HDFS là gì? Tính năng và lợi ích của HDFS

Công nghệ Hadoop là một công nghệ cốt lõi cho việc lưu trữ và truy cập Big Data. Nó cũng cung cấp hệ thống phân tán tệp tin HDFS nhằm tạo ra một không gian lưu trữ dữ liệu lớn với chi phí rẻ.

Vậy Hadoop Distributed File System (HDFS) là gì? HDFS có các đặc điểm và lợi ích khi sử dụng khi sử dụng ra sao?

Tất cả sẽ được chúng tôi làm rõ trong bài viết dưới đây.

Hadoop Distributed File System (HDFS) là gì?

Hadoop Distributed File System (HDFS) là hệ thống lưu trữ dữ liệu được Hadoop sử dụng. Với việc ứng dụng kiến ​​trúc NameNode và DataNode để triển khai hệ thống tệp phân tán. Nó đã cung cấp khả năng truy cập với hiệu suất cao đến các dữ liệu trên các cụm của Hadoop.

Như đã biết, Hadoop là một khung xử lý phân tán mã nguồn mở. Nó hỗ trợ phát triển các ứng dụng phân tán để quản lý và lưu trữ tệp dữ liệu lớn. Và HDFS là một phần quan trọng của công nghệ hệ sinh thái Hadoop này. Đây là nơi cung cấp phương tiện đáng tin cậy để quản lý và hỗ trợ phân tích dữ liệu của Big Data.

Cách thức hoạt động của HDFS

Khi dữ liệu ngày càng nhiều, hệ thống bị quá tải đòi hỏi cần có công cụ giúp chia nhỏ và lưu dữ chúng trên nhiều máy tính. Chính vì vậy, HDFS ra đời và đảm nhận nhiệm vụ trên. Một tệp tin được di chuyển trên HDFS sẽ được chia nhỏ thành các phần riêng biệt. Các mảnh này sẽ được lưu trữ và phân tán trên các node khác nhau. Sau đó dữ liệu được ghi trên máy chủ, rồi sao chép và sử dụng lại nhiều lần.

Một tập tin có định dạng HDFS sẽ chia nhiều khối riêng biệt và những cụm này được lưu trong DataNodes. Các khối cũng được nhân rộng trên các nút cho phép xử lý và khắc phục được sự cố một cách nhanh chóng. NameNode định nghĩa ánh xạ, vị trí các khối đến DataNodes. Bên cạnh đó, nó cũng quản lý quyền truy cập vào các tệp cho phép đọc, ghi, xóa, sao chép và tạo mới dữ liệu.

Các NameNode theo dõi và luôn biết được các trạng thái của DataNodes. Khi nhận thấy các chúng hoạt động không bình thường, nó sẽ chuyển nhiệm vụ của DataNodes này cho các node khác trong cùng một khối dữ liệu.

Hadoop Distributed File System (HDFS) được thiết kế với khả năng chịu lỗi và tính sẵn sàng cao.

Kiến trúc của HDFS với hai loại node NameNodes và DataNodes

HDFS sử dụng kiến trúc master/slave. Trong đó, master gồm một NameNode để quản lý hệ thống và kiểm soát quyền truy cập của máy khách vào tệp. Đây là thành phần trung tâm của hệ thống tập tin phân tán Hadoop. Và gồm có một hay nhiều slave DataNodes được gán vào các node để lưu trữ dữ liệu thực tại.

NameNode trong HDFS gồm các File System Namespace và cho phép người dùng lưu trữ trong tệp. Nó thực hiện các hoạt động của File System Namespace bao gồm: mở, đóng, đổi tên tệp và thư mục. Ngoài ra, nó cũng chi phối việc ánh xạ các khối tới DataNodes.

Còn các DataNodes phục vụ các yêu cầu đọc và ghi từ các máy khách của hệ thống tệp. Bên cạnh đó, dưới sự hướng dẫn của NameNode chúng thực hiện việc tạo, xóa và sao chép các khối.

Một ứng dụng hoặc người dùng có thể tạo các thư mục và sau đó lưu trữ các tệp con bên trong các thư mục này. Các File System Namespace cũng giống như các hệ thống tệp khác cho phép người dùng có thể tạo, xóa, đổi tên hoặc di chuyển tệp từ thư mục này sang thư mục khác. Bất kỳ các thay đổi nào của nó cũng được Name Node ghi lại.

Số lượng các bản sao của một tệp được gọi là hệ số nhân bản của tệp đó.

