Los componentes NameNode y DataNode de HDFS crean un entorno de procesamiento y almacenamiento distribuido para conjuntos de datos masivos. Así es como funcionan:

1. NombreNodo: NameNode sirve como coordinador central y almacén de metadatos del clúster HDFS. Mantiene información sobre ubicaciones de archivos, jerarquía y propiedades de archivos y directorios. El NameNode almacena esta información en memoria y en disco, y se encarga de gestionar el acceso a los datos HDFS. Cuando una aplicación cliente necesita leer o escribir datos de HDFS, primero se comunica con NameNode para recuperar la ubicación de los datos y otra información.
2. Nodo de datos: El DataNode es el caballo de batalla de HDFS. Se encarga de almacenar los bloques de datos que componen los archivos en HDFS. Cada DataNode administra el almacenamiento de un subconjunto de datos en el clúster HDFS y duplica los datos en otros DataNodes para redundancia y tolerancia a fallas. Cuando una aplicación cliente necesita leer o escribir datos, habla directamente con los nodos de datos que contienen los bloques de datos.

En resumen, NameNode y DataNode colaboran para producir un sistema de archivos distribuido capaz de almacenar y procesar conjuntos de datos masivos. El NameNode maneja la información del archivo, mientras que los DataNodes contienen los bloques de datos reales. Para proporcionar redundancia de datos, tolerancia a fallas y recuperación rápida de datos, NameNode y DataNodes interactúan entre sí.

Su objetivo es ofrecer almacenamiento tolerante a fallas para conjuntos de datos masivos. Lo hace duplicando datos en varios nodos de clúster, detectando y recuperándose de fallas y manteniendo la confiabilidad y precisión del almacenamiento de datos. HDFS garantiza la confiabilidad de los datos y la tolerancia a fallas de las siguientes maneras:

1. Almacena datos en bloques duplicados en varios nodos de datos en el clúster. Cada bloque se replica tres veces por defecto, aunque esto se puede cambiar según las necesidades de la aplicación. La replicación de datos en varios nodos garantiza que los datos estén disponibles en otros nodos incluso si uno o más fallan.
2. Detección y recuperación de fallas: HDFS verifica continuamente el estado de los nodos de datos del clúster. Cada vez que un DataNode falla o deja de responder, NameNode nota la falla y duplica los datos del nodo fallido en otros nodos del clúster. Luego, NameNode actualiza los metadatos para reflejar las nuevas ubicaciones de los bloques de datos replicados.
3. Coherencia de los datos: al utilizar una arquitectura de escritura única, lectura múltiple (WORM), HDFS garantiza que los datos se guarden de manera confiable y precisa. Los datos que se han escrito en HDFS no se pueden cambiar. Esto garantiza que se mantenga la consistencia de los datos incluso cuando numerosos clientes acceden a los mismos datos simultáneamente.
4. Ubicación de bloques: para garantizar que los bloques de datos se coloquen en bastidores distintos en el clúster, HDFS emplea una estrategia de ubicación con reconocimiento de bastidores. Esto garantiza que incluso si falla un marco completo, los datos aún están accesibles en los otros bastidores del clúster.

En general, mediante la duplicación de datos en varios nodos, la detección y recuperación de fallas, la garantía de la consistencia de los datos y el empleo de una política de ubicación consciente de los racks para reducir la pérdida de datos debido a fallas en los racks, HDFS proporciona una solución de almacenamiento confiable y tolerante a fallas para conjuntos de datos masivos.

HDFS es un sistema de archivos distribuido que almacena y maneja conjuntos de datos masivos en hardware básico en un clúster. Como se explicó en la pregunta anterior, la arquitectura HDFS consta de dos componentes clave: NameNode y DataNode. Para brindar confiabilidad de datos y tolerancia a fallas, NameNode y DataNodes interactúan. Cuando un cliente necesita leer o escribir datos de HDFS, habla con NameNode para encontrar los bloques de datos. Luego, el cliente discute con los DataNodes directamente para leer o escribir bloques de datos.

MapReduce, un marco de procesamiento de datos distribuido, se combina con frecuencia con HDFS. MapReduce está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos dividiéndolos en partes más pequeñas, distribuyendo el procesamiento de esos fragmentos en un grupo de procesadores y agregando los resultados. Así es como MapReduce interactúa con HDFS:

1. Los datos de entrada se guardan en HDFS. MapReduce recibe datos de entrada de HDFS y los divide en partes más pequeñas denominadas divisiones de entrada.
2. Las divisiones de entrada se distribuyen en el clúster y se asignan a trabajos de Map específicos mediante MapReduce. Cada trabajo de mapa maneja una única división de entrada y produce pares clave-valor intermedios.
3. A continuación, los pares clave-valor intermedios se ordenan y mezclan antes de enviarse a los trabajos de reducción. Cada trabajo de Reduce recopila entradas intermedias y genera el resultado final.
4. El resultado final se guarda en HDFS.

En general, HDFS y MapReduce colaboran para crear una arquitectura tolerante a fallas y escalable para el procesamiento masivo de conjuntos de datos. Ofrece almacenamiento confiable para datos de entrada y salida, mientras que MapReduce distribuye el procesamiento de datos en todo el clúster.

HDFS difiere de los sistemas de archivos estándar en numerosas áreas cruciales, y estas distinciones brindan varios beneficios cuando se trabaja con grandes cantidades de datos. Estas son algunas distinciones y ventajas importantes de utilizar HDFS en un entorno de datos de gran tamaño:

1. Escalabilidad: los sistemas de archivos convencionales no están diseñados para administrar las cantidades masivas de datos que son frecuentes en situaciones de big data. Está diseñado para crecer horizontalmente, lo que significa que puede acomodar petabytes o incluso exabytes de almacenamiento y procesamiento de datos al distribuir los datos en un grupo de hardware básico.
2. Tolerancia a fallas: está construido para ser tolerante a fallas. Puede soportar la falla de los nodos individuales en el clúster mediante la duplicación de datos en varios nodos del clúster. También tiene técnicas para detectar y recuperarse automáticamente de fallas de nodos.
3. Está destinado a tener un alto rendimiento tanto para la lectura como para la escritura de datos. Al trabajar con archivos de gran tamaño, HDFS puede lograr velocidades de lectura y escritura rápidas, ya que está especializado para transferencias masivas de datos.
4. Localidad de los datos: está diseñado para maximizar la localidad de los datos, lo que significa que los datos se almacenan y procesan en los mismos nodos del clúster siempre que sea posible. La reducción del tránsito de datos a través de la red minimiza el tráfico de la red y aumenta el rendimiento.
5. Rentabilidad: debido a que está diseñado para ejecutarse en hardware básico, puede implementarse en servidores de bajo costo o en la nube. Como resultado, proporciona una opción de bajo costo para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.

En general, los beneficios de emplear HDFS en un contexto de big data son escalabilidad, tolerancia a fallas, alto rendimiento, localización de datos y rentabilidad. Al explotar estas funciones, las organizaciones pueden almacenar, administrar y analizar conjuntos de datos masivos de manera más eficiente y rentable que los sistemas de archivos tradicionales.