¿Qué es HDFS?

Autor: | Última modificación: 27 de abril de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Dentro del vasto mundo de herramientas, lenguajes y sistemas del Big Data podrás encontrar una de las estructura de software más empleadas, como lo es Hadoop. Como parte de sus elementos principales, podrás contar con HDFS (Hadoop Distributed File System) que es una parte fundamental para el desarrollo de esta estructura de datos.

Desde KeepCoding reconocemos su importancia para le manejo de datos dentro de Hadoop y, por esta razón, en este post te explicamos qué es HDFS, cómo funciona y cuál es su arquitectura.

¿Qué es HDFS?

HDFS (Hadoop Distributed File System) es el componente de la arquitectura de Hadoop que se encarga de distribuir grandes cantidades de datos en un clúster para conseguir el almacenaje y procesamiento de datos a partir de una dinámica de distribución.

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Ahora bien, para la gestión de un apropiado sistema de archivo distribuido deben existir los siguientes elementos:

  • Ficheros inmutables como CSV, TXT, etc.
  • Jars de MapReduce para ejecutar el lenguaje de programación JAVA.
  • Bibliotecas de datos con instancias bien definidas.
  • Ficheros de secuencia para identificar los datos y su proceso durante la gestión.

¿Cuáles son sus principales características?

A continuación, te exponemos las principales características que lo convierten en un sistema confiable:

  1. En primera instancia, HDFS cuenta con una arquitectura main/workers.
  2. Además, podrás trabajar con el clúster, que consta de un único NameNode, es decir, un servidor maestro que administra el espacio de nombres del sistema de archivos y regula el acceso a los archivos por parte de los clientes.
  3. Como última principal características, los DataNodes administran el almacenamiento para que este sistema lleve a cabo todas sus tareas.
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Arquitectura de HDFS

La Arquitectura HDFS consiste en el uso de los clústeres mediante los que se crean los grupos y subconjuntos de datos. De manera que se reconoce por los determinados elementos que le facilitan sus funciones, como:

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Como habrás notado, cada elemento se dedica a diversas tareas que devienen en el almacenamiento adecuado de la información. Ahora, te exponemos algunas características en relación con estos componentes y su desarrollo:

  • Cuenta con los NameNode y DataNode, que son piezas de software diseñadas para ejecutarse en cualquier hardware que sea capaz de ejecutar la JVM (Máquina Virtual Java).
  • Estas máquinas virtuales de Java suelen tener un sistema operativo GNU/Linux de tipo Unix.
  • La arquitectura de HDFS está construida en el lenguaje de programación Java.
  • NameNode es el árbitro y el repositorio de todos los metadatos de HDFS.
  • La existencia de un NameNode único en un clúster simplifica enormemente la arquitectura del sistema.
  • La ubicación física de los nodos es de vital importancia y requiere mucha práctica. Por ello, en KeepCoding te recomendamos emplear el método de ensayo y error una vez decidas empezar a emplearlo.

Continúa aprendiendo Big Data

En este post, te hemos presentado cómo funciona el HDFS dentro de Hadoop y cuál es su arquitectura, por lo que habrás podido identificar su importancia para el manejo del Big Data. Recuerda que podrás emplear cada uno de sus factores y funciones con mayor destreza una vez desarrolles pruebas prácticas de ensayo y error. ¡No esperes más!

Desde KeepCoding sabemos que este puede ser un trabajo difícil, por ello, te aconsejamos echar un vistazo a nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp. Gracias a este, tendrás un acompañamiento acertado, una serie de módulos que te preparan para adentrarte en el universo del Big Data, la oportunidad de aprenderlos en remoto y el acceso a una variedad de webinars, cursos y material extra que, en menos de nueve meses, te convertirá todo un experto en el medio de los macrodatos. ¡Apúntate y continúa aprendiendo sobre Big Data con KeepCoding!

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