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ സമാന്തരമായി വായിക്കാനും എഴുതാനും കഴിയും, ഇത് വേഗത്തിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന് കാരണമാകുന്നു.
• ചെലവ് കുറഞ്ഞത്: ചെലവ് കുറഞ്ഞ സംഭരണ ​​പരിഹാരം നിർമ്മിക്കാൻ കൊമോഡിറ്റി ഹാർഡ്‌വെയർ ഉപയോഗിക്കുക.

Hadoop-ഉം HDFS-ഉം പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു

കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ക്ലസ്റ്ററുകളിൽ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ വിതരണം ചെയ്ത പ്രോസസ്സിംഗ് സാധ്യമാക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ചട്ടക്കൂടാണ് Hadoop. Hadoop ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രാഥമിക സംഭരണ ​​സിസ്റ്റമാണ് HDFS. കൊമോഡിറ്റി ഹാർഡ്‌വെയറിൻ്റെ ഒരു ക്ലസ്റ്ററിൽ വളരെ വലിയ ഫയലുകൾ (സാധാരണയായി ടെറാബൈറ്റ് മുതൽ പെറ്റാബൈറ്റ് വരെ) വിശ്വസനീയമായും കാര്യക്ഷമമായും സംഭരിക്കുന്നതിനാണ് ഇത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.

HDFS ആർക്കിടെക്ചർ: പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ

HDFS ഒരു മാസ്റ്റർ-സ്ലേവ് ആർക്കിടെക്ചർ പിന്തുടരുന്നു, ഇനിപ്പറയുന്ന പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു:

1. നെയിംനോഡ്

HDFS ക്ലസ്റ്ററിലെ മാസ്റ്റർ നോഡാണ് നെയിംനോഡ്. ഇതിന് ഉത്തരവാദിത്തമുണ്ട്:

• ഫയൽ സിസ്റ്റം നെയിംസ്‌പെയ്‌സ് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ: നെയിംനോഡ് ഫയൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഡയറക്ടറി ട്രീയും എല്ലാ ഫയലുകളുടെയും ഡയറക്ടറികളുടെയും മെറ്റാഡാറ്റയും പരിപാലിക്കുന്നു.
• ഡാറ്റാ ബ്ലോക്കുകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നു: ഓരോ ഫയലിന്റെയും ബ്ലോക്കുകൾ ഏത് ഡാറ്റാനോഡുകളാണ് സംഭരിക്കുന്നതെന്ന് ഇത് ട്രാക്കുചെയ്യുന്നു.
• ഫയലുകളിലേക്കുള്ള ആക്സസ് നിയന്ത്രിക്കുന്നു: നെയിംനോഡ് ക്ലയിന്റുകളെ പ്രാമാണീകരിക്കുന്നു, അനുമതികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫയലുകളിലേക്കുള്ള ആക്സസ് അനുവദിക്കുകയോ നിഷേധിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.
• DataNode-കളിൽ നിന്ന് ഹൃദയമിടിപ്പുകളും ബ്ലോക്ക് റിപ്പോർട്ടുകളും സ്വീകരിക്കുന്നു: DataNode-കളുടെ ആരോഗ്യവും ലഭ്യതയും നിരീക്ഷിക്കാൻ ഇത് NameNode-നെ സഹായിക്കുന്നു.

നെയിംനോഡ് ഫയൽ സിസ്റ്റം മെറ്റാഡാറ്റ രണ്ട് പ്രധാന ഫയലുകളിൽ സംഭരിക്കുന്നു:

• FsImage: ഈ ഫയലിൽ ഒരു പ്രത്യേക സമയത്ത് ഫയൽ സിസ്റ്റം നെയിംസ്‌പെയ്‌സിൻ്റെ പൂർണ്ണമായ അവസ്ഥ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
• EditLog: അവസാന FsImage உருவாக்கியതിനുശേഷം ഫയൽ സിസ്റ്റം നെയിംസ്‌പെയ്‌സിൽ വരുത്തിയ എല്ലാ മാറ്റങ്ങളും ഈ ഫയലിൽ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു.

