Különbség a HBase és a HDFS között
A HBase vs HDFS cikkben az adatmennyiség napról napra növekszik, és a legfontosabb a szervezetek számára, hogy ezt a hatalmas adatmennyiséget tárolják és feldolgozzák. A HBase, valamint a HDFS a Hadoop ökoszisztéma egyik fontos alkotóeleme, amelyek elősegítik a hatalmas adatkészletek tárolását és feldolgozását. Az adatok lehetnek strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlanok, de a HDFS és a HBase segítségével jól kezelhetők. A HDFS a Hadoop elosztott fájlrendszerét jelenti, amely kezeli az adatok tárolását a gépek hálózatán, és a hatalmas adatkészletek feldolgozása a MapReduce segítségével történik. A HDFS nagyméretű fájlok tárolására alkalmas, adatfolyam-hozzáférési mintázattal rendelkező adatokkal, azaz egyszer írja az fájlokat fájlokba, és olvassa el annyi alkalommal, amikor szükséges. A Hadoopban a HBase a NoSQL adatbázis, amely a HDFS tetején fut. A HBase az adatokat oszlop-orientált formában tárolja, és Hadoop adatbázisnak nevezik. A HBase következetes olvasást és írást biztosít valós idejű és vízszintes méretezhetőségben.
Összehasonlítás a HBase és a HDFS között (Infographics)
Az alábbiakban látható a 4 legjobb összehasonlítás a HBase és a HDFS között:
Főbb különbségek a HBase és a HDFS között
Beszéljük meg a HBase és a HDFS közötti összehasonlítást:
- A HDFS-t kifejezetten arra tervezték, hogy a kötegelt feldolgozáshoz a legjobban megfelelő. De amikor a valós idejű elemzésről van szó, a HDFS nem alkalmas ilyen esetekre. Míg a HBase nem alkalmas kötegelt feldolgozás végrehajtására, de kezeli a nagy adatkészleteket, hogy valós időben végezzen olvasási / írási adatokat.
- A HDFS fájlok egyszeri írására és többszöri olvasására alkalmas. Míg a HBase alkalmas véletlenszerű adatok írására és olvasására, amelyeket a HDFS-ben tárolnak.
- A HDFS nagy késleltetési mûveleteket biztosít nagy adatkészletekhez, míg a HBase alacsony késleltetési idõvel rendelkezik a nagy adatkészletekben található kis adatkészletekhez.
- A HDFS a nagy adatkészleteket elosztott környezetben tárolja, a fájlokat blokkokra osztva, és a MapReduce használatával dolgozza fel a hatalmas adatkészleteket. Míg a HBase az adatokat oszlop-orientált adatbázisban tárolja, ahol az oszlopok együtt vannak tárolva, így az olvasás valós időben gyorsabb lesz.
- A MapReduce feladatokat általában a HDFS eléréséhez hajtják végre. A HBase elérhető Thrift, Avro, REST API vagy shell parancsokkal.
