HDFS கட்டமைப்பு புரிதல்: பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமைகளில் ஒரு ஆழமான பார்வை

இன்றைய தரவு-சார்ந்த உலகில், பரந்த அளவிலான தகவல்களைச் சேமிக்கவும் செயலாக்கவும் உள்ள திறன் அனைத்து அளவிலான நிறுவனங்களுக்கும் முக்கியமானது. Hadoop பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை (HDFS) பெரிய தரவை நிர்வகிப்பதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் ஒரு முக்கிய தொழில்நுட்பமாக உருவெடுத்துள்ளது. இந்த வலைப்பதிவு HDFS கட்டமைப்பின் விரிவான கண்ணோட்டம், அதன் முக்கிய கூறுகள், செயல்பாடு மற்றும் நன்மைகள் ஆகியவற்றை வழங்குகிறது, இது ஆரம்பநிலையாளர்கள் மற்றும் அனுபவம் வாய்ந்த நிபுணர்களுக்கு நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.

பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை என்றால் என்ன?

HDFS-க்குள் நுழைவதற்கு முன், ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை என்றால் என்ன என்பதை வரையறுப்போம். பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை என்பது ஒரு வலையமைப்பில் உள்ள பல ஹோஸ்ட்களில் இருந்து கோப்புகளை அணுக அனுமதிக்கும் ஒரு கோப்பு முறைமையாகும். இது ஒரு பகிரப்பட்ட சேமிப்பு உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, அங்கு தரவு பல கணினிகளில் சேமிக்கப்படுகிறது மற்றும் ஒற்றை உள்ளூர் வட்டில் இருப்பது போல் அணுகப்படுகிறது. இந்த அணுகுமுறை பல நன்மைகளை வழங்குகிறது, அவற்றுள்:

• அளவுத்திறன்: வலையமைப்பில் அதிக கணினிகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் சேமிப்புத் திறனை எளிதாக விரிவாக்குங்கள்.
• தவறு சகிப்புத்தன்மை: சில கணினிகள் தோல்வியுற்றாலும் தரவு கிடைப்பதை உறுதிசெய்ய, தரவு பல கணினிகளில் நகலெடுக்கப்படுகிறது.
• அதிக செயல்திறன்: தரவு பல கணினிகளில் இருந்து இணையாகப் படிக்கவும் எழுதவும் முடியும், இது வேகமான தரவு செயலாக்கத்திற்கு வழிவகுக்கிறது.
• செலவு-செயல்திறன்: செலவு-திறமையான சேமிப்பு தீர்வை உருவாக்க, பொதுவான வன்பொருளைப் பயன்படுத்தவும்.

Hadoop மற்றும் HDFS அறிமுகம்

Hadoop என்பது கணினிகளின் தொகுப்பில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் பரவலாக்கப்பட்ட செயலாக்கத்தை செயல்படுத்தும் ஒரு திறந்த மூல கட்டமைப்பு ஆகும். HDFS என்பது Hadoop பயன்பாடுகளால் பயன்படுத்தப்படும் முதன்மை சேமிப்பு அமைப்பு ஆகும். இது மிக பெரிய கோப்புகளை (பொதுவாக டெராபைட் முதல் பெட்டாபைட் வரம்பு வரை) நம்பகத்தன்மையுடனும் திறமையாகவும் பொதுவான வன்பொருள் தொகுப்பில் சேமிப்பதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.

HDFS கட்டமைப்பு: முக்கிய கூறுகள்

HDFS ஒரு மாஸ்டர்-ஸ்லேவ் கட்டமைப்பைப் பின்பற்றுகிறது, இது பின்வரும் முக்கிய கூறுகளை உள்ளடக்கியது:

1. NameNode

NameNode என்பது HDFS தொகுப்பில் உள்ள மாஸ்டர் முனை ஆகும். இது இதற்குக் பொறுப்பாகும்:

