Rozdíl mezi HBase vs. HDFS
V článku HBase vs HDFS se objem dat každý den zvyšuje a pro organizace je nejdůležitější ukládat a zpracovávat tento obrovský objem dat. HBase, stejně jako HDFS, jsou jednou z důležitých součástí ekosystému Hadoop, které pomáhají při ukládání a zpracování obrovských datových sad. Data mohou být strukturovaná, polostrukturovaná nebo nestrukturovaná, ale s HDFS a HBase lze s nimi dobře zacházet. HDFS je zkratka pro distribuovaný systém souborů Hadoop, který řídí ukládání dat v síti strojů a zpracování obrovských datových sad se provádí pomocí MapReduce. HDFS je vhodný pro ukládání velkých souborů s daty, která mají přístupový tokový vzor, tj. Zapisujte data jednou do souborů a čtěte tolikrát, kolikrát je to potřeba. V Hadoop je HBase databáze NoSQL, která běží na vrcholu HDFS. HBase ukládá data ve sloupcově orientované formě a je známá jako databáze Hadoop. HBase poskytuje konzistentní čtení a zápis v reálném čase a horizontální škálovatelnost.
Srovnání hlava-hlava mezi HBase vs HDFS (Infographics)
Níže je top 4 Porovnání mezi HBase vs HDFS:
Klíčové rozdíly mezi HBase vs. HDFS
Pojďme diskutovat o nejlepším srovnání mezi HBase vs. HDFS:
- HDFS je navržen speciálně a nejlépe se hodí pro dávkové zpracování. Ale pokud jde o analýzu v reálném čase, HDFS není pro takové případy vhodný. Zatímco HBase není vhodný pro provádění dávkového zpracování, ale zpracovává velké datové sady k provádění čtení / zápisu dat v reálném čase.
- HDFS je vhodný pro jednorázový zápis souborů a jejich četné čtení. Zatímco HBase je vhodná pro náhodný zápis a čtení dat, která se ukládají v HDFS.
- HDFS poskytuje operace s velkou latencí pro velké datové sady, zatímco HBase má nízkou latenci pro malé datové sady v rámci velkých datových souborů.
- HDFS ukládá velké datové sady v distribuovaném prostředí rozdělením souborů do bloků a používá MapReduce ke zpracování obrovských datových sad. Zatímco HBase ukládá data do databáze orientované na sloupce, kde jsou sloupce uloženy společně, takže čtení v reálném čase je rychlejší.
- Úlohy MapReduce jsou prováděny za účelem přístupu k HDFS obecně. K HBase lze přistupovat pomocí příkazů Thrift, Avro, REST API nebo shell.
Srovnávací tabulka HBase vs. HDFS
Níže uvedená tabulka shrnuje srovnání mezi HBase a HDFS:
| HBase | HDFS |
| Je to distribuovaná databáze NoSQL (nejen SQL), sloupcově orientovaná, postavená na vrcholu HDFS. Používá se, když se v reálném čase zapisuje a čte pro náhodný přístup k velkým souborům dat. | Podporuje dávkové zpracování, kde jsou data uložena jako nezávislé jednotky nazývané bloky. Soubory jsou rozděleny do různých bloků a data jsou v nich uložena. Minimální velikost bloku v HDFS je ve výchozím nastavení 128 MB (v Hadoop 2.x). |
| HBase hostí řídce osídlené, ale velké tabulky. Tabulka v HBase se skládá z řádků, řádek je seskupen do rodin sloupců. Rodina sloupců se skládá ze sloupců. V rámci definice schématu je třeba určit rodiny sloupců tabulky, ale v případě potřeby lze přidat novou rodinu sloupců. | Klastr HDFS má dva typy uzlů pro ukládání dat pomocí NameNodes a DataNodes. NameNodes jsou hlavní uzly, které ukládají metadata, zatímco DataNodes jsou slave uzly, které ukládají bloky dat (soubory rozděleny do bloků). |
| Tabulky v HBase jsou horizontálně rozděleny do regionů a každá oblast se skládá z podmnožiny řádků tabulky. Tabulka se zpočátku skládá z jediné oblasti. S rostoucím regionem však nakonec překonává nastavitelnou velikost prahu a poté se rozdělí na více oblastí přibližně stejné velikosti. S pomocí programu Zookeeper, který poskytuje informace o konfiguraci, distribuovanou synchronizaci, klient komunikuje se servery Region. | NameNode je jediný bod selhání, protože bez metadat nebude systém souborů fungovat. Stroj, na kterém je spuštěn NameNode, musí mít vysokou dostupnost. Zpracování dat se provádí pomocí MapReduce. V Hadoop 1.x býval ke sledování dat Job Tracker a Task Tracker. Ale v Hadoop 2.x se to provádí prostřednictvím YARN, kde Správce zdrojů a Plánovač dělají totéž. |
| HBase má podobný datový model jako Google Big Table, který poskytuje velmi rychlý náhodný přístup k obrovským souborům dat. Má nízkou latenci přístupu k jednotlivým řádkům napříč miliardou záznamů a interně používá tabulky Hash a pro velké tabulky používá rychlé vyhledávání. | HDFS funguje nejlépe pro velmi velké soubory, které mohou mít velikost stovek terabajtů nebo petabytů, ale práce s mnoha malými soubory se v HDFS nedoporučuje, protože s více soubory, NameNode vyžaduje více paměti k uložení metadat. Aplikace vyžadující nízkou latenci v přístupu k datům nebude s HDFS dobře fungovat. Také v HDFS jsou zápisy prováděny pouze připojením a libovolné úpravy souborů nejsou možné. |
Závěr
V HDFS se soubory rozdělí do bloků a bloky jsou efektivní, aby využily zbývající prostor poté, co je v něm soubor uložen. Také u systému HDFS získáváme bonus systémů odolných proti chybám, kde poskytuje replikaci, aby bylo možné zálohovat soubory pro případ, že dojde k narušení sítě. Také s použitím komoditního hardwaru získáváme levnější náklady na robustní systém. HBase jako databáze poskytuje mnoho výhod, které tradiční RDBMS není schopen. U HBase neexistuje žádné pevné schéma, protože musíme definovat pouze rodiny sloupců. HBase je také dobrá pro polostrukturovaná data. V prostředí Hadoop, kde jsou data zpracovávána postupně a v dávkách, poskytuje HBase výhodu čtení a zápisu v reálném čase, takže člověk nemusí prohledávat celý datový soubor ani pro jediný záznam. HDFS i HBase řeší mnoho problémů souvisejících s ukládáním a zpracováním obrovského objemu dat. Je však třeba analyzovat požadavek na robustní, ale účinný systém.
Doporučené články
Toto je průvodce největším rozdílem mezi HBase vs. HDFS. Zde také diskutujeme hlavní rozdíly HBase vs. HDFS s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Data Lake vs Data Warehouse - hlavní rozdíly
- Abstrakce vs zapouzdření Porovnání top 6
- Úvod do otázek rozhovoru s HBase
- Architektura HBase s výhodami
- Zapouzdření do JavaScriptu