Вы подключаете 3 новых DataNodes к вашему кластеру. Эти узлы автоматически становятся частью HDFS, и система начинает их обнаруживать. Новые узлы готовы к использованию, но пока не содержат никаких данных.

Шаг 2: Перераспределение данных

HDFS автоматически начинает перераспределять блоки данных для использования новых узлов. Система анализирует текущую нагрузку и объем хранения, а затем решает, какие блоки перенести на новые узлы. Например, если у вас есть файл, разбитый на 10 блоков, и каждый блок реплицирован на 3 узла, система может решить переместить некоторые блоки, чтобы они хранились на новых узлах.

Шаг 3: Обновление метаданных

NameNode обновляет свои метаданные, чтобы отразить изменения в кластере. Он регистрирует, что новые узлы теперь содержат определенные блоки данных. Эти метаданные помогают NameNode отслеживать местоположение блоков и поддерживать правильное распределение данных.

Шаг 4: Балансировка нагрузки

После того как новые узлы начали хранить данные, HDFS продолжает мониторить состояние кластера. Если один из старых узлов начинает быть перегружен, система может переместить часть данных на новые узлы, чтобы сбалансировать нагрузку. Это может включать перемещение блоков данных, чтобы обеспечить равномерное распределение между всеми узлами.

Шаг 5: Обеспечение отказоустойчивости

Новые узлы также начинают участвовать в репликации данных. Если один из старых узлов выходит из строя, HDFS использует новые узлы для восстановления реплик, обеспечивая тем самым продолжение работы системы без потери данных.

Добавление новых DataNodes позволяет кластеру HDFS увеличивать объем хранения и вычислительные мощности, одновременно поддерживая или даже улучшая производительность и отказоустойчивость системы.

Таким образом, HDFS спроектирован таким образом, чтобы легко адаптироваться к изменениям в масштабах и потребностях хранилища, обеспечивая гибкость и устойчивость к масштабированию.

4. Доступность данных:

HDFS (Hadoop Distributed File System) – это распределенная файловая система, разработанная для хранения и обработки огромных объемов данных, особенно в масштабных кластерах. Одной из ключевых особенностей HDFS является его оптимизация для доступа к данным с высокой пропускной способностью. Это достигается за счет нескольких архитектурных решений, которые обеспечивают эффективное чтение и запись данных в условиях распределенной среды.

Во-первых, HDFS хранит данные в крупных последовательных блоках, обычно размером по умолчанию в 128 МБ или более. Такие большие блоки позволяют минимизировать накладные расходы на управление файлами и сократить количество операций ввода-вывода. Благодаря этому данные могут считываться большими порциями, что значительно увеличивает скорость передачи данных по сети и снижает задержки. Это особенно важно при обработке больших данных, где операции считывания/записи должны быть максимально эффективными для обработки огромных объемов информации.

Во-вторых, HDFS изначально разрабатывался с учетом того, что типичные рабочие нагрузки будут состоять из последовательного чтения больших объемов данных и минимального количества операций записи. В отличие от традиционных файловых систем, которые оптимизированы для частого и случайного доступа, HDFS предполагает, что данные записываются один раз и редко изменяются, а затем читаются множество раз. Это позволяет использовать стратегию "записать один раз – прочитать много раз" (Write Once, Read Many, или WORM), что также способствует оптимизации работы системы под большие объемы данных.

Наконец, система HDFS предполагает пакетную обработку данных, при которой данные собираются и обрабатываются крупными партиями. Этот подход позволяет системе концентрироваться на эффективной обработке больших данных, а не на управлении мелкими файлами и операциями. В результате HDFS идеально подходит для анализа данных в системах, таких как Hadoop, где важна высокая пропускная способность при работе с большими объемами информации.

5. Архитектура «мастер-слейв»:

HDFS (Hadoop Distributed File System) использует архитектуру "мастер-слейв", которая обеспечивает эффективное управление и хранение данных в распределенной среде. В этой архитектуре основной сервер, называемый NameNode, играет роль центрального управляющего узла, который отвечает за все метаданные файловой системы. Метаданные включают информацию о структуре каталогов, именах файлов, а также о том, где именно на узлах-слейвах хранятся блоки данных. NameNode выступает в качестве "мозга" системы, контролируя и координируя работу всех других узлов, обеспечивая целостность данных и доступ к ним.

NameNode управляет всеми критически важными операциями над файловой системой. Это включает в себя такие операции, как открытие, закрытие, и переименование файлов и директорий. Когда клиент отправляет запрос на доступ к данным, сначала этот запрос поступает на NameNode, который проверяет местоположение блоков данных и возвращает клиенту необходимую информацию о том, на каких узлах-слейвах хранятся данные. После этого клиент может непосредственно взаимодействовать с этими узлами для получения или записи данных. Таким образом, NameNode является центральной точкой управления, без которой система не может функционировать.

Узлы-слейвы в архитектуре HDFS называются **DataNodes**. Они отвечают за непосредственное хранение данных и выполнение запросов на их чтение и запись. Каждый файл в HDFS разбивается на большие блоки, которые хранятся на нескольких DataNodes для обеспечения отказоустойчивости и доступности данных. DataNodes регулярно отправляют отчеты о своем состоянии и состоянии хранимых данных на NameNode, чтобы он мог следить за целостностью данных и управлять репликацией блоков в случае необходимости. Если один из DataNode выходит из строя, NameNode автоматически перераспределяет данные на другие доступные узлы, гарантируя тем самым устойчивость системы к сбоям.

