Hadoop Distributed File System (HDFS)

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    1. Hadoop वितरित फाइल सिस्टम (HDFS)

परिचय

Hadoop वितरित फाइल सिस्टम (HDFS) Hadoop फ्रेमवर्क का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह एक वितरित, स्केलेबल और दोष-सहिष्णु फाइल सिस्टम है जिसे बड़े डेटासेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। HDFS विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जिनमें उच्च थ्रूपुट डेटा एक्सेस की आवश्यकता होती है, और जहाँ डेटा को बार-बार संशोधित करने की आवश्यकता नहीं होती है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए HDFS की मूलभूत अवधारणाओं, वास्तुकला, संचालन और उपयोग को विस्तार से बताता है। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग की तरह, जहाँ डेटा का विश्लेषण महत्वपूर्ण होता है, HDFS भी डेटा के कुशल भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए महत्वपूर्ण है।

HDFS की आवश्यकता क्यों?

पारंपरिक फाइल सिस्टम, जैसे कि NTFS या ext4, एक एकल मशीन पर डेटा संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। जब डेटा का आकार बढ़ता है, तो इन फ़ाइल सिस्टम की सीमाएं स्पष्ट हो जाती हैं। कुछ प्रमुख सीमाएँ इस प्रकार हैं:

  • **स्केलेबिलिटी:** एकल मशीन की भंडारण क्षमता सीमित होती है।
  • **दोष सहनशीलता:** यदि एकल मशीन विफल हो जाती है, तो डेटा खो सकता है।
  • **थ्रूपुट:** बड़ी फ़ाइलों को पढ़ने और लिखने में अधिक समय लगता है।

HDFS इन सीमाओं को दूर करने के लिए बनाया गया था। यह डेटा को कई मशीनों में वितरित करके स्केलेबिलिटी, दोष सहनशीलता और उच्च थ्रूपुट प्रदान करता है। यह बिग डेटा के युग में अनिवार्य हो गया है।

HDFS की मुख्य अवधारणाएँ

HDFS कई महत्वपूर्ण अवधारणाओं पर आधारित है:

  • **ब्लॉक (Block):** HDFS में, डेटा को निश्चित आकार के ब्लॉकों में विभाजित किया जाता है। डिफ़ॉल्ट ब्लॉक का आकार 128MB होता है, लेकिन इसे कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
  • **नेमनोड (NameNode):** नेमनोड HDFS का केंद्रीय नियंत्रण सर्वर है। यह फाइल सिस्टम के मेटाडेटा (जैसे फ़ाइल नाम, ब्लॉक स्थान, अनुमतियाँ) को संग्रहीत करता है। नेमनोड डेटा को स्वयं संग्रहीत नहीं करता है, बल्कि डेटा नोड्स पर ब्लॉकों के स्थान को ट्रैक करता है।
  • **डेटा नोड (DataNode):** डेटा नोड वे मशीनें हैं जो वास्तविक डेटा ब्लॉकों को संग्रहीत करती हैं। प्रत्येक डेटा नोड नेमनोड को रिपोर्ट करता है कि उसके पास कौन से ब्लॉक हैं।
  • **सेकेंडरी नेमनोड (Secondary NameNode):** सेकेंडरी नेमनोड नेमनोड की सहायता करता है। यह नियमित रूप से नेमनोड से मेटाडेटा की प्रतिलिपि बनाता है और उसे मर्ज करता है, जिससे नेमनोड पर लोड कम होता है। यह एक पूर्ण बैकअप नहीं है, लेकिन यह नेमनोड के विफल होने की स्थिति में रिकवरी प्रक्रिया को तेज करता है।
  • **ब्लॉक रेप्लिकेशन (Block Replication):** HDFS डेटा की दोष सहनशीलता सुनिश्चित करने के लिए ब्लॉक रेप्लिकेशन का उपयोग करता है। प्रत्येक ब्लॉक की डिफ़ॉल्ट रूप से तीन प्रतियां बनाई जाती हैं और विभिन्न डेटा नोड्स पर संग्रहीत की जाती हैं। यदि एक डेटा नोड विफल हो जाता है, तो अन्य नोड्स पर मौजूद प्रतियों से डेटा पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।