Startup-ൽ, NameNode FsImage മെമ്മറിയിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുകയും ഫയൽ സിസ്റ്റം മെറ്റാഡാറ്റയെ കാലികമാക്കാൻ EditLog വീണ്ടും പ്ലേ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. HDFS ക്ലസ്റ്ററിലെ പരാജയത്തിൻ്റെ ഒരൊറ്റ പോയിന്റാണ് നെയിംനോഡ്. നെയിംനോഡ് പരാജയപ്പെട്ടാൽ, മുഴുവൻ ഫയൽ സിസ്റ്റവും ലഭ്യമല്ലാതാകും. ഈ അപകടസാധ്യത ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, NameNode ഉയർന്ന ലഭ്യതയ്ക്കായി HDFS ഓപ്ഷനുകൾ നൽകുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്:

• സെക്കൻഡറി നെയിംനോഡ്: നെയിംനോഡ് പുനരാരംഭിക്കാൻ എടുക്കുന്ന സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിന്, ഒരു പുതിയ FsImage സൃഷ്‌ടിക്കാൻ FsImage-ഉം EditLog-ഉം ആനുകാലികമായി ലയിപ്പിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇതൊരു Failover പരിഹാരമല്ല.
• Hadoop HA (ഉയർന്ന ലഭ്യത): ഒരു Active/Standby കോൺഫിഗറേഷനിൽ രണ്ട് NameNode-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സജീവമായ നെയിംനോഡ് പരാജയപ്പെട്ടാൽ, Standby നെയിംനോഡ് സ്വയമേവ ഏറ്റെടുക്കുന്നു.

2. ഡാറ്റാനോഡുകൾ

HDFS ക്ലസ്റ്ററിലെ അടിമ നോഡുകളാണ് ഡാറ്റാനോഡുകൾ. ഇതിന് ഉത്തരവാദിത്തമുണ്ട്:

• ഡാറ്റാ ബ്ലോക്കുകൾ സംഭരിക്കുന്നു: ഡാറ്റാനോഡുകൾ ഫയലുകളുടെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ ബ്ലോക്കുകൾ അവയുടെ പ്രാദേശിക ഫയൽ സിസ്റ്റത്തിൽ സംഭരിക്കുന്നു.
• ക്ലയിന്റുകൾക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്നു: അഭ്യർത്ഥന മാനിച്ച് അവർ ക്ലയിന്റുകൾക്ക് ഡാറ്റാ ബ്ലോക്കുകൾ നൽകുന്നു.
• നെയിംനോഡിലേക്ക് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു: ഡാറ്റാനോഡുകൾ അവയുടെ ആരോഗ്യവും ലഭ്യതയും സൂചിപ്പിക്കാൻ നെയിംനോഡിലേക്ക് ഹൃദയമിടിപ്പ് സിഗ്നലുകൾ ആനുകാലികമായി അയയ്ക്കുന്നു. ഡാറ്റാനോഡിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ ബ്ലോക്കുകളും ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന ബ്ലോക്ക് റിപ്പോർട്ടുകളും അവ അയയ്ക്കുന്നു.

ഡാറ്റാനോഡുകൾ കൊമോഡിറ്റി ഹാർഡ്‌വെയറായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു, അതായത് അവ താരതമ്യേന വിലകുറഞ്ഞതും പരാജയപ്പെട്ടാൽ എളുപ്പത്തിൽ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാവുന്നതുമാണ്. ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാനോഡുകളിൽ ഡാറ്റാ ബ്ലോക്കുകൾ പകർത്തുന്നതിലൂടെ HDFS തെറ്റ് സഹനം നേടുന്നു.

3. ബ്ലോക്കുകൾ

HDFS-ന് സംഭരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഏറ്റവും ചെറിയ ഡാറ്റാ യൂണിറ്റാണ് ഒരു ബ്ലോക്ക്. ഒരു ഫയൽ HDFS-ൽ സംഭരിക്കുമ്പോൾ, അതിനെ ബ്ലോക്കുകളായി വിഭജിക്കുന്നു, ഓരോ ബ്ലോക്കും ഒന്നോ അതിലധികമോ ഡാറ്റാനോഡുകളിൽ സംഭരിക്കുന്നു. HDFS-ലെ സ്ഥിരസ്ഥിതി ബ്ലോക്ക് വലുപ്പം സാധാരണയായി 128MB ആണ്, എന്നാൽ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ ആവശ്യകതകൾ അനുസരിച്ച് ഇത് ക്രമീകരിക്കാവുന്നതാണ്.

