HDFS architecture

HDFS আর্কিটেকচার

Hadoop Distributed File System (HDFS) হল একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম যা বিগ ডেটা স্টোরেজ এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি অ্যাপাচি হ্যাডুপ প্রকল্পের একটি মূল উপাদান। HDFS বৃহৎ ডেটা সেটকে একাধিক মেশিনে বিভক্ত করে সংরক্ষণ করে, যা উচ্চ নির্ভরযোগ্যতা এবং থ্রুপুট প্রদান করে। এই নিবন্ধে, আমরা HDFS এর আর্কিটেকচার, উপাদান এবং কার্যকারিতা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করব।

HDFS এর মূল ধারণা

HDFS এর ডিজাইন এমনভাবে করা হয়েছে যাতে এটি নিম্নলিখিত মূল ধারণাগুলির উপর ভিত্তি করে কাজ করে:

• ডিস্ট্রিবিউশন (Distribution): ডেটা একাধিক নোডে ছড়িয়ে দেওয়া হয়।
• ফল্ট টলারেন্স (Fault Tolerance): ডেটার প্রতিলিপি তৈরি করে সিস্টেমের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করা হয়।
• স্কেলেবিলিটি (Scalability): প্রয়োজন অনুযায়ী সহজেই স্টোরেজ ক্ষমতা বাড়ানো যায়।
• উচ্চ থ্রুপুট (High Throughput): ডেটা অ্যাক্সেসের গতি বৃদ্ধি করা হয়।

HDFS এর আর্কিটেকচার উপাদান

HDFS আর্কিটেকচারের প্রধান উপাদানগুলি হলো:

• নেমনোড (NameNode): এটি HDFS এর কেন্দ্রীয় কন্ট্রোল নোড। নেমনোড ফাইল সিস্টেমের মেটাডেটা (যেমন ফাইলের নাম, পাথ, অনুমতি এবং ডেটা নোডের অবস্থান) পরিচালনা করে। এটি ডেটা নোডগুলির সাথে যোগাযোগ করে এবং ফাইল অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করে।
• ডেটা নোড (DataNode): এগুলি হলো সেই সার্ভার যেখানে প্রকৃত ডেটা ব্লকগুলি সংরক্ষিত থাকে। ডেটা নোডগুলি নেমনোডের নির্দেশ অনুযায়ী ডেটা সংরক্ষণ, পুনরুদ্ধার এবং প্রতিলিপি করে।
• সেকেন্ডারি নেমনোড (Secondary NameNode): এটি নেমনোডের ব্যাকআপ হিসেবে কাজ করে। এটি নেমনোডের মেটাডেটা নিয়মিতভাবে মার্জ করে এবং চেকপয়েন্ট তৈরি করে, যা নেমনোড ব্যর্থ হলে দ্রুত পুনরুদ্ধারে সাহায্য করে। ব্যাকআপ এবং পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়াটি HDFS এর গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
• ক্লায়েন্ট (Client): ক্লায়েন্ট হলো সেই অ্যাপ্লিকেশন বা ব্যবহারকারী যা HDFS এর সাথে যোগাযোগ করে ডেটা সংরক্ষণ বা পুনরুদ্ধার করতে চায়।

নেমনোডের কার্যাবলী

নেমনোড HDFS এর মস্তিষ্ক হিসেবে কাজ করে। এর প্রধান কার্যাবলী হলো:

• ফাইল সিস্টেম নেমস্পেস ব্যবস্থাপনা: নেমনোড ফাইল এবং ডিরেক্টরির একটি শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো বজায় রাখে।
• মেটাডেটা ব্যবস্থাপনা: প্রতিটি ফাইল এবং ডিরেক্টরির মেটাডেটা (যেমন মালিক, অনুমতি, তৈরির তারিখ, ইত্যাদি) সংরক্ষণ করে।
• ডেটা ব্লকের অবস্থান নির্ধারণ: প্রতিটি ফাইলের ডেটা ব্লকগুলি কোন ডেটা নোডে সংরক্ষিত আছে, সেই তথ্য নেমনোডে থাকে।
• ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ: ব্যবহারকারীদের ফাইল এবং ডিরেক্টরি অ্যাক্সেসের অনুমতি নিয়ন্ত্রণ করে।
• চেকপয়েন্ট এবং ইমেজ ব্যবস্থাপনা: নেমনোড নিয়মিতভাবে তার মেটাডেটা ডিস্কে সংরক্ষণ করে, যাতে সিস্টেম ব্যর্থ হলে ডেটা পুনরুদ্ধার করা যায়।

ডেটা নোডের কার্যাবলী

ডেটা নোডগুলি HDFS এর ডেটা স্টোরেজ ইউনিট। এর প্রধান কার্যাবলী হলো:

