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大数据学习:HDFS的工作原理

作者:张老师 浏览次数: 2020-12-02 16:54
HDFS作为Hadoop的分布式文件系统而存在,大家都知道其负责解决分布式数据存储的问题,但是具体这个分布式存储是如何实现,要想理解透彻还是需要去深入掌握HDFS的工作原理。今天的大数据学习分享,我们就来讲讲HDFS具体是如何工作的?

HDFS在Hadoop大数据生态当中的地位,相信大家都是有所了解的。羡HDFS作为分布式文件系统,为管理大数据资源池和支撑相关大数据分析应用提供高可靠性的支持。

大数据学习:HDFS的工作原理

HDFS的工作原理

HDFS支持在计算节点之间快速传输数据。在开始阶段,它与MapReduce紧密耦合——MapReduce是一个用于大规模数据集的并行运算的编程框架。当HDFS接收数据时,会将信息分解为单独的块,并将它们分布到集群中的不同节点,从而支持高效的并行处理。

此外,HDFS专门设计有高容错的特性。HDFS可以多次复制每个数据片段,并将副本分发给各个节点,将至少一个副本放在其他服务器机架上。因此,在集群中的其他地方也可以找到崩溃节点上的数据。这确保了在恢复数据时可以继续进行处理。

HDFS使用主/从架构。在其最初版本中,每个Hadoop集群由一个NameNode(用于管理文件系统运行)和支持DataNode(用于管理单个计算节点上的数据存储)组成。这些HDFS元素结合起来,可支持具有大数据集的应用程序。

这个主节点“数据分块”架构,从谷歌文件系统(GFS)以及IBM的通用并行文件系统(GPFS)中吸取了部分设计指导元素。GFS是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。

HDFS运行于廉价的普通硬件上,并提供容错功能,可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。此外,虽然HDFS不是与可移植操作系统接口(POSIX)的模型兼容的,但它在某些方面也与POSIX设计风格相呼应。

关于大数据学习,HDFS的工作原理,以上就为大家做了简单的介绍了。HDFS与Hadoop生态的紧密联系,是很难分开的,在工作运行当中,HDFS与Hadoop集群环境息息相关,建议大家结合起来去掌握。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发,数据分析与挖掘,零基础班本月即将开班,课程大纲及试听课程可联系客服领取!
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