HDFS와 NFS의 차이

HDFS(Hadoop Distributed File System)와 NFS(Network File System)는 둘 다 파일을 저장하고 액세스하는 시스템이지만, 설계 목적과 작동 방식이 크게 다르기 때문에 NFS와 같은 일반적인 파일 스토리지와는 본질적으로 다른 점이 있습니다. 아래에서 그 차이를 더 자세히 설명하겠습니다.

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HDFS와 NFS의 주요 차이

1. 설계 목적

• NFS:
  • 네트워크 상에서 중앙 서버의 파일을 여러 클라이언트가 공유할 수 있도록 설계된 일반적인 파일 스토리지입니다.
  • 주로 POSIX 호환성(일반적인 파일 시스템 표준)을 유지하며, 파일 읽기/쓰기 작업에 적합합니다.
  • 워크로드: 일반적인 애플리케이션 파일 접근, 소규모 데이터 공유.
• HDFS:
  • 대용량 데이터를 분산 저장하고 처리하기 위해 설계된 빅데이터 전용 파일 스토리지입니다.
  • 순차적 읽기/쓰기에 최적화되어 있으며, POSIX 표준과 완전히 호환되지 않습니다.
  • 워크로드: 로그 분석, 대규모 데이터 처리, 머신 러닝 데이터 저장.

2. 데이터 저장 방식

• NFS:
  • 데이터를 중앙 서버에 저장하고, 클라이언트가 네트워크를 통해 파일을 읽거나 씁니다.
  • 모든 파일은 서버에 물리적으로 한 곳에 저장됩니다.
• HDFS:
  • 데이터를 블록 단위로 분산하여 여러 노드에 저장합니다.
  • 기본적으로 하나의 파일은 여러 블록으로 나뉘며, 각 블록이 여러 노드에 복제(기본 3복제)되어 저장됩니다.
  • 이는 내결함성과 확장성을 제공합니다.

 

3. POSIX 호환성

• NFS:
  • 완전히 POSIX 호환입니다. 따라서 일반적인 파일 시스템으로 사용할 수 있으며, 파일을 열고 쓰거나 삭제하는 모든 작업이 표준적인 방식으로 동작합니다.
• HDFS:
  • 완전히 POSIX 호환이 아닙니다.
  • HDFS는 데이터를 큰 덩어리(블록)로 저장하고, 랜덤 액세스 대신 순차적 읽기/쓰기에 최적화되어 있습니다.
  • 작은 파일 작업이나 실시간 데이터 접근에는 적합하지 않습니다.

 

4. 읽기/쓰기 패턴

• NFS:
  • 실시간으로 파일을 열고 닫는 작업에 적합하며, 랜덤 읽기/쓰기가 가능합니다.
• HDFS:
  • 대용량 데이터를 처리하기 위해 설계되었기 때문에, 데이터를 한 번에 쓰고 여러 번 읽는 패턴에 적합합니다.
  • 파일을 수정하거나 덮어쓰는 작업은 비효율적이거나 지원되지 않을 수 있습니다.

 

5. 성능 및 확장성

• NFS:
  • 단일 서버의 성능에 의존하므로, 확장성이 제한적입니다.
  • 데이터 크기가 커지면 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
• HDFS:
  • 노드를 추가하면 스토리지와 처리 성능이 선형적으로 확장됩니다.
  • 수 페타바이트(PB) 규모의 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

 

HDFS가 파일 스토리지임에도 NFS와 다른 이유

• HDFS는 일반적인 파일 스토리지 시스템이 아니라, 빅데이터 처리에 특화된 분산 파일 시스템입니다.
• HDFS는 일반적인 파일 접근 방식보다는 데이터 처리와 분석 작업을 지원하기 위해 설계되었습니다.
• 따라서 HDFS는 작은 파일, 실시간 데이터 접근, POSIX 호환 작업보다는 대규모 데이터 분석과 같은 특정 작업에 적합합니다.