Ero HBase: n ja HDFS: n välillä
HBase vs HDFS -artikkelissa tietomäärä kasvaa päivittäin, ja organisaatioiden on tärkeintä tallentaa ja käsitellä tätä valtavaa tietomäärää. HBase ja HDFS ovat yksi Hadoop-ekosysteemin tärkeistä komponenteista, jotka auttavat valtavien tietojoukkojen tallentamisessa ja käsittelyssä. Tiedot voivat olla jäsenneltyjä, osittain jäsenneltyjä tai jäsentämättömiä, mutta niitä voidaan käsitellä hyvin HDFS: n ja HBase: n avulla. HDFS tarkoittaa Hadoopin hajautettua tiedostojärjestelmää, joka hallinnoi datan tallennusta koneverkon yli, ja valtava tietojoukko prosessoidaan MapReduce-sovelluksella. HDFS sopii suurten tiedostojen tallentamiseen datalla, jolla on suoratoistokäytäntö, eli kirjoittaa tiedot kerran tiedostoihin ja lukea niin monta kertaa kuin tarvitaan. Hadoopissa HBase on NoSQL-tietokanta, joka toimii HDFS: n päällä. HBase tallentaa tiedot sarakekeskeiseen muotoon ja tunnetaan nimellä Hadoop-tietokanta. HBase tarjoaa jatkuvan lukemisen ja kirjoittamisen reaaliaikaisesti ja vaaka-asteikolla.
Head to Head -vertailu HBase: n ja HDFS: n välillä (Infographics)
Alla on 4 parhainta vertailua HBase: n ja HDFS: n välillä:
Tärkeimmät erot HBase: n ja HDFS: n välillä
Keskustelemme parhaasta vertailusta HBase: n ja HDFS: n välillä:
- HDFS on suunniteltu erityisesti ja sopii parhaiten eräkäsittelyyn. Mutta kun kyse on reaaliaikaisesta analyysista, HDFS ei sovellu sellaisiin tapauksiin. HBase ei sovellu eräkäsittelyn suorittamiseen, mutta se käsittelee suuret tietojoukot suorittaaksesi luku- / kirjoitustiedot reaaliajassa.
- HDFS sopii tiedostojen kirjoittamiseen kerran ja lukuisten lukujen lukemiseen. HBase soveltuu kuitenkin tietojen kirjoittamiseen ja lukemiseen satunnaisella tavalla, joka tallennetaan HDFS: ään.
- HDFS tarjoaa suuren latenssioperaation suurille tietojoukkoille, kun taas HBaseella on matala latenssi pienille tietojoukoille suurten tietojoukkojen sisällä.
- HDFS tallentaa suuret tietojoukot hajautettuun ympäristöön jakamalla tiedostot lohkoihin ja käsittelemään valtavia tietojoukkoja MapReduce-sovelluksella. Kun taas HBase tallentaa tiedot sarakekeskeiseen tietokantaan, jossa sarakkeet tallennetaan yhdessä niin, että lukeminen nopeutuu reaaliajassa.
- MapReduce-työt suoritetaan pääsyyn HDFS: ään yleensä. HBaseen pääsee Thrift-, Avro-, REST API- tai shell-komentojen kautta.
