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深入解析大数据Hadoop中的HDFS

大数据需要学习的框架有很多,而 Hadoop 作为大数据开发的核心模块,就需要多加了解。 HDFS 是基于Java的分布式文件系统,对于理解Hadoop分布式文件系统很有帮助,今天我们就一起来深入解析大数据Hadoop中的HDFS。

深入解析大数据Hadoop中的HDFS

一、什么是HDFS?

HDFS负责数据文件的存储,为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务。提供了一个低成本、高性能、高容错、高可靠的分布式文件系统。

HDFS是一个主/从(Master/Slave)体系架构,由于 分布式存储 的性质,集群拥有两类节点NameNode和DataNode。NameNode(名字节点):系统中通常只有一个,中心服务器的角色,管理存储和检索多个DataNode的实际数据所需的所有元数据。

二、HDFS的特点

1、低成本:搭建HDFS主要是通过横向扩展机器数量而非花高价钱购进昂贵的服务器。

2、高性能:处理大型任务上集群处理效率,多台机器分块并行处理要比单台机器串行处理要快很多

3、高容错:数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式,提高容错性。数据自动保存多个副本,副本丢失后,自动恢复。

4、高可靠:HDFS解决了单点问题,HDFS集群中心节点是非常重要的,如果中心节点宕机整个集群将无法使用,所以中心节点NameNode会有主要节点(Primary)和备份节点(Stand By)。如果Primary出现问题Stand By可以自动接替Primary工作。

三、HDFS如何存储数据?

HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据,这种架构主要由四个部分组成,分别为HDFS Client(客户端)、NameNode(主管、管理者)、DataNode(slave)和Secondary NameNode。可以看看下面这张图:

以上就是关于HDFS的部份解析了,希望对大家能有多帮助。HDFS作为Hadoop主要的核心,在数据存储方面为我们提供了保证,是非常优秀的 分布式文件系统 。如果想了解更多详情,请点击成都加米谷大数据官网吧!

文章来源:智云一二三科技

文章标题:深入解析大数据Hadoop中的HDFS

文章地址:https://www.zhihuclub.com/185830.shtml

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