HDFS arxitekturasini tushunish: tarqatilgan fayl tizimlariga chuqur kirish

Bugungi ma'lumotlarga asoslangan dunyoda, katta hajmdagi ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash qobiliyati barcha o'lchamdagi tashkilotlar uchun juda muhimdir. Hadoop Distributed File System (HDFS) katta ma'lumotlarni boshqarish va tahlil qilish uchun asosiy texnologiyaga aylandi. Ushbu blog posti HDFS arxitekturasi, uning asosiy komponentlari, funksionalligi va afzalliklariga oid keng qamrovli umumiy ma'lumotlarni taqdim etadi, ham boshlang'ichlar, ham tajribali mutaxassislar uchun tushunchalar beradi.

Tarqatilgan fayl tizimi nima?

HDFSga kirishdan oldin, tarqatilgan fayl tizimi nima ekanligini aniqlab olaylik. Tarqatilgan fayl tizimi - bu tarmoqdagi bir nechta xostlardan fayllarga kirishga imkon beradigan fayl tizimidir. Ma'lumotlar bir nechta mashinalarda saqlanadigan va bitta mahalliy diskda bo'lgandek kirish imkoniyatini beradigan umumiy saqlash infratuzilmasini taqdim etadi. Ushbu yondashuv bir qator afzalliklarni taklif etadi, jumladan:

Masshtablilik: Tarmoqqa ko'proq mashinalarni qo'shish orqali saqlash hajmini osongina kengaytiring.
Xatolikka chidamlilik: Ma'lumotlar bir nechta mashinalarda takrorlanadi, bu ayrim mashinalar ishlamay qolsa ham ma'lumotlarning mavjudligini ta'minlaydi.
Yuqori o'tkazish qobiliyati: Ma'lumotlarni bir nechta mashinalardan parallel ravishda o'qish va yozish mumkin, natijada ma'lumotlarni qayta ishlash tezlashadi.
Tejamkorlik: Tejamkor saqlash yechimini yaratish uchun tovar apparatidan foydalaning.

Hadoop va HDFS bilan tanishing

Hadoop - bu kompyuter klasterlarida katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlarini tarqatilgan holda qayta ishlash imkonini beradigan ochiq kodli freymvork. HDFS - Hadoop ilovalari tomonidan ishlatiladigan asosiy saqlash tizimi. U juda katta fayllarni (odatda terabaytdan petabaytgacha) tovar apparatining klasterida ishonchli va samarali saqlash uchun mo'ljallangan.

HDFS arxitekturasi: asosiy komponentlar

HDFS master-slave arxitekturasiga amal qiladi va quyidagi asosiy komponentlardan iborat:

1. NameNode

NameNode - HDFS klasteridagi asosiy tugun. U quyidagilar uchun javobgardir:

Fayl tizimi nomlar fazosini boshqarish: NameNode fayl tizimining katalog daraxtini va barcha fayllar va kataloglar uchun metama'lumotlarni saqlaydi.
Ma'lumotlar bloklarini kuzatish: U har bir faylning bloklarini qaysi DataNode-lar saqlashini kuzatib boradi.
Fayllarga kirishni nazorat qilish: NameNode mijozlarni tasdiqlaydi va ruxsatlarga asoslanib fayllarga kirishni beradi yoki rad etadi.
DataNode-lardan yurak urish signallari va blok hisobotlarini qabul qilish: Bu NameNode-ga DataNode-larning sog'lig'i va mavjudligini kuzatishga yordam beradi.

NameNode fayl tizimi metama'lumotlarini ikkita asosiy faylda saqlaydi:

FsImage: Ushbu fayl ma'lum bir vaqtdagi fayl tizimi nomlar fazosining to'liq holatini o'z ichiga oladi.
EditLog: Ushbu fayl oxirgi FsImage yaratilganidan beri fayl tizimi nomlar fazosida amalga oshirilgan barcha o'zgarishlarni qayd etadi.

Ishga tushganda, NameNode FsImage-ni xotiraga yuklaydi va fayl tizimi metama'lumotlarini yangilash uchun EditLog-ni qayta ijro etadi. NameNode - HDFS klasteridagi yagona muvaffaqiyatsizlik nuqtasi. Agar NameNode ishlamay qolsa, butun fayl tizimi mavjud bo'lmay qoladi. Ushbu xavfni kamaytirish uchun HDFS NameNode-ning yuqori mavjudligi uchun quyidagi variantlarni taqdim etadi:

Secondary NameNode: Yangi FsImage yaratish uchun FsImage va EditLog-ni vaqti-vaqti bilan birlashtiradi, bu NameNode-ning qayta ishga tushishi uchun zarur bo'lgan vaqtni kamaytiradi. Biroq, bu muvaffaqiyatsizlikka qarshi yechim emas.
Hadoop HA (Yuqori mavjudlik): Faol/kutish konfiguratsiyasida ikkita NameNode-dan foydalanadi. Agar faol NameNode ishlamay qolsa, kutish rejimidagi NameNode avtomatik ravishda o'z zimmasiga oladi.