• கோப்பு முறைமை பெயர்வெளியை நிர்வகித்தல்: NameNode கோப்பு முறைமையின் அடைவு மரத்தையும் அனைத்து கோப்புகள் மற்றும் அடைவுகளுக்கான மெட்டாடேட்டாவையும் பராமரிக்கிறது.
• தரவு தொகுதிகளைக் கண்காணித்தல்: ஒவ்வொரு கோப்பின் தொகுதிகளையும் எந்த DataNodes சேமிக்கிறது என்பதை இது கண்காணிக்கிறது.
• கோப்புகளுக்கான அணுகலைக் கட்டுப்படுத்துதல்: NameNode கிளையண்டுகளை அங்கீகரிக்கிறது மற்றும் அனுமதிகளின் அடிப்படையில் கோப்புகளுக்கான அணுகலை வழங்குகிறது அல்லது மறுக்கிறது.
• DataNodes-லிருந்து இதயத் துடிப்பு மற்றும் தொகுதி அறிக்கைகளைப் பெறுதல்: இது DataNodes-ன் ஆரோக்கியத்தையும் கிடைப்பதையும் கண்காணிக்க NameNode-க்கு உதவுகிறது.

NameNode கோப்பு முறைமை மெட்டாடேட்டாவை இரண்டு முக்கிய கோப்புகளில் சேமிக்கிறது:

• FsImage: இந்தக் கோப்பு ஒரு குறிப்பிட்ட நேரத்தில் கோப்பு முறைமை பெயர்வெளியின் முழு நிலையையும் கொண்டுள்ளது.
• EditLog: கடைசி FsImage உருவாக்கப்பட்டதிலிருந்து கோப்பு முறைமை பெயர்வெளியில் செய்யப்பட்ட அனைத்து மாற்றங்களையும் இந்தக் கோப்பு பதிவு செய்கிறது.

துவக்கத்தின் போது, NameNode FsImage-ஐ நினைவகத்தில் ஏற்றுகிறது மற்றும் கோப்பு முறைமை மெட்டாடேட்டாவை புதுப்பித்த நிலையில் வைத்திருக்க EditLog-ஐ இயக்குகிறது. NameNode என்பது HDFS தொகுப்பில் ஒரு ஒற்றை தோல்விப் புள்ளியாகும். NameNode தோல்வியுற்றால், முழு கோப்பு முறைமையும் கிடைக்காமல் போகும். இந்த ஆபத்தை குறைக்க, HDFS NameNode உயர் கிடைக்கும் தன்மைக்கான விருப்பங்களை வழங்குகிறது, அவற்றுள்:

• Secondary NameNode: ஒரு புதிய FsImage-ஐ உருவாக்க FsImage மற்றும் EditLog-ஐ அவ்வப்போது ஒன்றிணைக்கிறது, NameNode மீண்டும் துவக்க தேவையான நேரத்தைக் குறைக்கிறது. இருப்பினும், இது ஒரு தோல்வி தீர்வு அல்ல.
• Hadoop HA (உயர் கிடைக்கும் தன்மை): ஒரு செயலில்/காத்திருப்பு உள்ளமைவில் இரண்டு NameNode-களைப் பயன்படுத்துகிறது. செயலில் உள்ள NameNode தோல்வியுற்றால், காத்திருப்பு NameNode தானாகவே பொறுப்பேற்கிறது.

2. DataNodes

DataNodes என்பவை HDFS தொகுப்பில் உள்ள ஸ்லேவ் முனைகள். அவை இதற்குக் பொறுப்பாகும்:

• தரவு தொகுதிகளைச் சேமித்தல்: DataNodes கோப்புகளின் உண்மையான தரவு தொகுதிகளை அவற்றின் உள்ளூர் கோப்பு முறைமையில் சேமிக்கின்றன.
• கிளையண்டுகளுக்கு தரவை வழங்குதல்: அவை கோரிக்கையின் பேரில் கிளையண்டுகளுக்கு தரவு தொகுதிகளை வழங்குகின்றன.
• NameNode-க்கு அறிக்கை செய்தல்: DataNodes அவற்றின் ஆரோக்கியத்தையும் கிடைப்பதையும் குறிக்க NameNode-க்கு அவ்வப்போது இதயத் துடிப்பு சமிக்ஞைகளை அனுப்புகின்றன. அவை தொகுதி அறிக்கைகளையும் அனுப்புகின்றன, அவை DataNode-ல் சேமிக்கப்பட்டுள்ள அனைத்து தொகுதிகளையும் பட்டியலிடுகின்றன.