വലിയ ബ്ലോക്ക് വലുപ്പം ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ട്:

• മെറ്റാഡാറ്റ ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നു: നെയിംനോഡിന് ഓരോ ബ്ലോക്കിനുമുള്ള മെറ്റാഡാറ്റ മാത്രമേ സംഭരിക്കേണ്ടതുള്ളൂ, അതിനാൽ വലിയ ബ്ലോക്ക് വലുപ്പം ബ്ലോക്കുകളുടെ എണ്ണവും മെറ്റാഡാറ്റയുടെ അളവും കുറയ്ക്കുന്നു.
• വായിക്കാനുള്ള പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു: വലിയ ബ്ലോക്ക് വായിക്കുന്നതിന് കുറഞ്ഞ സീക്കുകളും ട്രാൻസ്ഫറുകളും ആവശ്യമാണ്, ഇത് വേഗത്തിലുള്ള വായനാ വേഗതയ്ക്ക് കാരണമാകുന്നു.

4. റെപ്ലിക്കേഷൻ

തെറ്റ് സഹനം നൽകുന്ന HDFS-ൻ്റെ ഒരു പ്രധാന സവിശേഷതയാണ് റെപ്ലിക്കേഷൻ. ഓരോ ഡാറ്റാ ബ്ലോക്കും ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാനോഡുകളിൽ പകർത്തുന്നു. സ്ഥിരസ്ഥിതി റെപ്ലിക്കേഷൻ ഘടകം സാധാരണയായി 3 ആണ്, അതായത് ഓരോ ബ്ലോക്കും മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാനോഡുകളിൽ സംഭരിക്കുന്നു.

ഒരു ഡാറ്റാനോഡ് പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ, നെയിംനോഡ് പരാജയം കണ്ടെത്തുകയും കാണാതായ ബ്ലോക്കുകളുടെ പുതിയ പകർപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ മറ്റ് ഡാറ്റാനോഡുകളോട് നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ചില ഡാറ്റാനോഡുകൾ പരാജയപ്പെട്ടാലും ഡാറ്റ ലഭ്യമാണെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷന്റെ വിശ്വാസ്യത ആവശ്യകതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി റെപ്ലിക്കേഷൻ ഘടകം ക്രമീകരിക്കാവുന്നതാണ്. ഉയർന്ന റെപ്ലിക്കേഷൻ ഘടകം മികച്ച തെറ്റ് സഹനം നൽകുന്നു, എന്നാൽ സംഭരണ ​​ചെലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

HDFS ഡാറ്റാ ഫ്ലോ

HDFS-ൽ ഡാറ്റാ ഫ്ലോ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഫയൽ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് ഡാറ്റ എങ്ങനെ വായിക്കുകയും എഴുതുകയും ചെയ്യുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ അത്യാവശ്യമാണ്.

1. HDFS-ലേക്ക് ഡാറ്റ എഴുതുന്നു

1. ഒരു പുതിയ ഫയൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ക്ലയിന്റ് നെയിംനോഡിലേക്ക് ഒരു അഭ്യർത്ഥന അയയ്ക്കുന്നു.
2. ഫയൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ക്ലയിന്റിന് അനുമതിയുണ്ടോ എന്നും അതേ പേരിലുള്ള ഒരു ഫയൽ നിലവിലുണ്ടോ എന്നും നെയിംനോഡ് പരിശോധിക്കുന്നു.
3. പരിശോധനകൾ പാസായാൽ, നെയിംനോഡ് ഫയൽ സിസ്റ്റം നെയിംസ്‌പെയ്‌സിൽ ഫയലിനായി ഒരു പുതിയ എൻട്രി ഉണ്ടാക്കുകയും ഫയലിന്റെ ആദ്യ ബ്ലോക്ക് സംഭരിക്കേണ്ട ഡാറ്റാനോഡുകളുടെ വിലാസങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
4. ക്ലയിന്റ് ഡാറ്റയുടെ ആദ്യ ബ്ലോക്ക് ലിസ്റ്റിലെ ആദ്യ ഡാറ്റാനോഡിലേക്ക് എഴുതുന്നു. തുടർന്ന് ആദ്യത്തെ ഡാറ്റാനോഡ് മറ്റ് ഡാറ്റാനോഡുകളിലേക്ക് ബ്ലോക്ക് പകർത്തുന്നു.
5. എല്ലാ ഡാറ്റാനോഡുകളിലേക്കും ബ്ലോക്ക് എഴുതിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ക്ലയിന്റിന് ഒരു അക്നോളജ്മെന്റ് ലഭിക്കുന്നു.
6. മുഴുവൻ ഫയലും എഴുതുന്നത് വരെ ക്ലയിന്റ് തുടർച്ചയായ ഡാറ്റയുടെ ഓരോ ബ്ലോക്കിനും 3-5 വരെയുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുന്നു.
7. അവസാനമായി, ഫയൽ പൂർണ്ണമായി എഴുതിയെന്ന് ക്ലയിന്റ് നെയിംനോഡിനെ അറിയിക്കുന്നു.