2. DataNodes

DataNodes - HDFS klasteridagi qul tugunlari. Ular quyidagilar uchun javobgardir:

Ma'lumotlar bloklarini saqlash: DataNodes fayllarning haqiqiy ma'lumotlar bloklarini o'zlarining mahalliy fayl tizimlarida saqlaydi.
Mijozlarga ma'lumotlarni taqdim etish: Ular so'rov bo'yicha mijozlarga ma'lumotlar bloklarini taqdim etadilar.
NameNode-ga hisobot berish: DataNodes o'zlarining sog'lig'i va mavjudligini ko'rsatish uchun NameNode-ga vaqti-vaqti bilan yurak urish signallarini yuboradi. Ular, shuningdek, DataNode-da saqlanadigan barcha bloklarni ro'yxatga oladigan blok hisobotlarini yuboradilar.

DataNodes tovar apparati bo'lish uchun mo'ljallangan, ya'ni ular nisbatan arzon va agar ishlamay qolsa, osongina almashtirilishi mumkin. HDFS ma'lumotlar bloklarini bir nechta DataNodes-da takrorlash orqali xatolikka chidamlilikka erishadi.

3. Bloklar

Blok - HDFS saqlashi mumkin bo'lgan ma'lumotlarning eng kichik birligi. Fayl HDFS-da saqlanganda, u bloklarga bo'linadi va har bir blok bir yoki bir nechta DataNodes-da saqlanadi. HDFS-dagi blokning standart o'lchami odatda 128MB ni tashkil qiladi, ammo u ilovaning talablariga muvofiq sozlanishi mumkin.

Katta blok o'lchamidan foydalanish bir qator afzalliklarni taklif etadi:

Metama'lumotlar xarajatlarini kamaytiradi: NameNode faqat har bir blok uchun metama'lumotlarni saqlashi kerak, shuning uchun kattaroq blok hajmi bloklar sonini va metama'lumotlar miqdorini kamaytiradi.
O'qish unumdorligini oshiradi: Katta blokni o'qish kamroq izlanishlar va uzatishlarni talab qiladi, natijada o'qish tezligi oshadi.

4. Replikatsiya

Replikatsiya - bu HDFS-ning xatolikka chidamlilikni ta'minlaydigan asosiy xususiyati. Har bir ma'lumotlar bloki bir nechta DataNodes-da takrorlanadi. Standart replikatsiya faktori odatda 3 ni tashkil qiladi, ya'ni har bir blok uchta turli DataNodes-da saqlanadi.

DataNode ishlamay qolganda, NameNode nosozlikni aniqlaydi va boshqa DataNodes-ga yo'qolgan bloklarning yangi nusxalarini yaratishni buyuradi. Bu ba'zi DataNodes ishlamay qolsa ham ma'lumotlarning mavjudligini ta'minlaydi.

Replikatsiya faktori ilovaning ishonchlilik talablariga asoslanib sozlanishi mumkin. Yuqori replikatsiya faktori yaxshiroq xatolikka chidamlilikni ta'minlaydi, ammo saqlash xarajatlarini ham oshiradi.

HDFS ma'lumotlar oqimi

HDFS-dagi ma'lumotlar oqimini tushunish ma'lumotlarni fayl tizimiga qanday o'qish va yozishni tushunish uchun juda muhimdir.

1. HDFSga ma'lumotlarni yozish

Mijoz yangi fayl yaratish uchun NameNode-ga so'rov yuboradi.
NameNode mijoz faylni yaratishga ruxsatiga ega ekanligini va bir xil nomdagi fayl mavjudligini tekshiradi.
Tekshiruvlar o'tgandan so'ng, NameNode fayl tizimi nomlar fazosida fayl uchun yangi yozuv yaratadi va faylning birinchi bloki saqlanishi kerak bo'lgan DataNodes manzillarini qaytaradi.
Mijoz ma'lumotlarning birinchi blokini ro'yxatdagi birinchi DataNode-ga yozadi. Keyin birinchi DataNode blokni replikatsiya trubasidagi boshqa DataNodes-ga takrorlaydi.
Blok barcha DataNodes-ga yozilgandan so'ng, mijoz tasdiqnomani oladi.
Mijoz butun fayl yozilguncha har bir keyingi ma'lumotlar bloki uchun 3-5 bosqichlarni takrorlaydi.
Nihoyat, mijoz NameNode-ga fayl to'liq yozilganligi haqida xabar beradi.

