Forskellen mellem HBase vs HDFS
I artiklen HBase vs HDFS stiger datamængden hver dag, og det er vigtigst for organisationer at gemme og behandle denne enorme datamængde. HBase såvel som HDFS er en af de vigtige komponenter i Hadoop-økosystemet, der hjælper med at lagre og behandle de enorme datasæt. Dataene kan være strukturerede, semistrukturerede eller ustrukturerede, men de kan håndteres godt med HDFS og HBase. HDFS står for Hadoop Distribueret filsystem, som administrerer lagring af data på tværs af et netværk af maskiner, og behandlingen af de enorme datasæt udføres ved hjælp af MapReduce. HDFS er velegnet til opbevaring af store filer med data, der har et streaming-adgangsmønster, dvs. skriv dataene én gang til filer og læst så mange gange det kræves. I Hadoop er HBase den NoSQL-database, der kører oven på HDFS. HBase lagrer dataene i en søjleorienteret form og er kendt som Hadoop-databasen. HBase giver konsekvent læse og skriv i realtid og vandret skalerbarhed.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem HBase vs HDFS (Infographics)
Nedenfor er de øverste 4 sammenligninger mellem HBase vs HDFS:
Vigtige forskelle mellem HBase vs HDFS
Lad os diskutere den bedste sammenligning mellem HBase vs HDFS:
- HDFS er specielt designet og passer bedst til at udføre batchbehandling. Men når det kommer til realtidsanalyse, er HDFS ikke egnet til sådanne tilfælde. Mens HBase ikke er egnet til at udføre batchbehandling, men det håndterer de store datasæt til at udføre læse / skrive data i realtid.
- HDFS er velegnet til at skrive filer én gang og læse dem mange gange. Mens HBase er velegnet til at skrive og læse data på en tilfældig måde, der gemmes i HDFS.
- HDFS leverer operationer med høj latens til store datasæt, mens HBase har en lav latenstid for små datasæt inden for de store datasæt.
- HDFS gemmer store datasæt i et distribueret miljø ved at opdele filerne i blokke og bruger MapReduce til at behandle de enorme datasæt. Mens HBase lagrer dataene i den kolonneorienterede database, hvor kolonner er gemt sammen, så læsningen bliver hurtigere i realtid.
- MapReduce-job udføres for at få adgang til HDFS generelt. Du kan få adgang til HBase via Thrift, Avro, REST API eller shell-kommandoer.
Sammenligningstabel for HBase vs HDFS
Tabellen nedenfor opsummerer sammenligningerne mellem HBase vs HDFS:
| HBase | HDFS |
| Det er en NoSQL (ikke kun SQL), kolonneorienteret, distribueret database, der er bygget oven på HDFS. Det bruges, når realtid skriver og læser for tilfældig adgang til store datasæt er påkrævet. | Det understøtter batchbehandling, hvor dataene gemmes som uafhængige enheder kaldet blokke. Filerne er opdelt i forskellige blokke, og dataene gemmes i dem. Den minimale blokstørrelse i HDFS er som standard 128 MB (i Hadoop 2.x). |
| HBase er tyndt befolket, men store borde. En tabel i HBase består af rækker, række er grupperet i kolonnefamilier. En kolonnefamilie består af kolonner. Som en del af skemodefinitionen skal en tabells kolonnefamilier specificeres, men en ny kolonnefamilie kan tilføjes når det er nødvendigt. | HDFS-klynge har to typer noder til at gemme dataene ved hjælp af NameNodes og DataNodes. NavnNoder er hovednoder, der gemmer metadataene, mens DataNoder er slaveknudepunkter, der gemmer datablokkene (filer opdelt i blokke). |
| Tabellerne i HBase er horisontalt opdelt i regioner, og hver region består af undergruppen af rækkerne i en tabel. Oprindeligt består en tabel af en enkelt region. Men når regionen vokser, overgår den til sidst den konfigurerbare tærskelstørrelse, og derefter opdeles den i flere regioner med omtrent samme størrelse. Ved hjælp af Zookeeper, der leverer konfigurationsinformation, distribueret synkronisering, kommunikerer klienten med regionens servere. | Navnekoden er det eneste mislykkelsespunkt, da filsystemet uden metadata ikke fungerer. Så maskinen, der kører NameNode, skal have stor tilgængelighed. Behandlingen af data foregår via MapReduce. I Hadoop 1.x var der tidligere Job Tracker og Task Tracker til behandling af dataene. Men i Hadoop 2.x udføres dette gennem YARN, hvor en Resource Manager og Scheduler gør det samme. |
| HBase har en lignende datamodel som Googles Big Table, som giver meget hurtig tilfældig adgang til de enorme datasæt. Det har lav latens for at få adgang til enkelt rækker på tværs af milliarder poster, og det bruger Hash-tabeller internt og til store tabeller bruger hurtige opslag. | HDFS fungerer bedst for meget store filer, der kan være på hundreder af terabyte eller petabytes i størrelse, men det anbefales ikke at arbejde med en masse små filer i HDFS, da med flere filer, NameNode kræver mere hukommelse for at gemme metadataene. Den applikation, der kræver en lav latenstid for at få adgang til dataene, fungerer ikke godt med HDFS. Også i HDFS udføres skrivelserne på en append-måde, og vilkårlige filændringer er ikke mulige. |
Konklusion
I HDFS bliver filerne opdelt i blokke, og blokkene er effektive til at bruge den resterende plads, når filen er gemt i den. Også med HDFS får vi bonusen af fejltolerante systemer, hvor det giver replikering for at holde sikkerhedskopi af filer i tilfælde af, at der opstår forstyrrelser i netværket. Også med brugen af råvarehardware får vi billigere omkostninger for et robust system. HBase som en database giver mange fordele, som en traditionel RDBMS ikke er i stand til. Med HBase er der ikke et fast skema, da vi kun har brug for at definere kolonnefamilier. HBase er også god til semistrukturerede data. I Hadoop-miljøet, hvor data behandles sekventielt og i batcher, giver HBase fordelen ved real-time læsning og skrivning, så man ikke behøver at søge i hele datasættet, selv ikke efter en enkelt post. Både HDFS og HBase løser mange af de problemer, der er forbundet med opbevaring og behandling af en enorm mængde data. Dog skal man analysere kravet om at have et robust, men effektivt system.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til den største forskel mellem HBase vs HDFS. Her diskuterer vi også HBase vs HDFS nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Data Lake vs Data Warehouse - Topforskelle
- Abstraktion vs indkapsling | Top 6 sammenligning
- Introduktion til HBase Interview spørgsmål
- HBase Arkitektur med fordele
- Indkapsling i JavaScript