Різниця між HBase та HDFS

У статті HBase vs HDFS обсяг даних з кожним днем ​​збільшується, і для організацій найбільш важливо зберігати та обробляти цей величезний обсяг даних. HBase, як і HDFS, є одним із важливих компонентів екосистеми Hadoop, які допомагають зберігати та обробляти величезні набори даних. Дані можуть бути структурованими, напівструктурованими або неструктурованими, але з ними можна добре обробляти HDFS та HBase. HDFS розшифровується як розподілена файлова система Hadoop, яка керує зберіганням даних у мережі машин, а обробка величезних наборів даних проводиться за допомогою MapReduce. HDFS підходить для зберігання великих файлів із даними, що мають шаблон потокового доступу, тобто записуйте їх один раз у файли та читайте стільки разів, скільки потрібно. У Hadoop HBase - це база даних NoSQL, яка працює поверх HDFS. HBase зберігає дані в колонці, орієнтованій формі і відома як база даних Hadoop. HBase забезпечує послідовне читання і запис у режимі реального часу та горизонтальній масштабованості.

Порівняння «голова до голови» між HBase та HDFS (Інфографіка)

Нижче наведено топ-4 Порівняння між HBase та HDFS:

Ключові відмінності між HBase та HDFS

Давайте обговоримо найкраще порівняння між HBase та HDFS:

  • HDFS розроблений спеціально і найкраще підходить для пакетної обробки. Але якщо мова йде про аналіз у реальному часі, HDFS не підходить для таких випадків. Тоді як HBase не підходить для виконання пакетної обробки, але він обробляє великі набори даних для виконання читання / запису даних у режимі реального часу.
  • HDFS підходить для запису файлів один раз і читання їх багато разів. Тоді як HBase підходить для запису та читання даних випадковим чином, який зберігається у HDFS.
  • HDFS забезпечує високу затримку операцій для великих наборів даних, тоді як HBase має низьку затримку для малих наборів даних у великих наборах даних.
  • HDFS зберігає великі набори даних у розподіленому середовищі, розділяючи файли на блоки та використовує MapReduce для обробки величезних наборів даних. Тоді як HBase зберігає дані в базі даних, орієнтованої на стовпці, де стовпці зберігаються разом, щоб зчитування стало швидшим у режимі реального часу.
  • Завдання MapReduce виконуються для загального доступу до HDFS. Доступ до HBase можна отримати через команди Thrift, Avro, REST API або оболонки.

Таблиця порівняння HBase та HDFS

У таблиці нижче наведено порівняння між HBase та HDFS:

HBase HDFS
Це NoSQL (не тільки SQL), орієнтована на колонки, розподілена база даних, яка побудована на вершині HDFS. Він використовується тоді, коли в режимі реального часу потрібно записувати та читати для випадкового доступу до великих наборів даних.Він підтримує пакетну обробку, де дані зберігаються як незалежні одиниці, що називаються блоками. Файли розділяються на різні блоки, і дані зберігаються в них. Мінімальний розмір блоку в HDFS за замовчуванням становить 128 Мб (в Hadoop 2.x).
HBase хостить малонаселені, але великі столи. Таблиця в HBase складається з рядків, рядки згруповані в сімейства стовпців. Сімейство стовпців складається з стовпців. Як частина визначення схеми, слід вказати сім'ї стовпців таблиці, але нове сімейство стовпців можна додати, коли потрібно.Кластер HDFS має два типи вузлів для зберігання даних за допомогою NameNodes та DataNodes. Названі вузли - це головні вузли, які зберігають метадані, тоді як DataNodes - це ведені вузли, які зберігають блоки даних (файли, розділені на блоки).
Таблиці в HBase горизонтально розподілені на регіони, і кожна область складається з підмножини рядків таблиці. Спочатку таблиця складається з однієї області. Але в міру того, як регіон зростає, він з часом перевершує налаштований розмір порогу, і тоді він розпадається на більше регіонів приблизно однакового розміру. За допомогою Zookeeper, який надає інформацію про конфігурацію, розподілену синхронізацію, клієнт спілкується з серверами регіону. NameNode - це єдина точка відмови, оскільки без метаданих файлова система не працюватиме. Таким чином, машина з ім'ям NameNode повинна мати високу доступність. Обробка даних здійснюється за допомогою MapReduce. У Hadoop 1.x раніше працювали Tracker Job і Task Tracker для обробки даних. Але в Hadoop 2.x це робиться через YARN, де менеджер ресурсів та планувальник роблять те саме.
HBase має аналогічну модель даних, як велика таблиця Google, яка забезпечує дуже швидкий випадковий доступ до величезних наборів даних. У нього низька затримка доступу до одиночних рядків у мільярді записів, і він використовує таблиці Hash внутрішньо, а для великих таблиць використовує швидкі пошуки.HDFS найкраще працює для дуже великих файлів, які можуть мати розмір сотень терабайт або петабайт, але робота з великою кількістю невеликих файлів не рекомендується в HDFS, як і з більшою кількістю файлів, для збереження метаданих NameNode потрібно більше пам'яті. Додаток, що вимагає низької затримки доступу до даних, не буде добре працювати з HDFS. Також у HDFS записи записуються в додатку, і довільні зміни файлів неможливі.

Висновок

У HDFS файли розбиваються на блоки, а блоки ефективно використовувати решту місця після збереження файлу в ньому. Також за допомогою HDFS ми отримуємо бонус відмовостійких систем, де вони забезпечують реплікацію, щоб зберігати резервні копії файлів у разі будь-якого порушення мережі. Крім того, використовуючи товарне обладнання, ми отримуємо дешевші витрати на надійну систему. HBase як база даних надає багато переваг, яких традиційні RDBMS не здатні. З HBase немає фіксованої схеми, оскільки нам потрібно визначити лише сім'ї стовпців. Також HBase хороший для напівструктурованих даних. У середовищі Hadoop, де дані обробляються послідовно та партіями, HBase надає перевагу зчитування та запису в реальному часі, так що не потрібно шукати весь набір даних навіть для одного запису. І HDFS, і HBase вирішують багато питань, пов'язаних із зберіганням та обробкою величезного обсягу даних. Однак потрібно проаналізувати вимогу мати надійну, але ефективну систему.

Рекомендовані статті

Це посібник щодо найбільшої різниці між HBase та HDFS. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності HBase проти HDFS за допомогою інфографіки та таблиці порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Data Lake vs сховище даних - найкращі відмінності
  2. Абстракція проти інкапсуляції | Топ-6 порівняння
  3. Вступ до питань інтерв'ю HBase
  4. HBase архітектура з перевагами
  5. Інкапсуляція в JavaScript

Категорія:

Великі дані