Các tính năng của HDFS

Các tính năng nổi bật của Hadoop Distributed File System (HDFS) là:

• Sao chép dữ liệu: khi node gặp vấn đề có dữ liệu bị lỗi thì hệ thống sẽ tự lấy dữ liệu từ nơi khác trong một cụm rồi tiếp tục xử lý. Điều này thể hiện một tính năng đặc biệt quan trọng của HDFS đó là đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng và tránh mất mát.
• Khả năng chịu lỗi và độ tin cậy: việc các tệp được chia nhỏ và nhân rộng thành nhiều bản cũng đảm bảo khả năng chịu lỗi và độ tin cậy của dữ liệu.
• Tính khả dụng cao: như đã đề cập trước đó, việc sao chép này giúp dữ liệu luôn được có sẵn và được sử dụng kịp thời ngay cả khi NameNode hoặc DataNode bị lỗi.
• Khả năng mở rộng: vì HDFS lưu trữ dữ liệu trên các nút khác nhau trong cụm. Khi các yêu cầu tăng lên, một cụm có thể mở rộng đến vô số các nút.
• Thông lượng cao: với cơ chế phân tán, các tệp tin định dạng HDFS có thể được xử lý song song trên một cụm nút. Từ đó giảm thời gian xử lý dữ liệu và cho phép thông lượng cao.
• Vị trí dữ liệu: thay vì di chuyển khối dữ liệu lớn đến vị trí của đơn vị tính toán. HDFS cho phép quá trình tính toán diễn ra trên các DataNodes. Điều này giúp giảm tình trạng tắc nghẽn mạng và tăng thông lượng tổng thể của toàn hệ thống.

Lợi ích khi sử dụng HDFS

Ưu điểm khi sử dụng Lợi ích khi sử dụng Hadoop Distributed File System (HDFS) là:

• Chi phí thấp: các DataNodes lưu trữ dữ liệu trên các phần cứng với chi phí thấp. Ngoài ra, vì HDFS là mã nguồn mở nên không cần phí cấp phép.
• Bộ dữ liệu lưu trữ lớn: dữ liệu được lưu trữ trên HDFS có kích thước lớn từ megabyte đến petabyte và tồn tại bất kỳ định dạng nào, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
• Phục hồi nhanh sau lỗi phần cứng: HDFS cũng được thiết kế với khả năng phát hiện lỗi và tự động khôi phục.
• Tính di động: HDFS được sử dụng rộng rãi trên tất cả các nền tảng phần cứng. Đồng thời tương thích với một số hệ điều hành phổ biến như Windows, Linux và MacOS.
• Truyền dữ liệu truy cập: thông lượng cao là tính năng giúp người dùng truy cập vào dữ liệu trực tuyến dễ dàng và nhanh chóng.

Một số trường hợp và ví dụ sử dụng HDFS

Hệ thống Tệp Phân tán Hadoop ( HDFS) xuất hiện trên Yahoo đảm nhận yêu cầu về vị trí đặt quảng cáo trực tuyến và công cụ tìm kiếm. Yahoo đã tung ra nhiều ứng dụng khác nhau được ngày người dùng truy cập và lưu trữ dữ liệu.

Một số các nền tảng cũng sử dụng HDFS để phân tích hệ thống dữ liệu lớn có thể kể đến như EBay, Facebook, LinkedIn và Twitter.

Ngoài việc đáp ứng các yêu cầu về phân phát quảng cáo và công cụ tìm kiếm, HDFS còn được sử dụng để chuyển đổi hình ảnh, xử lý và phân tích nhật ký cũng như phân tích tỷ lể. Nó được xem là cốt lõi của hệ thống dữ liệu mã nguồn mở.

Các công ty cũng sử dụng HDFS để quản lý nhóm dữ liệu lớn ( Big Data):

• Các công ty điện lực: họ sử dụng HDFS để phân tích dữ liệu từ đó phát hiện các lỗi hệ thống và có những điều chỉnh phù hợp và kịp thời.
• Các công ty tiếp thị: các nhà tiếp thị có thể lấy được các thông tin của khách hàng từ một số nguồn như thư trả lời trực tiếp, hệ thống điểm bán hàng, Facebook và Twitter. Vì phần lớn dữ liệu này không có cấu trúc, cụm HDFS là nơi hiệu quả nhất về chi phí để đưa dữ liệu vào trước khi phân tích.
• Các nhà cung cấp dầu khí: các công ty này cần định dạng khối dữ liệu lớn khác nhau bao gồm video, mô hình trái đất 3D và dữ liệu cảm biến máy móc. Và HDFS có thể cung cấp nền tảng phù hợp cho phân tích dữ liệu lớn này.
• Nghiên cứu: phân tích dữ liệu là một phần quan trọng của nghiên cứu. Vì vậy, với một khoản chi phí thấp để lưu trữ, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu thì việc khi sử dụng HDFS là sự lựa chọn tối ưu nhất.

Sao chép dữ liệu HDFS

Sao chép dữ liệu là một phần quan trọng của định dạng HDFS vì nó đảm bảo dữ liệu vẫn có sẵn nếu có lỗi phần cứng hoặc nút. Dữ liệu khi di chuyển qua HDFS sẽ được chia thành nhiều mảnh nhỏ và được nhân. Do đó, khi một nút gặp sự cố, người dùng có thể truy cập dữ liệu trên nút đó từ các máy khác. HDFS duy trì quá trình sao chép đều đặn.

Tổng kết

Như vậy, bài viết đã mang tới những thông tin cơ bản về Hadoop Distributed File System (HDFS). Hy vọng với những thông tin trên sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về HDFS cũng như công nghệ Hadoop trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn (Big Data). Chúc các bạn có những trải nghiệm thú vị khi sử dụng hệ thống này.

Nếu còn gặp bất cứ vướng mắc gì về HDFS, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.

P/s: Bạn cũng có thể truy cập vào Blog của BKHOST để đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về lập trình, quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc bạn thành công.