HDFS वास्तुकला

HDFS की वास्तुकला मास्टर-स्लेव मॉडल पर आधारित है। नेमनोड मास्टर नोड है, और डेटा नोड स्लेव नोड हैं।

<imagemap> File:Hdfs architecture.png Width:800px Height:600px Description:HDFS Architecture </imagemap>

यह आरेख HDFS की बुनियादी वास्तुकला को दर्शाता है:

1. **क्लाइंट (Client):** क्लाइंट वह एप्लिकेशन है जो HDFS के साथ इंटरैक्ट करता है। यह डेटा पढ़ने और लिखने के लिए नेमनोड से अनुरोध करता है। 2. **नेमनोड (NameNode):** नेमनोड फाइल सिस्टम मेटाडेटा को प्रबंधित करता है और डेटा नोड्स पर ब्लॉकों के स्थान को ट्रैक करता है। 3. **डेटा नोड (DataNode):** डेटा नोड वास्तविक डेटा ब्लॉकों को संग्रहीत करते हैं और नेमनोड के निर्देशों का पालन करते हैं।

जब कोई क्लाइंट HDFS में एक फ़ाइल लिखना चाहता है, तो यह नेमनोड से संपर्क करता है। नेमनोड क्लाइंट को डेटा नोड्स की एक सूची प्रदान करता है जहाँ ब्लॉकों को संग्रहीत किया जाना चाहिए। क्लाइंट तब डेटा को ब्लॉकों में विभाजित करता है और उन्हें डेटा नोड्स पर भेजता है। डेटा नोड ब्लॉक की प्रतियां बनाते हैं और उन्हें अन्य डेटा नोड्स पर संग्रहीत करते हैं।

जब कोई क्लाइंट HDFS से एक फ़ाइल पढ़ना चाहता है, तो यह नेमनोड से संपर्क करता है। नेमनोड क्लाइंट को उन डेटा नोड्स की सूची प्रदान करता है जहाँ ब्लॉकों को संग्रहीत किया जाता है। क्लाइंट तब डेटा नोड्स से ब्लॉकों को पुनर्प्राप्त करता है और उन्हें एक साथ जोड़कर मूल फ़ाइल को पुनर्निर्माण करता है।

HDFS संचालन

HDFS कई बुनियादी संचालन का समर्थन करता है, जिनमें शामिल हैं:

  • **फ़ाइल बनाना (Create):** एक नई फ़ाइल बनाने के लिए, क्लाइंट नेमनोड को एक अनुरोध भेजता है। नेमनोड फ़ाइल के लिए मेटाडेटा बनाता है और क्लाइंट को डेटा नोड्स की एक सूची प्रदान करता है जहाँ ब्लॉकों को संग्रहीत किया जाना चाहिए।
  • **फ़ाइल पढ़ना (Read):** एक फ़ाइल पढ़ने के लिए, क्लाइंट नेमनोड को एक अनुरोध भेजता है। नेमनोड क्लाइंट को उन डेटा नोड्स की सूची प्रदान करता है जहाँ ब्लॉकों को संग्रहीत किया जाता है।
  • **फ़ाइल लिखना (Write):** एक फ़ाइल लिखने के लिए, क्लाइंट नेमनोड को एक अनुरोध भेजता है। नेमनोड क्लाइंट को डेटा नोड्स की एक सूची प्रदान करता है जहाँ ब्लॉकों को संग्रहीत किया जाना चाहिए।
  • **फ़ाइल हटाना (Delete):** एक फ़ाइल हटाने के लिए, क्लाइंट नेमनोड को एक अनुरोध भेजता है। नेमनोड फ़ाइल के लिए मेटाडेटा को हटा देता है।
  • **फ़ाइल नाम बदलना (Rename):** एक फ़ाइल का नाम बदलने के लिए, क्लाइंट नेमनोड को एक अनुरोध भेजता है। नेमनोड फ़ाइल के लिए मेटाडेटा को अपडेट करता है।

