Forskjellen mellom HBase vs HDFS
I artikkelen HBase vs HDFS øker datamengden hver dag, og det er viktigst for organisasjoner å lagre og behandle dette enorme datamengden. HBase, så vel som HDFS, er en av de viktige komponentene i Hadoop-økosystemet som hjelper til med å lagre og behandle de enorme datasettene. Dataene kan være strukturerte, semistrukturerte eller ustrukturerte, men de kan håndteres godt med HDFS og HBase. HDFS står for Hadoop Distribuerte filsystem som administrerer lagring av data over et nettverk av maskiner og behandlingen av de enorme datasettene gjøres ved hjelp av MapReduce. HDFS er egnet for å lagre store filer med data som har et streaming-tilgangsmønster, dvs. skrive dataene en gang til filer og lese så mange ganger det kreves. I Hadoop er HBase NoSQL-databasen som kjører på toppen av HDFS. HBase lagrer dataene i en kolonneorientert form og er kjent som Hadoop-databasen. HBase gir jevn lesing og skriving i sanntid og horisontal skalerbarhet.
Sammenligning av topp mot hode mellom HBase vs HDFS (Infographics)
Nedenfor er de 4 beste sammenligningene mellom HBase vs HDFS:
Viktige forskjeller mellom HBase vs HDFS
La oss diskutere den beste sammenligningen mellom HBase vs HDFS:
- HDFS er designet spesielt og passer best for å utføre batchbehandling. Men når det gjelder analyse i sanntid, er HDFS ikke egnet for slike tilfeller. Mens HBase ikke er passende for å utføre batchbehandling, men den håndterer de store datasettene for å utføre lese / skrive data i sanntid.
- HDFS er egnet for å skrive filer en gang og lese dem mange ganger. Mens HBase er egnet for å skrive og lese data på en tilfeldig måte som blir lagret i HDFS.
- HDFS gir operasjoner med høy latens for store datasett, mens HBase har lav latens for små datasett i de store datasettene.
- HDFS lagrer store datasett i et distribuert miljø ved å dele filene i blokker og bruker MapReduce til å behandle de enorme datasettene. Mens HBase lagrer dataene i den kolonneorienterte databasen der kolonnene lagres sammen slik at avlesningen blir raskere i sanntid.
- MapReduce-jobber utføres for å få tilgang til HDFS generelt. HBase kan nås via Thrift, Avro, REST API eller shell-kommandoer.
Sammenligningstabell for HBase vs HDFS
Tabellen nedenfor oppsummerer sammenligningene mellom HBase vs HDFS:
| HBase | HDFS |
| Det er en NoSQL (Not Only SQL), kolonneorientert, distribuert database som er bygget på toppen av HDFS. Det brukes når sanntid skriver og leser for tilfeldig tilgang til store datasett er påkrevd. | Den støtter batchbehandling der dataene lagres som uavhengige enheter kalt blokker. Filene er delt opp i forskjellige blokker, og dataene blir lagret i dem. Minste blokkstørrelse i HDFS er 128 MB som standard (i Hadoop 2.x). |
| HBase er tynt befolket, men store bord. En tabell i HBase består av rader, rad er gruppert i kolonnefamilier. En kolonnefamilie består av kolonner. Som en del av skjemadefinisjonen, må en tabells kolonnefamilier spesifiseres, men en ny kolonnefamilie kan legges til når det er nødvendig. | HDFS-klyngen har to typer noder for å lagre dataene ved å bruke NameNodes og DataNodes. Navnene er hovednodene som lagrer metadataene mens DataNodene er slaveknutene som lagrer datablokkene (filer delt i blokker). |
| Tabellene i HBase er horisontalt delt inn i regioner og hver region består av delmengden av radene i en tabell. Opprinnelig består en tabell av en enkelt region. Men når regionen vokser, overgår den til slutt den konfigurerbare terskelstørrelsen, og deretter blir den delt opp i flere regioner med omtrent samme størrelse. Ved hjelp av Zookeeper som gir konfigurasjonsinformasjon, distribuert synkronisering, kommuniserer klienten med Region-serverne. | NameNode er det eneste feilpunktet, da filsystemet uten metadata ikke vil fungere. Så maskinen som kjører NameNode, må ha høy tilgjengelighet. Behandlingen av data gjøres gjennom MapReduce. I Hadoop 1.x pleide det å være Job Tracker og Task Tracker for behandling av dataene. Men i Hadoop 2.x utføres dette gjennom YARN der en ressurssjef og planlegger gjør det samme. |
| HBase har en lignende datamodell som Googles Big Table som gir veldig rask tilfeldig tilgang til de enorme datasettene. Den har lav latens for å få tilgang til enkelt rader på flere milliarder poster, og den bruker Hash-tabeller internt og for store tabeller bruker raske oppslag. | HDFS fungerer best for veldig store filer som kan være på hundrevis av terabyte eller petabyte i størrelse, men det anbefales ikke å jobbe med mange små filer i HDFS, da med flere filer, krever NameNode mer minne for å lagre metadataene. Applikasjonen som krever lav latenstid for tilgang til dataene, fungerer ikke bra med HDFS. Også i HDFS blir skrivene gjort bare vedlegg, og vilkårlige filendringer er ikke mulig. |
Konklusjon
I HDFS blir filene delt opp i blokker, og blokkene er effektive til å bruke den gjenværende plassen etter at filen er lagret i den. Også med HDFS får vi bonusen til feiltolerante systemer der det gir replikering for å holde sikkerhetskopi av filer i tilfelle noen nettverksforstyrrelse oppstår. Også med bruk av råvaremaskinvare får vi billigere kostnader for et robust system. HBase som en database gir mange fordeler som en tradisjonell RDBMS ikke er i stand til. Med HBase er det ikke noe fast skjema, da vi bare trenger å definere kolonnefamilier. HBase er også bra for semistrukturerte data. I Hadoop-miljøet, der data blir behandlet sekvensielt og i batcher, gir HBase fordelen med sanntid å lese og skrive slik at man ikke trenger å søke i hele datasettet selv etter en enkelt post. Både HDFS og HBase løser mange av problemene knyttet til lagring og behandling av et enormt datamengde. Imidlertid må man analysere kravet om å ha et robust, men effektivt system.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til toppforskjellen mellom HBase vs HDFS. Her diskuterer vi også HBase vs HDFS viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Data Lake vs Data Warehouse - Topp forskjeller
- Abstraksjon vs innkapsling | Topp 6 sammenligning
- Introduksjon til HBase Interview Questions
- HBase Arkitektur med fordeler
- Innkapsling i JavaScript