在这篇文章中,我们将讨论HDFS(Hadoop分布式文件系统)和NFS(网络文件系统)之间的区别。

HDFS(Hadoop分布式文件系统)

它是一个处理大型数据集的分布式文件系统,它运行在商品硬件上,其中数据分布在许多数据节点或联网的计算机上。

它主要用于将一个Apache Hadoop集群扩大到数百个,甚至有时是数千个节点。它被认为是Apache Hadoop的主要组成部分之一。它与Apache HBase并不相似,后者是一个面向列的非关系型数据库管理系统,位于HDFS之上,可以通过其内存处理引擎更好地支持实时数据。

它主要用于存储大数据,也使其负责更快的数据交易。
这个文件系统存储文件的多个副本,这就是为什么它被称为容错的原因。这里的默认复制级别是3。

NFS(网络文件系统)

这个NFS文件系统是一个分布式文件系统,允许其客户通过网络访问文件。这个文件系统是一个开放的标准。这就是这个文件系统可以轻易实现的原因。最初,这个文件系统是为实验目的而创建的,但后来它的第二个品种在第一次成功后被发布,供公众使用。

所有的数据都积累在一个主系统上,网络中所有其余的系统都可以访问存储在该系统上的数据,就像存储在他们的本地系统中一样。但这里出现了一个问题。如果主系统发生故障,那么数据丢失的可能性很大,这里的存储也依赖于该系统的可用空间。

在这里,使用mount命令来访问导出的数据。在成功访问数据后,客户机可以在指定的参数内与文件系统互连。

HDFS和NFS的区别

NFS没有任何内置的容错功能,但HDFS的设计是为了在故障中生存,因为它有容错或复制功能。
HDFS的存储容量相对较高。

HDFS比NFS的优点?
除了容错之外,HDFS确实支持文件的多个副本,这避免了许多客户访问单个文件的常见瓶颈。由于在不同的物理磁盘上有多个副本,它的阅读性能比NFS更好。

HDFS和NFS的区别以表格的形式呈现:

比较标准 HDFS NFS
定义 它是一个文件系统,数据分布在许多数据节点或联网的计算机中。 它是一个文件系统或协议,允许其客户端通过网络访问文件。
支持数据大小 它主要用于存储和处理大数据。 它可以存储和处理少量的数据。
数据存储 其数据块分散在硬件的本地驱动器上。 数据存储在单个专用硬件上。
可靠性 它的数据被可靠地存储。在这里,即使机器故障后,数据也是可用的。 没有可靠性,在机器故障的情况下,数据是不可用的。
数据冗余 它运行在不同机器的集群上,由于复制协议,数据冗余可能发生。 它运行在一台机器上,没有数据冗余的机会。
它适用于多域。 它适用于单一域。
客户端-服务器信任 客户端身份被操作系统所信任。 这里,客户身份是默认信任的。
与操作系统的兼容性 它有不同的调用。它主要用于非交互式程序。 它具有与O/S相同的系统调用。