DataNodes பொதுவான வன்பொருளாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அதாவது அவை ஒப்பீட்டளவில் மலிவானவை மற்றும் தோல்வியுற்றால் எளிதாக மாற்றப்படலாம். HDFS தரவு தொகுதிகளை பல DataNodes-களில் நகலெடுப்பதன் மூலம் தவறு சகிப்புத்தன்மையை அடைகிறது.

3. Blocks

ஒரு Block என்பது HDFS சேமிக்கக்கூடிய தரவின் மிகச்சிறிய அலகு ஆகும். ஒரு கோப்பு HDFS-ல் சேமிக்கப்படும்போது, அது தொகுதிகளாகப் பிரிக்கப்படுகிறது, மேலும் ஒவ்வொரு தொகுதியும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட DataNodes-ல் சேமிக்கப்படுகிறது. HDFS-ல் இயல்புநிலை தொகுதி அளவு பொதுவாக 128MB ஆகும், ஆனால் இது பயன்பாட்டின் தேவைகளின் அடிப்படையில் கட்டமைக்கப்படலாம்.

பெரிய தொகுதி அளவைப் பயன்படுத்துவது பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• மெட்டாடேட்டா மேல்நிலையைக் குறைக்கிறது: NameNode ஒவ்வொரு தொகுதிக்கும் மெட்டாடேட்டாவை மட்டுமே சேமிக்க வேண்டும், எனவே பெரிய தொகுதி அளவு தொகுதிகளின் எண்ணிக்கையையும் மெட்டாடேட்டாவின் அளவையும் குறைக்கிறது.
• படிக்கப்படும் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது: ஒரு பெரிய தொகுதியைப் படிக்க குறைவான தேடல்கள் மற்றும் பரிமாற்றங்கள் தேவைப்படுகின்றன, இது வேகமான வாசிப்பு வேகங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது.

4. Replication

Replication என்பது HDFS-ன் ஒரு முக்கிய அம்சமாகும், இது தவறு சகிப்புத்தன்மையை வழங்குகிறது. ஒவ்வொரு தரவுத் தொகுதியும் பல DataNodes-களில் நகலெடுக்கப்படுகிறது. இயல்புநிலை பிரதிபலிப்பு காரணி பொதுவாக 3 ஆகும், அதாவது ஒவ்வொரு தொகுதியும் மூன்று வெவ்வேறு DataNodes-ல் சேமிக்கப்படுகிறது.

ஒரு DataNode தோல்வியுற்றால், NameNode தோல்வியைக் கண்டறிந்து, விடுபட்ட தொகுதிகளின் புதிய பிரதிகளை உருவாக்க மற்ற DataNodes-க்கு அறிவுறுத்துகிறது. சில DataNodes தோல்வியுற்றாலும் தரவு கிடைப்பதை இது உறுதி செய்கிறது.

பயன்பாட்டின் நம்பகத்தன்மை தேவைகளின் அடிப்படையில் பிரதிபலிப்பு காரணியைக் கட்டமைக்கலாம். அதிக பிரதிபலிப்பு காரணி சிறந்த தவறு சகிப்புத்தன்மையை வழங்குகிறது, ஆனால் சேமிப்பு செலவுகளையும் அதிகரிக்கிறது.

HDFS தரவு ஓட்டம்

தரவு எவ்வாறு கோப்பு முறைமையில் எழுதப்பட்டு படிக்கப்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள HDFS-ல் தரவு ஓட்டத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.

