Hadoop Distributed File System – eine Lösung für Big Data?

Das Hadoop Distributed File System (HDFS) ist Teil einer umfassenden Geschäftslösung zum Speichern großer Datenmengen für Analysezwecke. Als verteiltes Dateisystem ist HDFS ein funktioneller Teil der Hadoop-Software. Es speichert die Daten für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten wollen.

Hadoops verteiltes Dateisystem HDFS

Die Programme von Hadoop nutzen das Hadoop Distributed File System zum Speichern von Daten. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Lösung von Problemen, die sich für Unternehmen bei der Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) ergeben. HDFS wandelt dabei einzelne große Dateien in eine Vielzahl von redundant gespeicherten Datenblöcken und eine entsprechende Anzahl an Verbindungspfaden um.

HDFS ist ein Kernbestandteil des Hadoop-Systems, das verschiedene Hauptmodule enthält. Eines davon ist für die Konvertierung des Datenformats zuständig. Der zweite Vorgang (im HDFS) besteht darin, die Daten zu speichern, was innerhalb von Hadoop die wichtigste Funktion ist. Diese Arbeitsschritte sind von entscheidender Bedeutung für die Lösung von Problemen, sie sich in Unternehmen beim Umgang mit großen Datenmengen ergeben können.

Bevor wir uns eingehender mit HDFS befassen, ist es notwendig zu verstehen, was Hadoop eigentlich ist und warum HDFS eine Teilkomponente seiner Prozesse wurde.

Was ist Hadoop?

Hadoop ist eine Zusammenstellung von Open Source Softwareprogrammen, die von Unternehmen zur Verarbeitung großer Datenmengen eingesetzt werden. Die Programme stehen grundsätzlich jedem zur Verfügung, und jeder Anwender ist in der Lage, ihre Funktion wunschgemäß anzupassen. Hadoop wird für die Datenspeicherung eingesetzt.

Das Hadoop-System bietet Unternehmen letztendlich die Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren. Es ist dynamisch und kann bei Bedarf modifiziert werden. Da sich Datensysteme ändern, liegt ein großer Teil seines Wertes darin, dass es entsprechend an neue Gegebenheiten angepasst werden kann.

Hadoop als eine mögliche Lösung für Big Data

Hadoop dient in erster Linie dazu, große Datensätze zu Analysezwecken zu speichern. Die Lösung soll eine erstrebenswerte Alternative zu Einzelspeicherlösungen wie z. B. einer Festplatte sein. Dies trug dazu bei, dass es die Art und Weise verändern konnte, wie Daten gespeichert wurden. Denn es ist effizienter, die Daten auf zahlreiche physische Speicherorte zu verteilen, anstatt sie an nur einem großen Speicherplatz abzulegen. Der Grund dafür ist folgender: Je mehr Orte für die Speicherung der Daten verwendet werden, desto schneller können sie abgerufen werden.

Zur Veranschaulichung kann man sich das wie eine einspurige Autobahn vorstellen. Irgendwann stauen sich die Autos auf einer Spur. Das Hadoop-System bildet mehrere Fahrspuren, so dass Daten schneller auf der Autobahn unterwegs sein können. Mit Hadoop können Unternehmen Geld sparen, da sie ihre Speicherressourcen dort bündeln, wo das System funktionieren kann. Genau hier setzt das HDFS an.

So integriert sich HDFS in dieses Gefüge

Hadoop speichert Daten mittels eines verteilten Dateisystems. Über das HDFS sind die Firmencomputer und weitere Hardware miteinander verbunden, so dass die Datendateien nicht an einem einzelnen Ort, sondern auf einer Vielzahl von Systemen gespeichert werden können.

Dies hat viele Vorteile, wie unter anderem die Tatsache, dass es als eine Art Sicherungskopie fungiert. Stellen Sie sich vor, Sie hätten zwanzig Ein-Euro-Münzen in der einen Tasche und einen Zwanzig-Euro-Schein in der anderen. Würden Sie den Zwanziger verlieren, entspräche das einem Verlust von zwanzig Euro. Beim Verlust einer der Ein-Euro-Münzen hätten Sie hingegen immer noch neunzehn Euro. Das verteilte Dateisystem HDFS funktioniert in vergleichbarer Weise: Technische und Hardwarefehler bedeuten nicht automatisch den Totalverlust sämtlicher Daten.

Das HDFS ist ein wesentlicher Bestandteil der Softwarelösung für Unternehmen, die eine effiziente Verwaltung großer Datenmengen anstreben. Hadoop entwickelt sich in seinem Wesen stetig weiter – daher sollten Sie seine Kernfunktionen immer im Blick behalten, um die Veränderungen der Software zu verstehen.