2. HDFS-ൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വായിക്കുന്നു

1. ഒരു ഫയൽ തുറക്കാൻ ക്ലയിന്റ് നെയിംനോഡിലേക്ക് ഒരു അഭ്യർത്ഥന അയയ്ക്കുന്നു.
2. ഫയൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ക്ലയിന്റിന് അനുമതിയുണ്ടോ എന്ന് നെയിംനോഡ് പരിശോധിക്കുകയും ഫയലിന്റെ ബ്ലോക്കുകൾ സംഭരിക്കുന്ന ഡാറ്റാനോഡുകളുടെ വിലാസങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
3. ക്ലയിന്റ് ഡാറ്റാനോഡുകളിലേക്ക് കണക്റ്റുചെയ്യുകയും ഡാറ്റയുടെ ബ്ലോക്കുകൾ സമാന്തരമായി വായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
4. ക്ലയിന്റ് ബ്ലോക്കുകളെ പൂർണ്ണമായ ഫയലായി കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു.

HDFS ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഗുണങ്ങൾ

വലിയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് HDFS നിരവധി ആനുകൂല്യങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:

• സ്കെയിലബിളിറ്റി: HDFS-ന് ആയിരക്കണക്കിന് നോഡുകളിലായി പെറ്റാബൈറ്റുകളുടെ ഡാറ്റ സംഭരിക്കാൻ കഴിയും.
• തെറ്റ് സഹനം: ഡാറ്റാ റെപ്ലിക്കേഷൻ ഉയർന്ന ലഭ്യതയും ഡാറ്റാ ഈടുനിൽപ്പും ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട്: സമാന്തര ഡാറ്റാ ആക്സസ് വേഗത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് സാധ്യമാക്കുന്നു.
• ചെലവ് കുറഞ്ഞത്: HDFS കൊമോഡിറ്റി ഹാർഡ്‌വെയറിൽ വിന്യസിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു.
• ഡാറ്റാ ലൊക്കാലിറ്റി: നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് കുറയ്ക്കുന്നതിന്, പ്രോസസ്സിംഗ് നോഡുകൾക്ക് സമീപം ഡാറ്റ സ്ഥാപിക്കാൻ HDFS ശ്രമിക്കുന്നു.
• Hadoop ഇക്കോസിസ്റ്റവുമായുള്ള സംയോജനം: HDFS മറ്റ് Hadoop ഘടകങ്ങളായ MapReduce, Spark എന്നിവയുമായി തടസ്സമില്ലാതെ സംയോജിക്കുന്നു.