1. HDFS-ல் தரவை எழுதுதல்

1. புதிய கோப்பை உருவாக்க NameNode-க்கு கிளையண்ட் ஒரு கோரிக்கையை அனுப்புகிறது.
2. கோப்பை உருவாக்க கிளையண்டிற்கு அனுமதி உள்ளதா மற்றும் அதே பெயரில் ஒரு கோப்பு ஏற்கனவே உள்ளதா என்பதை NameNode சரிபார்க்கிறது.
3. சோதனைகள் நிறைவேற்றப்பட்டால், NameNode கோப்பு முறைமை பெயர்வெளியில் கோப்பிற்கான புதிய உள்ளீட்டை உருவாக்குகிறது மற்றும் கோப்பின் முதல் தொகுதி சேமிக்கப்பட வேண்டிய DataNodes-ன் முகவரிகளை வழங்குகிறது.
4. கிளையண்ட் தரவின் முதல் தொகுதியை பட்டியலில் உள்ள முதல் DataNode-க்கு எழுதுகிறது. முதல் DataNode பின்னர் தொகுதியை பிரதிபலிப்பு குழாயில் உள்ள மற்ற DataNodes-க்கு நகலெடுக்கிறது.
5. தொகுதி அனைத்து DataNodes-லும் எழுதப்பட்டவுடன், கிளையண்ட் ஒப்புதலைப் பெறுகிறது.
6. முழு கோப்பும் எழுதப்படும் வரை கிளையண்ட் ஒவ்வொரு அடுத்தடுத்த தரவுத் தொகுதிக்கும் படிகள் 3-5 ஐ மீண்டும் செய்கிறது.
7. இறுதியாக, கோப்பு முழுமையாக எழுதப்பட்டதாக கிளையண்ட் NameNode-க்கு தெரிவிக்கிறது.

2. HDFS-லிருந்து தரவைப் படித்தல்

1. கோப்பைத் திறக்க NameNode-க்கு கிளையண்ட் ஒரு கோரிக்கையை அனுப்புகிறது.
2. கோப்பை அணுக கிளையண்டிற்கு அனுமதி உள்ளதா என்பதை NameNode சரிபார்க்கிறது மற்றும் கோப்பின் தொகுதிகளைச் சேமிக்கும் DataNodes-ன் முகவரிகளை வழங்குகிறது.
3. கிளையண்ட் DataNodes-உடன் இணைகிறது மற்றும் தொகுதிகளை இணையாகப் படிக்கிறது.
4. கிளையண்ட் தொகுதிகளை முழுமையான கோப்பாக ஒன்றிணைக்கிறது.

HDFS பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள்

HDFS பெரிய அளவிலான தரவுகளைக் கையாளும் நிறுவனங்களுக்கு பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• அளவுத்திறன்: HDFS ஆயிரக்கணக்கான முனைகளில் பெட்டாபைட் தரவைச் சேமிக்க அளவிட முடியும்.
• தவறு சகிப்புத்தன்மை: தரவு பிரதிபலிப்பு உயர் கிடைக்கும் தன்மையையும் தரவு ஆயுளையும் உறுதி செய்கிறது.
• அதிக செயல்திறன்: இணை தரவு அணுகல் வேகமான தரவு செயலாக்கத்தை செயல்படுத்துகிறது.
• செலவு-செயல்திறன்: HDFS பொதுவான வன்பொருளில் பயன்படுத்தப்படலாம், உள்கட்டமைப்பு செலவுகளைக் குறைக்கிறது.
• தரவு அருகாமை: HDFS தரவை செயலாக்க முனைகளுக்கு அருகில் வைக்க முயற்சிக்கிறது, வலையமைப்பு போக்குவரத்தை குறைக்கிறது.
• Hadoop சுற்றுச்சூழல் அமைப்புடன் ஒருங்கிணைப்பு: HDFS MapReduce மற்றும் Spark போன்ற பிற Hadoop கூறுகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது.