2. HDFS-dan ma'lumotlarni o'qish

Mijoz faylni ochish uchun NameNode-ga so'rov yuboradi.
NameNode mijoz faylga kirishga ruxsatiga ega ekanligini tekshiradi va fayl bloklarini saqlaydigan DataNodes manzillarini qaytaradi.
Mijoz DataNodes-ga ulanadi va ma'lumotlar bloklarini parallel ravishda o'qiydi.
Mijoz bloklarni to'liq faylga yig'adi.

HDFS dan foydalanishning afzalliklari

HDFS katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlaydigan tashkilotlar uchun ko'plab afzalliklarni taklif etadi:

Masshtablilik: HDFS minglab tugunlarda petabayt ma'lumotlarni saqlash uchun masshtablashishi mumkin.
Xatolikka chidamlilik: Ma'lumotlarni replikatsiya qilish yuqori mavjudlikni va ma'lumotlarning chidamliligini ta'minlaydi.
Yuqori o'tkazish qobiliyati: Parallel ma'lumotlarga kirish ma'lumotlarni tezroq qayta ishlash imkonini beradi.
Tejamkorlik: HDFS tovar apparatida joylashtirilishi mumkin, bu infratuzilma xarajatlarini kamaytiradi.
Ma'lumotlarning lokalizatsiyasi: HDFS tarmoq trafikini minimallashtirib, ma'lumotlarni qayta ishlash tugunlariga yaqin joylashtirishga harakat qiladi.
Hadoop ekotizimi bilan integratsiya: HDFS boshqa Hadoop komponentlari, masalan, MapReduce va Spark bilan uzluksiz integratsiyalanadi.

HDFS dan foydalanish holatlari

HDFS turli sohalarda va ilovalarda keng qo'llaniladi, jumladan:

Ma'lumotlar omborlari: Biznes intellekti uchun katta hajmdagi tuzilgan ma'lumotlarni saqlash va tahlil qilish. Misol uchun, chakana savdo kompaniyasi HDFS-dan savdo operatsiyalari ma'lumotlarini saqlash va mijozlarning xarid qilish naqshlarini tahlil qilish uchun foydalanishi mumkin.
Jurnal tahlili: Muammolarni aniqlash va unumdorlikni yaxshilash uchun serverlar, ilovalar va tarmoq qurilmalaridan olingan jurnal fayllarini qayta ishlash va tahlil qilish. Telekommunikatsiya kompaniyasi firibgarlikni aniqlash va tarmoq yo'nalishini optimallashtirish uchun qo'ng'iroq ma'lumotlari yozuvlarini (CDR) tahlil qilish uchun HDFS-dan foydalanishi mumkin.
Mashinani o'rganish: Mashinani o'rganish modellarni o'qitish uchun katta ma'lumotlar to'plamlarini saqlash va qayta ishlash. Moliya instituti tarixiy fond bozoridagi ma'lumotlarni saqlash va kelajakdagi bozor tendentsiyalarini bashorat qilish uchun modellarni o'qitish uchun HDFS-dan foydalanishi mumkin.
Kontentni boshqarish: Rasmlar, videolar va audio kabi katta media fayllarni saqlash va boshqarish. Media kompaniyasi raqamli aktiv kutubxonasini saqlash va foydalanuvchilarga kontentni uzatish uchun HDFS-dan foydalanishi mumkin.
Arxivlash: Muvofiqlik va me'yoriy maqsadlar uchun tarixiy ma'lumotlarni saqlash. Sog'liqni saqlash provayderi HIPAA qoidalariga muvofiq bemorlarning tibbiy yozuvlarini arxivlash uchun HDFS-dan foydalanishi mumkin.

HDFS cheklovlari

HDFS sezilarli afzalliklarni taqdim etsa-da, u bir qator cheklovlarga ham ega:

Past kechikishga kirish uchun mos emas: HDFS partiyaviy ishlash uchun mo'ljallangan va ma'lumotlarga past kechikish bilan kirishni talab qiladigan ilovalar uchun optimallashtirilmagan.
Yagona nomlar fazosi: NameNode butun fayl tizimi nomlar fazosini boshqaradi, bu juda katta klasterlar uchun to'siqqa aylanishi mumkin.
Kichik fayllarni cheklangan qo'llab-quvvatlash: HDFS-da ko'plab kichik fayllarni saqlash samarali bo'lmagan saqlashdan foydalanishga va NameNode yukini ko'payishiga olib kelishi mumkin.
Murakkablik: HDFS klasterini o'rnatish va boshqarish murakkab bo'lishi mumkin va ixtisoslashtirilgan tajribani talab qiladi.

