Diferența dintre HBase și HDFS
În articolul HBase vs HDFS, volumul de date crește în fiecare zi și este foarte important pentru organizații să stocheze și să proceseze acest volum uriaș de date. HBase, precum și HDFS, sunt una dintre componentele importante ale ecosistemului Hadoop, care ajută la stocarea, precum și la procesarea seturilor de date uriașe. Datele ar putea fi structurate, semi-structurate sau nestructurate, dar pot fi gestionate bine cu HDFS și HBase. HDFS reprezintă sistemul de fișiere distribuite Hadoop, care gestionează stocarea datelor într-o rețea de mașini, iar prelucrarea seturilor de date uriașe se face folosind MapReduce. HDFS este potrivit pentru stocarea fișierelor mari cu date care au un model de acces în streaming, adică scrieți datele o dată în fișiere și citiți de câte ori este necesar. În Hadoop, HBase este baza de date NoSQL care se execută pe HDFS. HBase stochează datele într-o formă orientată pe coloană și este cunoscută sub numele de baza de date Hadoop. HBase oferă lecturi și scrieri consecvente în timp real și scalabilitate orizontală.
Comparație față în față între HBase și HDFS (Infografie)
Mai jos este primul 4 Comparație între HBase și HDFS:
Diferențe cheie între HBase și HDFS
Să discutăm cea mai bună comparație între HBase și HDFS:
- HDFS este conceput special și se potrivește cel mai bine pentru a efectua procesarea lotului. Dar când vine vorba de analize în timp real, HDFS nu este potrivit pentru astfel de cazuri. Întrucât HBase nu este adecvat pentru efectuarea procesării lotului, dar gestionează seturile de date mari pentru a efectua date de citire / scriere în timp real.
- HDFS este potrivit pentru scrierea fișierelor o dată și citirea lor de mai multe ori. Întrucât HBase este potrivit pentru scrierea și citirea datelor într-o manieră aleatorie, care este stocată în HDFS.
- HDFS oferă operații de latență ridicată pentru seturi de date mari, în timp ce HBase are o latență scăzută pentru seturile de date mici din seturile de date mari.
- HDFS stochează seturi de date mari într-un mediu distribuit prin împărțirea fișierelor în blocuri și folosește MapReduce pentru procesarea seturilor de date uriașe. În timp ce HBase stochează datele în baza de date orientată pe coloane, unde coloanele sunt stocate împreună, astfel încât citirea să devină mai rapidă în timp real.
- Joburile MapReduce sunt executate pentru a accesa HDFS în general. HBase poate fi accesat prin intermediul comenzilor Thrift, Avro, REST API sau shell.
Tabelul de comparație al HBase vs HDFS
Tabelul de mai jos rezumă comparațiile dintre HBase și HDFS:
| HBase | HDFS |
| Este o bază de date distribuită orientată pe coloană NoSQL (Nu numai SQL), care este construită pe HDFS. Se folosește atunci când este scris și citit în timp real pentru accesul aleatoriu al seturilor de date mari. | Acceptă procesarea lotului unde datele sunt stocate ca unități independente numite blocuri. Fișierele sunt împărțite în diferite blocuri și datele sunt stocate în ele. Dimensiunea minimă a blocului în HDFS este implicit de 128 MB (în Hadoop 2.x). |
| HBase găzduiește tabele slab populate, dar mari. Un tabel din HBase este format din rânduri, rândul este grupat în familii de coloane. O familie de coloane este formată din coloane. Ca parte a definiției schemei, trebuie specificate familiile de coloane ale unei tabele, dar poate fi adăugată o nouă familie de coloane ori de câte ori este necesar. | Clusterul HDFS are două tipuri de noduri pentru a stoca datele folosind NameNodes și DataNodes. NameNodes sunt nodurile principale care stochează metadatele, în timp ce DataNodes sunt nodurile slave care stochează blocurile de date (fișierele împărțite în blocuri). |
| Tabelele din HBase sunt împărțite orizontal în Regiuni și fiecare regiune constă din subsetul rândurilor unei tabele. Inițial, un tabel este format dintr-o singură regiune. Dar, pe măsură ce regiunea crește, aceasta depășește în cele din urmă dimensiunea pragului configurabil, iar apoi se împarte în mai multe regiuni de aproximativ aceeași dimensiune. Cu ajutorul Zookeeper care furnizează informații de configurare, sincronizare distribuită, clientul comunică cu serverele de regiune. | NameNode este singurul punct al eșecului, deoarece, fără metadate, sistemul de fișiere nu va funcționa. Deci, aparatul care rulează NameNode trebuie să aibă o disponibilitate ridicată. Prelucrarea datelor se face prin MapReduce. În Hadoop 1.x existau Job Tracker și Task Tracker pentru procesarea datelor. Dar în Hadoop 2.x, acest lucru este realizat prin YARN, unde un Resource Manager și un Scheduler fac același lucru. |
| HBase are un model de date similar cu Tabelul Mare al Google, care oferă acces aleatoriu foarte rapid la seturile de date uriașe. Are latență scăzută de accesare a unor rânduri unice în miliarde de înregistrări și folosește tabele Hash intern și pentru tabele mari utilizează căutări rapide. | HDFS funcționează cel mai bine pentru fișierele foarte mari, care pot avea sute de terabyte sau petabytes, dar lucrul cu o mulțime de fișiere mici nu este recomandat în HDFS, deoarece în cazul mai multor fișiere, NameNode necesită mai multă memorie pentru a stoca metadatele. Aplicația care necesită o latență scăzută în accesarea datelor, nu va funcționa bine cu HDFS. De asemenea, în HDFS, scrierea se face într-o manieră numai în anexă și nu sunt posibile modificări arbitrare ale fișierului. |
Concluzie
În HDFS, fișierele sunt împărțite în blocuri și blocurile sunt eficiente pentru a utiliza spațiul rămas după ce fișierul este stocat în el. De asemenea, cu HDFS, obținem bonusul sistemelor care tolerează erorile, în cazul în care oferă replicare pentru a menține copie de siguranță a fișierelor în cazul în care apare o întrerupere a rețelei. De asemenea, cu utilizarea hardware-ului de marfă, obținem costuri mai ieftine pentru un sistem robust. HBase ca bază de date oferă multe avantaje pe care un RDBMS tradițional nu le este capabil. Cu HBase, nu există o schemă fixă, deoarece trebuie să definim doar familii de coloane. De asemenea, HBase este bun pentru datele semi-structurate. În mediul Hadoop, unde datele sunt procesate secvențial și în loturi, HBase oferă avantajul citirii și scrierii în timp real, astfel încât nu trebuie să caute în întregul set de date chiar și pentru o singură înregistrare. Atât HDFS cât și HBase rezolvă multe dintre problemele legate de stocarea și procesarea unui volum imens de date. Cu toate acestea, trebuie analizat cerința de a avea un sistem robust, dar eficient.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru diferența maximă dintre HBase și HDFS. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie HBase vs HDFS cu infografie și tabel de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Data Lake vs Data Warehouse - Top Differences
- Abstracție vs încapsulare | Top 6 Comparație
- Introducere la întrebările pentru interviu HBase
- Arhitectură HBase cu avantaje
- Încapsulare în JavaScript