HDFS-ൻ്റെ ഉപയോഗ കേസുകൾ

വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലും ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും HDFS വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇനി പറയുന്നവ അതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ഡാറ്റാ വെയർഹൗസിംഗ്: ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസിനായി വലിയ അളവിലുള്ള ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റീട്ടെയിൽ കമ്പനി വിൽപ്പന ഇടപാട് ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കളുടെ വാങ്ങൽ രീതികൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും HDFS ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
• ലോഗ് അനാലിസിസ്: പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും സെർവറുകൾ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ലോഗ് ഫയലുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ കമ്പനി തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്താനും നെറ്റ്‌വർക്ക് റൂട്ടിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കോൾ വിശദാംശ രേഖകൾ (CDRs) വിശകലനം ചെയ്യാൻ HDFS ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
• മെഷീൻ ലേണിംഗ്: മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ സംഭരിക്കുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു സാമ്പത്തിക സ്ഥാപനം ചരിത്രപരമായ ഓഹരി വിപണി ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും ഭാവിയിലെ വിപണി പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും HDFS ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
• ഉള്ളടക്ക മാനേജ്മെൻ്റ്: ചിത്രങ്ങൾ, വീഡിയോകൾ, ഓഡിയോ പോലുള്ള വലിയ മീഡിയ ഫയലുകൾ സംഭരിക്കുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു മീഡിയ കമ്പനി അതിന്റെ ഡിജിറ്റൽ അസറ്റ് ലൈബ്രറി സംഭരിക്കുന്നതിനും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഉള്ളടക്കം സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നതിനും HDFS ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
• ആർക്കൈവിംഗ്: പാലിക്കൽ, നിയന്ത്രണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നു. HIPAA നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിന് ഒരു ഹെൽത്ത് കെയർ ദാതാവ് രോഗികളുടെ മെഡിക്കൽ രേഖകൾ ആർക്കൈവ് ചെയ്യാൻ HDFS ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.

HDFS പരിമിതികൾ

HDFS കാര്യമായ നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുമ്പോൾ തന്നെ ചില പരിമിതികളുമുണ്ട്:

• കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി ആക്‌സസ്സിന് അനുയോജ്യമല്ല: HDFS ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു, ഡാറ്റയിലേക്ക് കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി ആക്‌സസ് ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഇത് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌തിട്ടില്ല.
• ഒറ്റ നെയിംസ്‌പെയ്‌സ്: നെയിംനോഡ് മുഴുവൻ ഫയൽ സിസ്റ്റം നെയിംസ്‌പെയ്‌സും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, ഇത് വളരെ വലിയ ക്ലസ്റ്ററുകൾക്ക് തടസ്സമുണ്ടാക്കാം.
• ചെറിയ ഫയലുകൾക്കുള്ള പരിമിതമായ പിന്തുണ: HDFS-ൽ ധാരാളം ചെറിയ ഫയലുകൾ സംഭരിക്കുന്നത് കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത സംഭരണ ​​ഉപയോഗത്തിലേക്കും വർദ്ധിച്ച നെയിംനോഡ് ലോഡിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം.
• സങ്കീർണ്ണത: HDFS ക്ലസ്റ്റർ സജ്ജീകരിക്കുന്നതും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും സങ്കീർണ്ണമാണ്, ഇതിന് പ്രത്യേക വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്.

HDFS-നുള്ള ബദലുകൾ

വലിയ ഡാറ്റാ സംഭരണത്തിന് HDFS ഒരു ജനപ്രിയ ചോയിസായി തുടരുമ്പോൾ, നിരവധി ഇതര വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റങ്ങൾ ലഭ്യമാണ്, ഇനി പറയുന്നവ അതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• Amazon S3: Amazon വെബ് സേവനങ്ങൾ (AWS) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഉയർന്ന സ്കെയിലബിളും ഈടുനിൽക്കുന്നതുമായ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് സേവനം.
• Google ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ്: Google ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം (GCP) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന സമാനമായ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് സേവനം.
• Azure Blob സ്റ്റോറേജ്: Microsoft Azure-ൻ്റെ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് പരിഹാരം.
• Ceph: ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് വിതരണം ചെയ്ത ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജും ഫയൽ സിസ്റ്റവും.
• GlusterFS: മറ്റൊരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റം.

ഏത് ഫയൽ സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കണം എന്നതിൻ്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രത്യേക ആവശ്യകതകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അതായത് സ്കെയിലബിളിറ്റി, പ്രകടനം, ചെലവ്, മറ്റ് ഉപകരണങ്ങളുമായുള്ള സംയോജനം.