Архитектура "мастер-слейв" HDFS позволяет эффективно управлять большими объемами данных в распределенной системе. NameNode берет на себя управление всей файловой системой, концентрируя в себе информацию о метаданных, что значительно упрощает архитектуру и управление данными. В то же время DataNodes выполняют работу по хранению и предоставлению данных, распределяя нагрузку по многим узлам и обеспечивая высокую производительность и отказоустойчивость системы.

Представим себе сценарий использования HDFS в крупной компании, занимающейся анализом данных, например, в области обработки логов веб-сервера. Компания ежедневно генерирует терабайты логов, которые необходимо хранить и анализировать для выявления закономерностей и улучшения пользовательского опыта. Для этого они используют HDFS, который распределяет данные по множеству серверов в кластере.

В этой системе NameNode управляет метаданными всех логов. Например, он знает, что файл `weblogs_2024-09-01.log` состоит из 10 блоков данных, и может указать, что блоки 1, 3, и 5 находятся на DataNode A, блоки 2 и 4 – на DataNode B, а остальные блоки – на DataNode C. Когда аналитик или приложение хочет получить доступ к этим логам, запрос сначала направляется на NameNode, который предоставляет информацию о расположении блоков. Аналитик затем обращается напрямую к соответствующим DataNode для извлечения нужных данных.

Поскольку логи представляют собой большие файлы, HDFS разбивает их на блоки и хранит копии (реплики) этих блоков на разных DataNode для повышения надежности. Если один из узлов (например, DataNode B) выходит из строя, NameNode автоматически инициирует копирование недостающих блоков с DataNode A и C на другие доступные узлы, чтобы обеспечить целостность данных. Это позволяет системе продолжать работу даже при сбое одного или нескольких узлов.

Таким образом, в этом примере HDFS помогает компании эффективно управлять огромными объемами данных, обеспечивая высокую доступность и надежность системы, даже при наличии сбоев в отдельных узлах.

MapReduce

MapReduce – это программная модель и связанный с ней инструмент, используемый для обработки и генерации больших объемов данных с использованием параллельных и распределённых алгоритмов в кластере. MapReduce предоставляет разработчикам простой и эффективный способ анализа данных, хранящихся в HDFS. Основные компоненты MapReduce включают:

1. Функция Map:

Функция Map является первой и ключевой стадией в процессе обработки данных в парадигме MapReduce, используемой в таких системах, как Hadoop. Эта стадия играет важную роль в разделении и параллельной обработке больших объемов данных, что делает систему масштабируемой и эффективной для обработки задач на кластере.

На этапе Map входные данные, которые могут представлять собой большие файлы, таблицы баз данных или другие большие наборы данных, делятся на более мелкие части, называемые "сплитами". Каждый сплит представляет собой часть исходных данных, которую можно обрабатывать независимо от других частей. В Hadoop, например, данные обычно хранятся в HDFS, где они уже разделены на блоки. Однако в процессе MapReduce сплиты могут быть созданы на основе логической структуры данных, а не только на основе физического разделения.

Когда сплит данных готов, он передается на обработку функции Map. Функция Map выполняется параллельно на каждом сплите данных и, по сути, является пользовательской функцией, которая определяет, как именно будут обрабатываться данные. Эта функция применяет определенные операции к каждому элементу данных в сплите и генерирует одну или несколько пар ключ-значение в качестве результата. Ключом может быть любой идентификатор или характеристика данных, тогда как значение – это информация, связанная с этим ключом.

Рассмотрим пример анализа текстового файла. Допустим, задача состоит в том, чтобы подсчитать частоту встречаемости каждого слова в большом тексте. В этом случае функция Map может читать строки текста, разбивать их на отдельные слова и затем для каждого слова создавать пару ключ-значение, где ключ – это само слово, а значение – единица (представляющая одно упоминание слова). Например, если строка "Hadoop is powerful" обрабатывается функцией Map, она может вернуть пары (Hadoop, 1), (is, 1), (powerful, 1). Такие пары ключ-значение формируются для каждого слова в каждом сплите.

После того как функция Map завершает свою работу, результаты (все пары ключ-значение) сортируются и группируются по ключам. Этот процесс называется "сортировка и перегруппировка" (shuffle and sort). Сортировка упорядочивает данные по ключам, а перегруппировка объединяет все значения для одного ключа в список, что подготавливает данные к следующей стадии MapReduce – стадии Reduce. На этом этапе промежуточные результаты организованы так, чтобы данные с одинаковыми ключами были сгруппированы вместе, что позволяет значительно упростить дальнейшую обработку.

Стадия Map выполняет основную работу по разделению, преобразованию и агрегированию данных, подготавливая их к дальнейшему анализу и снижая нагрузку на следующую стадию обработки. Этот процесс делает MapReduce мощным инструментом для работы с большими данными, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.

2. Функция Reduce:

Вторая стадия процесса MapReduce, называемая Reduce (сведение), отвечает за агрегирование и обработку данных, полученных от функции Map. Этот этап берет на себя задачу объединения результатов, которые были предварительно отсортированы и перегруппированы по ключам после выполнения стадии Map. Основная цель функции Reduce – консолидировать данные, связанные с одним и тем же ключом, чтобы получить окончательные результаты для каждой группы ключ-значение.