HBaasin ja HDFS: n vertailutaulukko
Seuraavassa taulukossa on yhteenveto vertailusta HBase: n ja HDFS: n välillä:
| HBase | HDFS |
| Se on NoSQL (ei vain SQL), sarakekeskeinen hajautettu tietokanta, joka on rakennettu HDFS: n päälle. Sitä käytetään, kun tarvitaan reaaliaikaista kirjoittamista ja lukemista suurten tietojoukkojen satunnaista käyttöä varten. | Se tukee eräkäsittelyä, jossa tiedot tallennetaan itsenäisiksi yksiköiksi, joita kutsutaan lohkoiksi. Tiedostot jaetaan eri lohkoihin ja tiedot tallennetaan niihin. HDFS: n vähimmäislohkon koko on oletuksena 128 Mt (Hadoop 2.x: ssä). |
| HBase-majoittajat tarjoavat harvaan asuttuja, mutta suuria pöytiä. HBase-taulukko koostuu riveistä, rivi on ryhmitelty sarakeperheisiin. Sarakeperhe koostuu sarakkeista. Osana skeeman määritelmää taulukon sarakeperheet on määritettävä, mutta uuden sarakeperheen voidaan lisätä aina tarvittaessa. | HDFS-klusterissa on kahden tyyppisiä solmuja tietojen tallentamiseksi käyttämällä NameNodes ja DataNodes. NameNodes ovat isäntäsolmuja, jotka tallentavat metatiedot, kun taas DataNodes ovat orjasolmuja, jotka tallentavat datalohkoja (tiedostot on jaettu lohkoihin). |
| HBase-taulukot on jaettu vaakasuunnassa alueisiin ja kukin alue koostuu taulukon rivien alajoukosta. Aluksi taulukko koostuu yhdestä alueesta. Mutta alueen kasvaessa se lopulta ylittää konfiguroitavan kynnyskoon ja sitten se jakaantuu useampiin suunnilleen saman kokoisiin alueisiin. Konfiguraatiotietoja tarjoavan Zookeeperin ja hajautetun synkronoinnin avulla asiakas kommunikoi aluepalvelimien kanssa. | NameNode on yksittäinen vikakohta, koska tiedostojärjestelmä ei toimi ilman metatietoja. Joten NameNode-koneella on oltava korkea käytettävyys. Tietojen käsittely tapahtuu MapReducen kautta. Hadoop 1.x: ssä oli aiemmin Job Tracker ja Task Tracker tietojen käsittelemiseen. Mutta Hadoop 2.x: ssä tämä suoritetaan YARN: n kautta, jossa Resurssienhallinta ja Aikataulu tekevät saman. |
| HBaseella on samanlainen datamalli kuin Googlen Big Table -sivulla, joka tarjoaa erittäin nopean satunnaisen pääsyn valtaviin tietojoukkoihin. Sillä on vähän viivettä päästä yksittäisiin riveihin miljardien tietueiden yli ja se käyttää Hash-taulukoita sisäisesti ja suurille taulukoille käyttää nopeita hakuja. | HDFS toimii parhaiten erittäin suurille tiedostoille, joiden koko voi olla satoja teratavuja tai petatavuja, mutta useiden pienten tiedostojen kanssa työskentelemistä ei suositella HDFS: ssä, koska useampien tiedostojen tapauksessa NameNode vaatii enemmän muistia metatietojen tallentamiseksi. Sovellus, joka vaatii matalaa viivettä tietojen saamiseen, ei toimi hyvin HDFS: n kanssa. Myös HDFS: ssä kirjoitukset tehdään vain lisäyksellä ja mielivaltaiset tiedostomuutokset eivät ole mahdollisia. |
johtopäätös
HDFS: ssä tiedostot jaetaan lohkoihin ja lohkot käyttävät tehokkaasti jäljellä olevaa tilaa tiedoston tallentamisen jälkeen siihen. Lisäksi HDFS: llä saamme bonuksen vikasietoisista järjestelmistä, joissa se tarjoaa replikoinnin tiedostojen varmuuskopioimiseksi, jos verkkohäiriöitä tapahtuu. Myös hyödykelaitteiden käytöllä saat halvemmat kustannukset kestävästä järjestelmästä. HBase tietokannana tarjoaa monia etuja, joita perinteinen RDBMS ei pysty. HBase: lla ei ole kiinteää kaavaa, koska meidän on määritettävä vain sarakeperheet. Lisäksi HBase on hyvä puolirakenteisiin tietoihin. Hadoop-ympäristössä, jossa tietoja käsitellään peräkkäin ja erissä, HBase tarjoaa reaaliaikaisen lukemisen ja kirjoittamisen etuna niin, että yhden ei tarvitse etsiä koko tietojoukkoa yhdestä tietueesta. Sekä HDFS että HBase ratkaisevat monet kysymykset, jotka liittyvät valtavan tietomäärän tallentamiseen ja käsittelyyn. On kuitenkin analysoitava vaatimus vahvasta, mutta tehokkaasta järjestelmästä.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas HBase: n ja HDFS: n väliseen eroon. Täällä keskustellaan myös HBase vs HDFS-avaineroista infografien ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Data Lake vs. Data Warehouse - tärkeimmät erot
- Abstraktio vs. kapselointi | 6 suosituinta vertailua
- Johdatus HBase-haastattelukysymyksiin
- HBase-arkkitehtuuri ja edut
- Kapselointi JavaScriptiin