HDFS ga muqobillar

HDFS katta ma'lumotlarni saqlash uchun mashhur tanlov bo'lib qolsa-da, bir nechta muqobil tarqatilgan fayl tizimlari mavjud, jumladan:

Amazon S3: Amazon Web Services (AWS) tomonidan taqdim etilgan yuqori darajada masshtablash mumkin va mustahkam ob'ektni saqlash xizmati.
Google Cloud Storage: Google Cloud Platform (GCP) tomonidan taqdim etilgan shunga o'xshash ob'ektni saqlash xizmati.
Azure Blob Storage: Microsoft Azure-ning ob'ektni saqlash yechimi.
Ceph: Ochiq kodli tarqatilgan ob'ekt saqlash va fayl tizimi.
GlusterFS: Yana bir ochiq kodli tarqatilgan fayl tizimi.

Qaysi fayl tizimidan foydalanishni tanlash ilovaning maxsus talablariga, masalan, masshtablilik, ishlash, narx va boshqa vositalar va xizmatlar bilan integratsiyasiga bog'liq.

HDFS joylashtirish va boshqarish uchun eng yaxshi amaliyotlar

HDFS klasteringizning optimal ishlashi va ishonchliligini ta'minlash uchun quyidagi eng yaxshi amaliyatlarni ko'rib chiqing:

To'g'ri apparatni tanlash: DataNodes uchun mos apparatni tanlang, CPU, xotira, saqlash hajmi va tarmoq kengligi kabi omillarni hisobga oling.
Ma'lumotlarning lokalizatsiyasini optimallashtirish: Tarmoq trafigini kamaytirish uchun HDFS-ni ma'lumotlarni qayta ishlash tugunlariga yaqin joylashtirishga sozlang.
Monitoring va ogohlantirish: HDFS klasterining holati va ishlashini kuzatish uchun mustahkam monitoring tizimini amalga oshiring va potentsial muammolar haqida ma'murlarni ogohlantirish uchun ogohlantirishlarni o'rnating.
Hajmni rejalashtirish: Saqlashdan foydalanishni muntazam ravishda kuzatib boring va kelajakdagi hajmlarga bo'lgan ehtiyojlarni rejalashtiring.
Xavfsizlik masalalari: HDFS-da saqlanadigan ma'lumotlarni himoya qilish uchun autentifikatsiya, avtorizatsiya va shifrlash kabi tegishli xavfsizlik choralarini ko'ring.
Muntazam zaxira nusxalari: Aparat nosozliklari yoki boshqa falokatlar yuz berganda ma'lumotlar yo'qolishidan himoya qilish uchun HDFS metama'lumotlari va ma'lumotlarining zaxira nusxalarini muntazam ravishda yarating.
Blok o'lchamini optimallashtirish: Metama'lumotlar xarajatlarini kamaytirish va o'qish unumdorligini oshirish uchun optimal blok o'lchamini tanlash muhim.
Ma'lumotlarni siqish: HDFS-da saqlashdan oldin katta fayllarni siqish uchun saqlash joyini tejash va I/U ishlashini yaxshilash.

Xulosa

HDFS - bu katta ma'lumotlarni boshqarish va qayta ishlashda hal qiluvchi rol o'ynaydigan kuchli va ko'p qirrali tarqatilgan fayl tizimidir. Uning arxitekturasi, komponentlari va ma'lumotlar oqimini tushunish masshtablanadigan va ishonchli ma'lumotlarni qayta ishlash quvurlarini yaratish va saqlash uchun juda muhimdir. Ushbu blog postida ko'rsatilgan eng yaxshi amaliyotlarga amal qilib, siz HDFS klasteringizning optimal ishlashini va tashkilotingiz ehtiyojlarini qondirishini ta'minlashingiz mumkin.

Siz ma'lumotlar olimi, dasturiy injener yoki IT mutaxassisi bo'lasizmi, HDFS haqida yaxshi tushunchaga ega bo'lish bugungi ma'lumotlarga asoslangan dunyoda bebaho aktivdir. Ushbu postda tilga olingan resurslarni o'rganing va ushbu muhim texnologiya haqida o'rganishni davom eting. Ma'lumotlar hajmi o'sishda davom etar ekan, HDFS va shunga o'xshash tarqatilgan fayl tizimlarining ahamiyati faqat oshib boradi.

Qo'shimcha o'qish

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