A HBase és a HDFS összehasonlító táblázata
Az alábbi táblázat összefoglalja a HBase és HDFS összehasonlításait:
| HBase | HDFS |
| NoSQL (nem csak SQL), oszlop-orientált, elosztott adatbázis, amelyet a HDFS tetejére építettek. Akkor használják, amikor valós idejű írásra és olvasásra van szükség a nagy adatkészletek véletlenszerű eléréséhez. | Támogatja a kötegelt feldolgozást, ahol az adatokat független egységekként, blokkoknak nevezik el. A fájlok különféle blokkokra vannak felosztva, és az adatok tárolódnak bennük. A minimális blokkméret a HDFS-ben alapértelmezés szerint 128 MB (a Hadoop 2.x-ben). |
| A HBase házigazdái ritkán lakott, de nagy asztalok. A HBase táblázat egy sorból áll, a sort oszlopcsaládokba csoportosítva. Az oszlopcsalád oszlopokból áll. A sémameghatározás részeként meg kell adni a táblázat oszlopcsaláit, de szükség esetén új oszlopcsaládot is felvehet. | A HDFS-fürtnek kétféle csomópontja van az adatok tárolásához a NameNodes és DataNodes használatával. A NameNodes a mester csomópontok, amelyek a metaadatokat tárolják, míg a DataNodes a slave csomópontok, amelyek az adat blokkokat tárolják (blokkokra osztott fájlok). |
| A HBase táblázata vízszintesen fel van osztva régiókra, és minden régió a táblázat sorainak alkészletéből áll. A táblázat kezdetben egyetlen régióból áll. De a régió növekedésével végül meghaladja a konfigurálható küszöbértéket, és ezután több, nagyjából azonos méretű régióra osztódik. A Zookeeper segítségével, amely konfigurációs információkat és elosztott szinkronizálást biztosít, az ügyfél kommunikál a Régió szerverekkel. | A NameNode az egyetlen hibapont, mivel metaadatok nélkül a fájlrendszer nem fog működni. Tehát a NameNode-t futtató gépnek magas rendelkezésre állással kell rendelkeznie. Az adatok feldolgozása a MapReduce segítségével történik. A Hadoop 1.x verziójában régen volt Job Tracker és Task Tracker az adatok feldolgozásához. De a Hadoop 2.x-ben ezt a YARN-en keresztül hajtják végre, ahol az Erőforrás-kezelő és az Ütemező ugyanazt végzi. |
| A HBase hasonló adatmodellgel rendelkezik, mint a Google Big Table, amely nagyon gyors véletlenszerű hozzáférést biztosít a hatalmas adatkészletekhez. Alacsony késleltetési idővel érhető el az egyes sorok elérése milliárd rekord felett, és belsőleg használja a Hash táblákat, a nagy táblákhoz pedig gyors kereséseket használ. | A HDFS a legjobban nagyon nagy fájlok esetén használható, amelyek mérete akár több terabyte vagy petayte méretű is lehet, de sok kis fájllal történő munka nem javasolt a HDFS fájlban, mivel több fájl esetében a NameNode több memóriát igényel a metaadatok tárolására. Az adathoz való hozzáférés alacsony késleltetését igénylő alkalmazás nem fog jól működni a HDFS-sel. A HDFS-ben is az írások csak függelékben készülnek, és a fájlok tetszőleges módosítása nem lehetséges. |
Következtetés
A HDFS esetén a fájlok blokkokra oszlanak, és a blokkok hatékonyan használják fel a fennmaradó helyet, miután a fájlt benne tárolták. A HDFS-sel szintén bónuszt kapunk a hibatűrő rendszerek számára, ahol replikációt nyújtanak, hogy a fájlokról biztonsági másolatot készítsenek bármilyen hálózati zavar esetén. Az alapanyag hardver használatával olcsóbb költségeket kapunk egy robusztus rendszer számára is. A HBase adatbázisként számos előnnyel rendelkezik, amelyekre a hagyományos RDBMS nem képes. A HBase esetén nincs rögzített séma, mivel csak az oszlopcsaládokat kell meghatároznunk. A HBase szintén jó a félig strukturált adatokhoz. A Hadoop környezetben, ahol az adatokat egymás után és részletekben dolgozzák fel, a HBase előnye a valós idejű olvasás és írás, így az embernek nem kell a teljes adatkészletre keresnie egyetlen rekordra sem. Mind a HDFS, mind a HBase megoldja a hatalmas mennyiségű adat tárolására és feldolgozására vonatkozó számos kérdést. Meg kell azonban vizsgálni a robusztus, de hatékony rendszer igényét.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a HBase és a HDFS közötti legnagyobb különbséghez. Itt is megvitatjuk a HBase vs HDFS kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- Data Lake vs Data Warehouse - Legfontosabb különbségek
- Absztrakció vs beágyazás | A 6 legjobb összehasonlítás
- Bevezetés a HBase interjúkérdéseibe
- HBase architektúra előnyeivel
- Beágyazás a JavaScript-be