Como o Hadoop lida com falhas de nó?

O Hadoop possui mecanismos robustos para lidar com falhas de nó, garantindo a continuidade do processamento de dados e a integridade dos dados armazenados. Vamos explorar como ele lida com esse cenário:

1. Replicação de Dados:

O Hadoop Distributed File System (HDFS) replica dados em vários nós do cluster. Isso significa que cada bloco de dados é armazenado em múltiplas máquinas (por padrão, costuma ser 3 cópias).
Se um nó falha, o HDFS ainda possui cópias do dado em outros nós, evitando a perda de informações.

2. Detecção de Falhas:

O HDFS usa um componente chamado NameNode que rastreia a localização dos blocos de dados em todos os nós do cluster.
O NameNode monitora o “heartbeats” (batidas cardíacas) enviados periodicamente por cada nó, indicando sua atividade.
Se o NameNode não recebe o “heartbeat” de um nó por um determinado período, considera-o como falho.

3. Rebalanceamento de Dados:

Quando um nó falha, o NameNode identifica as cópias de dados armazenadas nele.
Em seguida, ele realoca essas cópias para outros nós saudáveis no cluster.
O processo de realocação garante que o número ideal de réplicas por bloco seja mantido, garantindo a tolerância a falhas.

4. Reativação de Tarefas:

O Hadoop YARN é responsável pelo gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas.
Se um nó falha durante a execução de uma tarefa, o YARN detecta a falha e reativa a tarefa em um nó diferente.
Isso garante que o processamento de dados seja concluído mesmo em caso de falhas de nó.

5. Transparência para o Usuário:

O mecanismo de tolerância a falhas do Hadoop é transparente para o usuário.
O usuário não precisa se preocupar com falhas de nó, pois o sistema lida com elas automaticamente.

Vantagens da tolerância a falhas do Hadoop:

Alta disponibilidade: Garante que o processamento de dados continue mesmo em caso de falhas de nó.
Integridade de dados: Evita a perda de dados devido a falhas de hardware ou software.
Escalabilidade: Permite que o cluster seja dimensionado adicionando ou removendo nós sem impactar a disponibilidade.

Em resumo, o Hadoop oferece um sistema robusto de tolerância a falhas, garantindo que o processamento de dados continue sem interrupções e os dados permaneçam seguros, mesmo em cenários de falhas de nó.

Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos

1 Big Data.

1.1 Definição de Big Data.

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1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.

1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.

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1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.

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2.2 Data Mart.

2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.