HDFS பயன்பாட்டு வழக்குகள்

HDFS பல்வேறு தொழில்களிலும் பயன்பாடுகளிலும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அவற்றுள்:

• தரவு கிடங்கு: வணிக நுண்ணறிவுக்கு பெரிய அளவிலான கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைச் சேமித்தல் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்தல். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை நிறுவனம் HDFS-ஐ விற்பனை பரிவர்த்தனை தரவைச் சேமிக்கவும் வாடிக்கையாளர் வாங்கும் முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும் பயன்படுத்தலாம்.
• பதிவு பகுப்பாய்வு: சிக்கல்களைக் கண்டறிவதற்கும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் சேவையகங்கள், பயன்பாடுகள் மற்றும் வலையமைப்பு சாதனங்களிலிருந்து பதிவு கோப்புகளை செயலாக்குதல் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்தல். ஒரு தொலைத்தொடர்பு நிறுவனம் மோசடியைக் கண்டறிவதற்கும் வலையமைப்பு வழித்தடத்தை மேம்படுத்துவதற்கும் அழைப்பு விவரப் பதிவுகளை (CDRs) பகுப்பாய்வு செய்ய HDFS-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
• இயந்திர கற்றல்: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை சேமித்தல் மற்றும் செயலாக்குதல். ஒரு நிதி நிறுவனம் எதிர்கால சந்தை போக்குகளை கணிக்க மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க வரலாற்று பங்குச் சந்தை தரவைச் சேமிக்க HDFS-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
• உள்ளடக்க மேலாண்மை: படங்கள், வீடியோக்கள் மற்றும் ஆடியோ போன்ற பெரிய ஊடக கோப்புகளை சேமித்தல் மற்றும் நிர்வகித்தல். ஒரு ஊடக நிறுவனம் அதன் டிஜிட்டல் சொத்து நூலகத்தைச் சேமிக்கவும் பயனர்களுக்கு உள்ளடக்கத்தை ஸ்ட்ரீம் செய்யவும் HDFS-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
• காப்பகம்: இணக்கம் மற்றும் ஒழுங்குமுறை நோக்கங்களுக்காக வரலாற்று தரவைச் சேமித்தல். ஒரு சுகாதார வழங்குநர் HIPAA விதிமுறைகளுக்கு இணங்க நோயாளி மருத்துவ பதிவுகளை காப்பகப்படுத்த HDFS-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.

HDFS வரம்புகள்

HDFS குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், அதற்கு சில வரம்புகளும் உள்ளன:

• குறைந்த தாமத அணுகலுக்கு ஏற்றது அல்ல: HDFS தொகுப்பு செயலாக்கத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் குறைந்த தாமத தரவு அணுகல் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு உகந்ததாக இல்லை.
• ஒற்றை பெயர்வெளி: NameNode முழு கோப்பு முறைமை பெயர்வெளியையும் நிர்வகிக்கிறது, இது மிக பெரிய தொகுப்புகளுக்கு ஒரு தடையாக மாறும்.
• சிறிய கோப்புகளுக்கான வரையறுக்கப்பட்ட ஆதரவு: HDFS-ல் அதிக எண்ணிக்கையிலான சிறிய கோப்புகளைச் சேமிப்பது திறமையற்ற சேமிப்பக பயன்பாட்டிற்கும் NameNode சுமையும் அதிகரிக்க வழிவகுக்கும்.
• சிக்கல்தன்மை: HDFS தொகுப்பை அமைப்பது மற்றும் நிர்வகிப்பது சிக்கலானதாக இருக்கலாம், இதற்கு சிறப்பு நிபுணத்துவம் தேவைப்படுகிறது.

HDFS-க்கு மாற்று வழிகள்

HDFS பெரிய தரவு சேமிப்பிற்கான பிரபலமான தேர்வாக இருந்தாலும், பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கிய பல மாற்று பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமைகள் உள்ளன:

• Amazon S3: Amazon Web Services (AWS) வழங்கும் மிகவும் அளவிடக்கூடிய மற்றும் நீடித்த பொருள் சேமிப்பு சேவை.
• Google Cloud Storage: Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் இதேபோன்ற பொருள் சேமிப்பு சேவை.
• Azure Blob Storage: Microsoft Azure-ன் பொருள் சேமிப்பு தீர்வு.
• Ceph: ஒரு திறந்த மூல பரவலாக்கப்பட்ட பொருள் சேமிப்பு மற்றும் கோப்பு முறைமை.
• GlusterFS: மற்றொரு திறந்த மூல பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை.

எந்த கோப்பு முறைமையை தேர்வு செய்வது என்பது பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்தது, அதாவது அளவுத்திறன், செயல்திறன், செலவு மற்றும் பிற கருவிகள் மற்றும் சேவைகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு.