• ডেটা সংরক্ষণ: ক্লায়েন্ট থেকে আসা ডেটা ব্লকগুলি স্থানীয় ফাইল সিস্টেমে সংরক্ষণ করে।
• ডেটা পুনরুদ্ধার: ক্লায়েন্টের অনুরোধে ডেটা ব্লকগুলি সরবরাহ করে।
• ডেটা প্রতিলিপি: ডেটার নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য একাধিক ডেটা নোডে ডেটা প্রতিলিপি করে। ডেটা প্রতিলিপি কৌশল HDFS এর ফল্ট টলারেন্সের জন্য অত্যাবশ্যক।
• হার্টবিট এবং ব্লক রিপোর্ট: নেমনোডের সাথে নিয়মিতভাবে হার্টবিট পাঠায় এবং তার কাছে থাকা ডেটা ব্লকের তালিকা সরবরাহ করে।

HDFS এর ডেটা প্রতিলিপি

HDFS ডেটার নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য ডিফল্টভাবে ৩টি প্রতিলিপি তৈরি করে। এর মানে হলো প্রতিটি ডেটা ব্লক ৩টি ভিন্ন ডেটা নোডে সংরক্ষিত থাকে। যদি কোনো ডেটা নোড ব্যর্থ হয়, তবে অন্য নোডগুলি থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করা যায়। প্রতিলিপির সংখ্যা কনফিগার করা যায়, যা ডেটার গুরুত্ব এবং সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে। প্রতিলিপি ফ্যাক্টর নির্ধারণ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ।

HDFS এর ফাইল লেখার প্রক্রিয়া

HDFS এ ফাইল লেখার প্রক্রিয়াটি কয়েকটি ধাপে সম্পন্ন হয়:

1. ক্লায়েন্ট নেমনোডের কাছে ফাইলের লেখার অনুমতি চায়। 2. নেমনোড ক্লায়েন্টকে ডেটা ব্লকের তালিকা সরবরাহ করে। 3. ক্লায়েন্ট ডেটা ব্লকগুলিকে ডেটা নোডে পাঠায়। 4. ডেটা নোডগুলি ডেটা ব্লকগুলি সংরক্ষণ করে এবং নেমনোডকে নিশ্চিত করে। 5. নেমনোড ক্লায়েন্টকে লেখার সমাপ্তির বার্তা পাঠায়।

HDFS এর ফাইল পড়ার প্রক্রিয়া

HDFS থেকে ফাইল পড়ার প্রক্রিয়াটিও কয়েকটি ধাপে সম্পন্ন হয়:

1. ক্লায়েন্ট নেমনোডের কাছে ফাইলের পড়ার অনুমতি চায়। 2. নেমনোড ক্লায়েন্টকে ডেটা ব্লকের অবস্থান সরবরাহ করে। 3. ক্লায়েন্ট সরাসরি ডেটা নোড থেকে ডেটা ব্লকগুলি পুনরুদ্ধার করে। 4. ক্লায়েন্ট ডেটা ব্লকগুলিকে একত্রিত করে সম্পূর্ণ ফাইলটি তৈরি করে।

HDFS এর ব্লক সাইজ

HDFS এ ডেটা একটি নির্দিষ্ট আকারের ব্লকে বিভক্ত করে সংরক্ষণ করা হয়। ডিফল্ট ব্লক সাইজ সাধারণত ১২৮ এমবি (MB) হয়। ব্লক সাইজ কনফিগার করা যায়, তবে এটি সাধারণত ৬৪ এমবি থেকে ২৫৬ এমবি এর মধ্যে রাখা হয়। বড় ব্লক সাইজ ব্যবহার করলে মেটাডেটার পরিমাণ কমে যায় এবং ডেটা অ্যাক্সেসের গতি বাড়ে। ব্লক ম্যানেজমেন্ট HDFS এর কর্মক্ষমতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

HDFS এর সেকেন্ডারি নেমনোড

সেকেন্ডারি নেমনোড নেমনোডের একটি সহায়ক নোড। এর প্রধান কাজ হলো:

• নেমনোডের চেকপয়েন্ট তৈরি করা: সেকেন্ডারি নেমনোড নেমনোডের মেটাডেটা নিয়মিতভাবে একত্রিত করে একটি চেকপয়েন্ট তৈরি করে। এই চেকপয়েন্ট নেমনোড ব্যর্থ হলে দ্রুত পুনরুদ্ধারে সাহায্য করে।
• মেটাডেটা মার্জ করা: নেমনোড থেকে আসা এডিট লগ এবং মেটাডেটা একত্রিত করে একটি নতুন ইমেজ তৈরি করে।
• নেমনোডের উপর লোড কমানো: কিছু মেটাডেটা অপারেশন সেকেন্ডারি নেমনোড দ্বারা সম্পন্ন করা হয়, যা নেমনোডের উপর লোড কমায়।

HDFS এর সীমাবদ্ধতা

HDFS এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, যা নিচে উল্লেখ করা হলো:

• ছোট ফাইলের জন্য উপযুক্ত নয়: HDFS ছোট ফাইল সংরক্ষণের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়নি। অনেক ছোট ফাইল থাকলে মেটাডেটার পরিমাণ বেড়ে যায় এবং কর্মক্ষমতা কমে যায়।
• র্যান্ডম অ্যাক্সেস সমর্থন করে না: HDFS শুধুমাত্র সিকোয়েন্সিয়াল ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। র্যান্ডম অ্যাক্সেস সমর্থন করে না।
• কম লেটেন্সি নয়: HDFS কম লেটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত নয়।

