¿Qué es HDFS? Explique su arquitectura y principio de funcionamiento.

HDFS (Hadoop Distributed File System) es un componente clave en el ecosistema Apache Hadoop para almacenar y procesar conjuntos de datos a gran escala. Es un sistema de archivos distribuido diseñado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en clústeres con una gran cantidad de nodos.

Arquitectura HDFS

La arquitectura de HDFS consta de dos componentes principales: NameNode y DataNode.

NameNode: NameNode es el nodo maestro de HDFS y es responsable de administrar el espacio de nombres y el control de acceso del sistema de archivos. Mantiene información de metadatos de todo el sistema de archivos, incluida la jerarquía de archivos y directorios, información de bloques de archivos y permisos de acceso a archivos. NameNode también es responsable de procesar las solicitudes de operación del sistema de archivos del cliente, como la creación, eliminación, cambio de nombre y control de acceso de archivos.
DataNode: DataNode es el nodo esclavo de HDFS, que es responsable de almacenar datos. Cada DataNode es responsable de gestionar el almacenamiento y procesamiento de algunos bloques de datos. Informan periódicamente su capacidad de almacenamiento y su estado de salud al NameNode, y reciben instrucciones del NameNode para realizar operaciones como replicación de datos, movimiento de bloques y eliminación.

Cómo funciona HDFS

Escritura de archivos: cuando el cliente desea escribir un archivo en HDFS, enviará una solicitud de escritura a NameNode, incluido el nombre, el tamaño y la cantidad de copias del archivo. Después de que NameNode recibe la solicitud, registra la información de metadatos del archivo en la memoria y devuelve un descriptor de archivo al cliente. El cliente divide los datos en bloques de datos de tamaño fijo y asigna los bloques de datos a diferentes DataNodes de acuerdo con el número de copias especificado. Luego, el cliente envía los bloques de datos a los DataNodes correspondientes en secuencia, y cada DataNode almacena los datos en el disco local después de recibirlos. Una vez que cada DataNode termina de escribir datos, informa la ubicación de almacenamiento del bloque de datos al NameNode. El NameNode actualiza la información de metadatos del archivo, incluida la ubicación y la información de copia del bloque de datos.
Lectura de archivos: cuando un cliente quiere leer un archivo de HDFS, envía una solicitud de lectura al NameNode, incluido el nombre del archivo. Después de recibir la solicitud, NameNode consulta la información de metadatos del archivo, incluida la ubicación del bloque de datos y la información de copia. NameNode devuelve la ubicación del bloque de datos al cliente. El cliente lee datos directamente del DataNode correspondiente según la ubicación del bloque de datos. Si un DataNode no está disponible, el cliente puede optar por leer datos del DataNode donde se encuentran otras réplicas. El cliente combina los datos leídos y los devuelve a la aplicación para su procesamiento.

Esta arquitectura y principio de funcionamiento hacen que HDFS sea altamente confiable y altamente tolerante a fallas. La replicación y el almacenamiento distribuido de bloques de datos hacen que los datos estén disponibles incluso en caso de falla del nodo. Al mismo tiempo, HDFS también admite el procesamiento paralelo y el acceso rápido a los datos, lo que lo convierte en una opción ideal para el análisis y procesamiento de big data.

En resumen, HDFS es un sistema de archivos distribuido que consta de NameNode y DataNode. NameNode es responsable de administrar los metadatos del sistema de archivos y manejar las solicitudes de los clientes, mientras que DataNode es responsable de almacenar y procesar los datos. Mediante la replicación y el almacenamiento distribuido de bloques de datos, HDFS logra una alta confiabilidad y una alta tolerancia a fallas. Su principio de funcionamiento es realizar un procesamiento paralelo y un acceso rápido a los datos dividiendo los archivos en bloques de datos y almacenándolos en diferentes DataNodes.