HDFS பயன்பாடு மற்றும் மேலாண்மைக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

உங்கள் HDFS தொகுப்பின் உகந்த செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த, பின்வரும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கவனியுங்கள்:

• சரியான வன்பொருள் தேர்வு: CPU, நினைவகம், சேமிப்புத் திறன் மற்றும் வலையமைப்பு அலைவரிசை போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, DataNodes-க்கு பொருத்தமான வன்பொருளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• தரவு அருகாமை உகப்பாக்கம்: வலையமைப்பு போக்குவரத்தைக் குறைக்க, தரவை செயலாக்க முனைகளுக்கு அருகில் வைக்க HDFS-ஐ உள்ளமைக்கவும்.
• கண்காணிப்பு மற்றும் எச்சரிக்கை: HDFS தொகுப்பின் ஆரோக்கியத்தையும் செயல்திறனையும் கண்காணிக்க ஒரு வலுவான கண்காணிப்பு அமைப்பைச் செயல்படுத்தவும் மற்றும் சாத்தியமான சிக்கல்களைப் பற்றி நிர்வாகிகளுக்கு அறிவிக்க எச்சரிக்கைகளை அமைக்கவும்.
• திறன் திட்டமிடல்: சேமிப்பகப் பயன்பாட்டைக் கண்காணிக்கவும் மற்றும் எதிர்காலத் திறன் தேவைகளுக்குத் திட்டமிடவும்.
• பாதுகாப்பு பரிசீலனைகள்: அங்கீகாரம், அனுமதி மற்றும் குறியாக்கம் போன்ற பொருத்தமான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம் HDFS-ல் சேமிக்கப்பட்ட தரவைப் பாதுகாக்கவும்.
• வழக்கமான காப்புப்பிரதிகள்: வன்பொருள் தோல்விகள் அல்லது பிற பேரழிவுகளில் தரவு இழப்புக்கு எதிராகப் பாதுகாக்க HDFS மெட்டாடேட்டா மற்றும் தரவை வழக்கமாக காப்புப் பிரதி எடுக்கவும்.
• Block Size-ஐ உகந்ததாக்குதல்: மெட்டாடேட்டா மேல்நிலையைக் குறைக்கவும் வாசிப்பு செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உகந்த Block Size-ஐத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம்.
• தரவு சுருக்கம்: சேமிப்பக இடத்தை மிச்சப்படுத்தவும் I/O செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் HDFS-ல் சேமிப்பதற்கு முன் பெரிய கோப்புகளை சுருக்கவும்.

முடிவுரை

HDFS என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமையாகும், இது பெரிய தரவுகளை நிர்வகிப்பதிலும் செயலாக்குவதிலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. அளவிடக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான தரவு செயலாக்க குழாய்களை உருவாக்குவதற்கும் பராமரிப்பதற்கும் அதன் கட்டமைப்பு, கூறுகள் மற்றும் தரவு ஓட்டத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். இந்த வலைப்பதிவில் கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டுள்ள சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், உங்கள் HDFS தொகுப்பு உகந்ததாகச் செயல்படுவதையும் உங்கள் நிறுவனத்தின் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்வதையும் உறுதிசெய்யலாம்.

நீங்கள் ஒரு தரவு விஞ்ஞானி, ஒரு மென்பொருள் பொறியாளர் அல்லது ஒரு IT நிபுணராக இருந்தாலும், HDFS-ன் திடமான புரிதல் இன்றைய தரவு-சார்ந்த உலகில் ஒரு மதிப்புமிக்க சொத்து. இந்த இடுகை முழுவதும் குறிப்பிடப்பட்டுள்ள ஆதாரங்களை ஆராய்ந்து இந்த அத்தியாவசிய தொழில்நுட்பத்தைப் பற்றி தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்ளுங்கள். தரவின் அளவு தொடர்ந்து வளர்வதால், HDFS மற்றும் அதுபோன்ற பரவலாக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமைகளின் முக்கியத்துவம் அதிகரிக்கும்.

மேலும் படிக்க

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