HDFS এর ভবিষ্যৎ প্রবণতা

HDFS এর ভবিষ্যৎ উন্নয়নে নিম্নলিখিত বিষয়গুলির উপর জোর দেওয়া হচ্ছে:

• ছোট ফাইলের সমস্যা সমাধান: ছোট ফাইল সংরক্ষণের জন্য নতুন কৌশল তৈরি করা হচ্ছে।
• র্যান্ডম অ্যাক্সেস সমর্থন: র্যান্ডম অ্যাক্সেস সমর্থন করার জন্য HDFS এর ক্ষমতা বৃদ্ধি করা হচ্ছে।
• উন্নত নিরাপত্তা: HDFS এর নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্যগুলি উন্নত করা হচ্ছে।
• মাল্টি-টেনেন্সি সমর্থন: একাধিক ব্যবহারকারী এবং অ্যাপ্লিকেশনকে একই HDFS ক্লাস্টারে ডেটা সংরক্ষণের অনুমতি দেওয়া হচ্ছে।

HDFS এবং অন্যান্য ফাইল সিস্টেমের মধ্যে পার্থক্য

| বৈশিষ্ট্য | HDFS | অন্যান্য ফাইল সিস্টেম (যেমন NTFS, ext4) | |---|---|---| | ডিজাইন | ডিস্ট্রিবিউটেড | সেন্ট্রালাইজড | | ফল্ট টলারেন্স | উচ্চ | কম | | স্কেলেবিলিটি | অত্যন্ত স্কেলেবল | সীমিত স্কেলেবিলিটি | | ডেটা প্রতিলিপি | ডিফল্টভাবে ৩টি প্রতিলিপি | সাধারণত প্রতিলিপি থাকে না | | অ্যাক্সেস পদ্ধতি | সিকোয়েন্সিয়াল | র্যান্ডম এবং সিকোয়েন্সিয়াল | | ব্যবহার | বিগ ডেটা স্টোরেজ এবং প্রক্রিয়াকরণ | সাধারণ ফাইল স্টোরেজ |

HDFS এর ব্যবহারিক প্রয়োগ

HDFS বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, যার মধ্যে কয়েকটি নিচে উল্লেখ করা হলো:

• ওয়েব ইন্ডেক্সিং: গুগল এবং অন্যান্য সার্চ ইঞ্জিনগুলি ওয়েব পেজ ইন্ডেক্স করার জন্য HDFS ব্যবহার করে।
• লগ বিশ্লেষণ: বিভিন্ন সার্ভার এবং অ্যাপ্লিকেশনের লগ ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য HDFS ব্যবহার করা হয়।
• বৈজ্ঞানিক গবেষণা: বৈজ্ঞানিক ডেটা সংরক্ষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য HDFS ব্যবহার করা হয়।
• ফিনান্সিয়াল মডেলিং: আর্থিক মডেলিং এবং বিশ্লেষণের জন্য HDFS ব্যবহার করা হয়।
• ই-কমার্স: ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মগুলিতে গ্রাহকের ডেটা এবং লেনদেনের তথ্য সংরক্ষণের জন্য HDFS ব্যবহার করা হয়।

HDFS সম্পর্কিত অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয়

• YARN: HDFS এর সাথে একত্রে কাজ করে রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট এবং জব শিডিউলিংয়ের সুবিধা দেয়।
• MapReduce: HDFS এ সংরক্ষিত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত একটি প্রোগ্রামিং মডেল।
• Spark: একটি দ্রুত এবং শক্তিশালী ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ইঞ্জিন যা HDFS এর সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে।
• Hive: HDFS ডেটার উপর SQL-এর মতোquery চালানোর জন্য একটি ডেটা ওয়্যারহাউজিং সিস্টেম।
• Pig: HDFS ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি উচ্চ-স্তরের ডেটা ফ্লো ভাষা।
• HBase: একটি NoSQL ডেটাবেস যা HDFS এর উপরে তৈরি করা হয়েছে এবং রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• Flume: বিভিন্ন উৎস থেকে HDFS এ ডেটা সংগ্রহের জন্য ব্যবহৃত একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম।
• Sqoop: রিলেশনাল ডেটাবেস থেকে HDFS এ ডেটা স্থানান্তরের জন্য ব্যবহৃত একটি টুল।
• ZooKeeper: ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের সমন্বয় এবং কনফিগারেশন ব্যবস্থাপনার জন্য ব্যবহৃত একটি সার্ভিস।

এই নিবন্ধটি HDFS আর্কিটেকচারের একটি বিস্তারিত চিত্র প্রদান করে। আশা করি, এটি HDFS সম্পর্কে আপনার ধারণা স্পষ্ট করতে সহায়ক হবে।

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