HDFS कमांड लाइन इंटरफेस (CLI)

HDFS के साथ इंटरैक्ट करने के लिए कई कमांड लाइन टूल उपलब्ध हैं। कुछ सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले टूल में शामिल हैं:

  • **hdfs dfs:** यह HDFS के साथ इंटरैक्ट करने के लिए मुख्य कमांड लाइन टूल है। इसका उपयोग फ़ाइलें बनाने, पढ़ने, लिखने, हटाने और नाम बदलने के लिए किया जा सकता है।
  • **hadoop fs:** यह `hdfs dfs` के समान है, लेकिन Hadoop के अन्य घटकों के साथ अधिक एकीकृत है।

यहाँ कुछ सामान्य HDFS CLI कमांड दिए गए हैं:

  • `hdfs dfs -ls /`: रूट निर्देशिका की सामग्री को सूचीबद्ध करता है।
  • `hdfs dfs -mkdir /my_directory`: एक नई निर्देशिका बनाता है।
  • `hdfs dfs -put local_file.txt /my_directory/`: एक स्थानीय फ़ाइल को HDFS में कॉपी करता है।
  • `hdfs dfs -get /my_directory/file.txt local_file.txt`: HDFS से एक फ़ाइल को स्थानीय मशीन पर कॉपी करता है।
  • `hdfs dfs -rm /my_directory/file.txt`: HDFS से एक फ़ाइल हटाता है।

HDFS में डेटा रेप्लिकेशन

डेटा रेप्लिकेशन HDFS की दोष सहनशीलता का एक महत्वपूर्ण पहलू है। डिफ़ॉल्ट रूप से, HDFS प्रत्येक ब्लॉक की तीन प्रतियां बनाता है और उन्हें विभिन्न डेटा नोड्स पर संग्रहीत करता है। यदि एक डेटा नोड विफल हो जाता है, तो अन्य नोड्स पर मौजूद प्रतियों से डेटा पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।

रेप्लिकेशन फैक्टर को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। उच्च रेप्लिकेशन फैक्टर डेटा की विश्वसनीयता को बढ़ाता है, लेकिन भंडारण स्थान भी बढ़ाता है।

HDFS में नामनोड हाई अवेलेबिलिटी (HA)

नेमनोड HDFS का केंद्रीय नियंत्रण सर्वर है। यदि नेमनोड विफल हो जाता है, तो पूरा फाइल सिस्टम अनुपलब्ध हो जाता है। नेमनोड हाई अवेलेबिलिटी (HA) का उपयोग करके इस समस्या को हल किया जा सकता है।

नेमनोड HA में, दो नेमनोड होते हैं: एक सक्रिय नेमनोड और एक स्टैंडबाय नेमनोड। सक्रिय नेमनोड सभी क्लाइंट अनुरोधों को संभालता है। स्टैंडबाय नेमनोड सक्रिय नेमनोड की प्रतिलिपि बनाता है और उसके विफल होने की स्थिति में स्वचालित रूप से सक्रिय हो जाता है।

HDFS के लाभ

HDFS के कई लाभ हैं, जिनमें शामिल हैं:

  • **स्केलेबिलिटी:** HDFS को बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • **दोष सहनशीलता:** HDFS डेटा रेप्लिकेशन का उपयोग करके डेटा हानि से बचाता है।
  • **उच्च थ्रूपुट:** HDFS बड़ी फ़ाइलों को पढ़ने और लिखने के लिए उच्च थ्रूपुट प्रदान करता है।
  • **लागत प्रभावशीलता:** HDFS कमोडिटी हार्डवेयर पर चल सकता है, जो इसे एक लागत प्रभावी समाधान बनाता है।

HDFS के नुकसान

HDFS के कुछ नुकसान भी हैं, जिनमें शामिल हैं:

  • **कम विलंबता:** HDFS कम विलंबता वाले अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त नहीं है।
  • **जटिलता:** HDFS को स्थापित और कॉन्फ़िगर करना जटिल हो सकता है।
  • **छोटे फ़ाइल प्रबंधन:** HDFS छोटे फ़ाइलों को प्रबंधित करने में कुशल नहीं है।

HDFS का उपयोग कहाँ करें?

