Los sistemas de archivos distribuidos son una pieza fundamental en la infraestructura de Big Data. Permiten almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos distribuidos a través de múltiples nodos en una red, proporcionando alta disponibilidad, escalabilidad y tolerancia a fallos.

• Comprender qué es un sistema de archivos distribuido.
• Conocer las características y beneficios de los sistemas de archivos distribuidos.
• Explorar ejemplos populares de sistemas de archivos distribuidos.
• Realizar ejercicios prácticos para afianzar los conceptos aprendidos.

Un sistema de archivos distribuido (DFS, por sus siglas en inglés) es un sistema que permite el acceso a archivos desde múltiples nodos en una red, como si fueran parte de un único sistema de archivos. Los datos se distribuyen y replican a través de varios servidores para asegurar la disponibilidad y la integridad de los datos.

1. Escalabilidad: Capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y aumentar la capacidad de almacenamiento agregando más nodos.
2. Tolerancia a Fallos: Los datos se replican en múltiples nodos, lo que permite la recuperación en caso de fallos de hardware.
3. Alta Disponibilidad: Acceso continuo a los datos, incluso si uno o más nodos fallan.
4. Consistencia: Asegura que todos los nodos tengan la misma versión de los datos.
5. Rendimiento: Optimización del acceso y la escritura de datos a través de múltiples nodos.

• Reducción de Costos: Utilización de hardware común en lugar de sistemas de almacenamiento especializados.
• Flexibilidad: Capacidad para manejar diferentes tipos de datos y cargas de trabajo.
• Eficiencia Operativa: Simplificación de la gestión de grandes volúmenes de datos.

HDFS es uno de los sistemas de archivos distribuidos más utilizados en el ecosistema de Big Data. Es parte integral del framework Apache Hadoop.

Características de HDFS

• Arquitectura Maestro-Esclavo: Un nodo maestro (NameNode) gestiona la metadata y varios nodos esclavos (DataNodes) almacenan los datos.
• Replicación de Datos: Los datos se replican en múltiples DataNodes para asegurar la tolerancia a fallos.
• Optimización para Lecturas Secuenciales: Diseñado para leer grandes bloques de datos de manera eficiente.

Ejemplo de Uso de HDFS

GFS es el sistema de archivos distribuido desarrollado por Google para manejar grandes volúmenes de datos generados por sus aplicaciones.

Características de GFS

• Arquitectura Similar a HDFS: Con un nodo maestro y múltiples nodos de almacenamiento.
• Alta Disponibilidad y Tolerancia a Fallos: Mediante la replicación de datos y la detección rápida de fallos.
• Optimización para Lecturas y Escrituras Concurrentes: Diseñado para manejar múltiples operaciones de lectura y escritura simultáneamente.

1. Instalar Hadoop: Sigue las instrucciones de instalación de Hadoop en tu sistema.
2. Configurar HDFS: Edita los archivos de configuración core-site.xml y hdfs-site.xml para definir los parámetros básicos de HDFS.
3. Iniciar HDFS: Usa los comandos start-dfs.sh para iniciar el sistema de archivos distribuido.
4. Crear y Manipular Archivos: Usa los comandos de HDFS para crear directorios, subir archivos y leer datos.

1. Subir un Archivo Grande: Sube un archivo grande a HDFS y verifica su replicación.
2. Simular un Fallo: Apaga uno de los DataNodes y verifica que los datos siguen siendo accesibles.
3. Restaurar el Nodo: Reinicia el DataNode y verifica que la replicación se restaura automáticamente.

Soluciones

Ejercicio 1:

Ejercicio 2:

1. Subir un Archivo Grande:

2. Simular un Fallo:

3. Restaurar el Nodo:

En esta sección, hemos explorado los sistemas de archivos distribuidos, sus características y beneficios, y hemos visto ejemplos prácticos de cómo trabajar con HDFS. Los sistemas de archivos distribuidos son esenciales para manejar grandes volúmenes de datos en entornos de Big Data, proporcionando escalabilidad, alta disponibilidad y tolerancia a fallos. En la próxima sección, profundizaremos en las bases de datos NoSQL, otra tecnología clave en el almacenamiento de Big Data.