1) Короткий ответ
Hadoop — это экосистема инструментов для распределенной обработки больших данных, а HDFS (Hadoop Distributed File System) — это всего лишь одна ее компонента, отвечающая specifically за распределенное хранение файлов.

2) Сравнение: Hadoop vs HDFS

• Роль и назначение:

  • Hadoop: Это фреймворк (экосистема), включающий модули для хранения (HDFS), обработки (MapReduce, YARN), управления ресурсами (YARN) и других задач (Hive, Pig, HBase).

  • HDFS: Это фундаментальная система хранения внутри экосистемы Hadoop. Ее основная задача — надежно хранить огромные файлы, разбивая их на блоки и распределяя по кластеру.

• Функциональность:

  • Hadoop: Предоставляет вычислительные модели (например, MapReduce) для обработки данных, хранящихся в HDFS. Управляет распределением вычислительных задач по узлам кластера.

  • HDFS: Не занимается обработкой данных. Она только обеспечивает отказоустойчивое и масштабируемое хранение.

• Аналогия:

  • Hadoop — это весь автомобиль (двигатель, коробка передач, колеса).

  • HDFS — это только колеса и кузов (система хранения).

Рекомендация: Используйте HDFS как надежное хранилище для больших данных, если вы работаете с экосистемой Hadoop. Сегодня для новых проектов часто выбирают облачные хранилища (S3, GCS) вместо HDFS и отдельные фреймворки (например, Spark) вместо полного стека Hadoop из-за большей гибкости и простоты управления.

5) Пример кода (взаимодействие)

Запись файла в HDFS (основное хранилище Hadoop):

bash

# Помещаем файл из локальной файловой системы в HDFS
hdfs dfs -put localfile.txt /user/data/localfile.txt

Чтение из HDFS в коде Spark (часть экосистемы Hadoop):

python

# Spark читает данные непосредственно из HDFS
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://namenode:8020/user/data/localfile.txt")

6) Follow-up (вопросы интервьюеров + короткие ответы):

• Можно ли использовать Hadoop без HDFS?

  • Ответ: Да, современные frameworks like Spark в составе Hadoop могут работать с другими хранилищами (S3, GCS).

• В чем главный недостаток HDFS сегодня?

  • Ответ: Сложность управления и масштабирования compared to облачных object storage (S3).

7) Практический совет (2 шага на неделю):

1. Установите однокластерный Hadoop: Следуйте официальному туториалу, чтобы установить Hadoop в псевдо-распределенном режиме на свою машину и на практике выполните базовые операции HDFS (hdfs dfs -ls /, hdfs dfs -put).

2. Сравните с облачным хранилищем: Создайте бакет в S3 (или аналоге) и загрузите в него тестовый файл. Напишите простой скрипт Spark, который прочитает данные и из HDFS, и из S3, чтобы убедиться в схожести принципов работы.