Różnica między HBase a HDFS
W artykule HBase vs HDFS wielkość danych rośnie każdego dnia i najważniejsze jest, aby organizacje magazynowały i przetwarzały tak ogromną ilość danych. HBase, podobnie jak HDFS, są jednym z ważnych elementów ekosystemu Hadoop, które pomagają w przechowywaniu i przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych. Dane mogą być ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane, ale można je dobrze obsługiwać za pomocą HDFS i HBase. HDFS oznacza rozproszony system plików Hadoop, który zarządza przechowywaniem danych w sieci maszyn, a przetwarzanie ogromnych zestawów danych odbywa się za pomocą MapReduce. HDFS nadaje się do przechowywania dużych plików z danymi posiadającymi wzorzec dostępu strumieniowego, tzn. Zapisuje dane raz do plików i odczytuje tyle razy, ile jest wymagane. W Hadoop HBase to baza danych NoSQL działająca na HDFS. HBase przechowuje dane w formie zorientowanej na kolumny i jest znany jako baza danych Hadoop. HBase zapewnia spójny odczyt i zapis w skalowalności w czasie rzeczywistym i poziomym.
Bezpośrednie porównanie między HBase a HDFS (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 4 najlepszych wyników między HBase a HDFS:
Kluczowe różnice między HBase a HDFS
Omówmy najlepsze porównanie między HBase a HDFS:
- HDFS jest specjalnie zaprojektowany i najlepiej nadaje się do przetwarzania wsadowego. Ale jeśli chodzi o analizę w czasie rzeczywistym, HDFS nie nadaje się do takich przypadków. Podczas gdy HBase nie jest odpowiedni do wykonywania przetwarzania wsadowego, ale obsługuje duże zestawy danych do wykonywania odczytu / zapisu danych w czasie rzeczywistym.
- HDFS nadaje się do jednokrotnego zapisu plików i ich wielokrotnego odczytu. Natomiast HBase nadaje się do losowego zapisywania i odczytywania danych, które są zapisywane w HDFS.
- HDFS zapewnia operacje o dużym opóźnieniu dla dużych zestawów danych, natomiast HBase ma małe opóźnienie dla małych zestawów danych w dużych zestawach danych.
- HDFS przechowuje duże zestawy danych w środowisku rozproszonym, dzieląc pliki na bloki i używa MapReduce do przetwarzania ogromnych zestawów danych. Podczas gdy HBase przechowuje dane w zorientowanej na kolumny bazie danych, w której kolumny są przechowywane razem, dzięki czemu odczyt staje się szybszy w czasie rzeczywistym.
- Zadania MapReduce są wykonywane w celu uzyskania ogólnego dostępu do HDFS. Dostęp do HBase można uzyskać za pomocą Thrift, Avro, REST API lub poleceń powłoki.
Tabela porównawcza HBase vs HDFS
Poniższa tabela podsumowuje porównania między HBase a HDFS:
| HBase | HDFS |
| Jest to rozproszona baza danych zorientowana na kolumny NoSQL (nie tylko SQL) oparta na HDFS. Jest używany, gdy wymagany jest zapis i odczyt w czasie rzeczywistym w celu losowego dostępu do dużych zestawów danych. | Obsługuje przetwarzanie wsadowe, w którym dane są przechowywane jako niezależne jednostki zwane blokami. Pliki są podzielone na różne bloki, a dane są w nich przechowywane. Minimalny rozmiar bloku w HDFS wynosi domyślnie 128 MB (w Hadoop 2.x). |
| HBase hostuje słabo zaludnione, ale duże tabele. Tabela w HBase składa się z wierszy, wiersz jest pogrupowany w rodziny kolumn. Rodzina kolumn składa się z kolumn. W ramach definicji schematu należy określić rodziny kolumn tabeli, ale w razie potrzeby można dodać nową rodzinę kolumn. | Klaster HDFS ma dwa typy węzłów do przechowywania danych za pomocą węzłów NameNodes i DataNodes. Węzły nazw są węzłami głównymi przechowującymi metadane, natomiast węzły danych są węzłami podrzędnymi przechowującymi bloki danych (pliki podzielone na bloki). |
| Tabele w HBase są poziomo podzielone na regiony, a każdy region składa się z podzestawu wierszy tabeli. Początkowo tabela składa się z jednego regionu. Ale gdy region rośnie, w końcu przekracza konfigurowalny rozmiar progu, a następnie zostaje podzielony na więcej regionów o mniej więcej tym samym rozmiarze. Za pomocą Zookeepera, który zapewnia informacje o konfiguracji, synchronizację rozproszoną, klient komunikuje się z serwerami regionu. | NameNode jest pojedynczym punktem awarii, ponieważ bez metadanych system plików nie będzie działał. Zatem komputer z uruchomionym NameNode musi mieć wysoką dostępność. Przetwarzanie danych odbywa się za pośrednictwem MapReduce. W Hadoop 1.x było narzędzie do śledzenia danych i śledzenia zadań do przetwarzania danych. Ale w Hadoop 2.x odbywa się to za pośrednictwem YARN, gdzie Menedżer zasobów i program planujący robią to samo. |
| HBase ma podobny model danych jak Big Table Google, który zapewnia bardzo szybki losowy dostęp do ogromnych zbiorów danych. Ma niskie opóźnienie w dostępie do pojedynczych wierszy w miliardach rekordów i korzysta wewnętrznie z tabel Hash, a dla dużych tabel korzysta z szybkiego wyszukiwania. | HDFS działa najlepiej w przypadku bardzo dużych plików, które mogą mieć setki terabajtów lub petabajtów, ale praca z wieloma małymi plikami nie jest zalecana w HDFS, ponieważ w przypadku większej liczby plików NameNode wymaga więcej pamięci do przechowywania metadanych. Aplikacja wymagająca niskiego opóźnienia w dostępie do danych nie będzie działać dobrze z HDFS. Również w HDFS zapisy są wykonywane tylko w append, a dowolne modyfikacje plików nie są możliwe. |
Wniosek
W HDFS pliki dzielą się na bloki i bloki efektywnie wykorzystują pozostałą przestrzeń po zapisaniu pliku. Również dzięki HDFS uzyskujemy bonus systemów odpornych na uszkodzenia, w których zapewnia on replikację w celu tworzenia kopii zapasowych plików na wypadek zakłóceń w sieci. Również przy użyciu sprzętu towarowego otrzymujemy tańsze koszty za solidny system. Baza danych HBase zapewnia wiele zalet, których tradycyjny RDBMS nie jest w stanie. W przypadku HBase nie ma ustalonego schematu, ponieważ musimy jedynie zdefiniować rodziny kolumn. Ponadto HBase jest dobra dla danych częściowo ustrukturyzowanych. W środowisku Hadoop, w którym dane są przetwarzane sekwencyjnie i partiami, HBase ma tę zaletę, że odczytuje i zapisuje w czasie rzeczywistym, dzięki czemu nie trzeba przeszukiwać całego zestawu danych, nawet pojedynczego rekordu. Zarówno HDFS, jak i HBase rozwiązują wiele problemów związanych z przechowywaniem i przetwarzaniem ogromnej ilości danych. Jednak należy przeanalizować wymóg posiadania solidnego, ale wydajnego systemu.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po najważniejszej różnicy między HBase a HDFS. Tutaj omawiamy również różnice między HBase a HDFS z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Data Lake vs Data Warehouse - najważniejsze różnice
- Abstrakcja kontra enkapsulacja | Porównanie 6 najlepszych
- Wprowadzenie do pytań do wywiadu HBase
- Architektura HBase z zaletami
- Hermetyzacja w JavaScript