HDFS का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:

  • **बिग डेटा एनालिटिक्स:** HDFS का उपयोग बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।
  • **डेटा वेयरहाउसिंग:** HDFS का उपयोग डेटा वेयरहाउसिंग अनुप्रयोगों में डेटा संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है।
  • **आर्काइवल स्टोरेज:** HDFS का उपयोग डेटा को दीर्घकालिक रूप से संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है।
  • **कंटेंट डिलीवरी नेटवर्क (CDN):** HDFS का उपयोग CDN में कंटेंट वितरित करने के लिए किया जा सकता है।
  • मशीन लर्निंग : बड़े डेटासेट पर मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए।

HDFS और अन्य फाइल सिस्टम

| सुविधा | HDFS | NTFS | ext4 | |---|---|---|---| | डिज़ाइन | वितरित | एकल मशीन | एकल मशीन | | स्केलेबिलिटी | उच्च | सीमित | सीमित | | दोष सहनशीलता | उच्च | कम | मध्यम | | थ्रूपुट | उच्च | मध्यम | मध्यम | | विलंबता | उच्च | कम | कम | | उपयोग | बिग डेटा, डेटा वेयरहाउसिंग | विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम | लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम |

निष्कर्ष

HDFS एक शक्तिशाली और लचीला फाइल सिस्टम है जो बड़े डेटासेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह स्केलेबिलिटी, दोष सहनशीलता और उच्च थ्रूपुट प्रदान करता है। यह बिग डेटा एनालिटिक्स, डेटा वेयरहाउसिंग और आर्काइवल स्टोरेज जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एक आदर्श समाधान है। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में डेटा का महत्व समझते हुए, हम HDFS को डेटा भंडारण और प्रबंधन के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में देख सकते हैं।

डेटा माइनिंग के लिए भी HDFS एक महत्वपूर्ण आधार प्रदान करता है। क्लाउड कंप्यूटिंग में भी इसका व्यापक उपयोग होता है। स्पार्क और मॅप्रेड्यूस जैसे फ्रेमवर्क HDFS के साथ मिलकर काम करते हैं।

डेटाबेस से इसकी विशिष्टता को समझना आवश्यक है। एसक्यूएल के साथ इसकी तुलना करना उपयोगी हो सकता है। नोएसक्यूएल डेटाबेस के साथ इसका संबंध महत्वपूर्ण है। डेटा सुरक्षा और डेटा गोपनीयता HDFS में महत्वपूर्ण विचार हैं। नेटवर्क और वितरित सिस्टम की अवधारणाएं HDFS को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं। सर्वर और स्टोरेज के बुनियादी सिद्धांतों को जानना भी आवश्यक है। ऑपरेटिंग सिस्टम और लिनक्स का ज्ञान HDFS के प्रबंधन में सहायक होता है। प्रोग्रामिंग और जावा का ज्ञान HDFS अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए उपयोगी है। एल्गोरिदम और डेटा संरचनाएं HDFS के प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद कर सकती हैं। वॉल्यूम विश्लेषण के लिए HDFS डेटा का उपयोग किया जा सकता है। तकनीकी विश्लेषण के लिए भी HDFS डेटा एक मूल्यवान स्रोत हो सकता है। जोखिम प्रबंधन के लिए HDFS डेटा का उपयोग करके पैटर्न की पहचान की जा सकती है।

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