HDFS വിന്യാസത്തിനും മാനേജ്മെൻ്റിനുമുള്ള മികച്ച രീതികൾ

നിങ്ങളുടെ HDFS ക്ലസ്റ്ററിൻ്റെ ഒപ്റ്റിമൽ പ്രകടനവും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പാക്കാൻ, ഇനിപ്പറയുന്ന മികച്ച രീതികൾ പരിഗണിക്കുക:

• ശരിയായ ഹാർഡ്‌വെയർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ: CPU, മെമ്മറി, സംഭരണ ​​ശേഷി, നെറ്റ്‌വർക്ക് ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിച്ച് ഡാറ്റാനോഡുകൾക്കായി ഉചിതമായ ഹാർഡ്‌വെയർ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
• ഡാറ്റാ ലൊക്കാലിറ്റി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് കുറയ്ക്കുന്നതിന് പ്രോസസ്സിംഗ് നോഡുകൾക്ക് സമീപം ഡാറ്റ സ്ഥാപിക്കാൻ HDFS ക്രമീകരിക്കുക.
• നിരീക്ഷണം, അലേർട്ടിംഗ്: HDFS ക്ലസ്റ്ററിൻ്റെ ആരോഗ്യവും പ്രകടനവും ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും സാധ്യതയുള്ള പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ച് അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാരെ അറിയിക്കുന്നതിന് അലേർട്ടുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും ശക്തമായ നിരീക്ഷണ സംവിധാനം നടപ്പിലാക്കുക.
• ശേഷി ആസൂത്രണം: സംഭരണ ​​ഉപയോഗം പതിവായി നിരീക്ഷിക്കുകയും ഭാവിയിലെ ശേഷി ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.
• സുരക്ഷാ പരിഗണനകൾ: പ്രാമാണീകരണം, അംഗീകാരം, എൻക്രിപ്ഷൻ എന്നിവ പോലുള്ള HDFS-ൽ സംഭരിച്ചിട്ടുള്ള ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന് ഉചിതമായ സുരക്ഷാ നടപടികൾ നടപ്പിലാക്കുക.
• സ്ഥിരമായ ബാക്കപ്പുകൾ: ഹാർഡ്‌വെയർ തകരാറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ദുരന്തങ്ങൾ ഉണ്ടായാൽ ഡാറ്റാ നഷ്‌ടത്തിൽ നിന്ന് സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് HDFS മെറ്റാഡാറ്റയും ഡാറ്റയും പതിവായി ബാക്കപ്പ് ചെയ്യുക.
• ബ്ലോക്ക് വലുപ്പം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക: മെറ്റാഡാറ്റ ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും വായനാ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഒരു ഒപ്റ്റിമൽ ബ്ലോക്ക് വലുപ്പം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്.
• ഡാറ്റാ കംപ്രഷൻ: സംഭരണ ​​ഇടം ലാഭിക്കുന്നതിനും I/O പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും HDFS-ൽ സംഭരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വലിയ ഫയലുകൾ കംപ്രസ് ചെയ്യുക.

ഉപസംഹാരം

വലിയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലും നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്ന ശക്തവും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റമാണ് HDFS. സ്കെയിലബിളും വിശ്വസനീയവുമായ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും അതിൻ്റെ ആർക്കിടെക്ചർ, ഘടകങ്ങൾ, ഡാറ്റാ ഫ്ലോ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റിൽ പറഞ്ഞിട്ടുള്ള മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുന്നതിലൂടെ നിങ്ങളുടെ HDFS ക്ലസ്റ്റർ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്നും നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നുണ്ടെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.

നിങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റോ, ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഐടി പ്രൊഫഷണലോ ആകട്ടെ, HDFS-നെക്കുറിച്ചുള്ള ഉറച്ച ധാരണ ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലോകത്ത് വിലമതിക്കാനാവാത്ത ഒരു ആസ്തിയാണ്. ഈ പോസ്റ്റിൽ സൂചിപ്പിച്ച ഉറവിടങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ഈ അത്യാവശ്യ സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുന്നത് തുടരുകയും ചെയ്യുക. ഡാറ്റയുടെ അളവ് വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, HDFS-ൻ്റെയും സമാനമായ വിതരണം ചെയ്ത ഫയൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും പ്രാധാന്യം വർദ്ധിക്കുകയേയുള്ളൂ.

കൂടുതൽ വായനയ്ക്ക്

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