Разница между HBase и HDFS

В статье HBase vs HDFS объем данных увеличивается с каждым днем, и для организаций наиболее важно хранить и обрабатывать этот огромный объем данных. HBase, как и HDFS, являются одним из важных компонентов экосистемы Hadoop, которые помогают хранить и обрабатывать огромные наборы данных. Данные могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными, но они могут хорошо обрабатываться с HDFS и HBase. HDFS расшифровывается как распределенная файловая система Hadoop, которая управляет хранением данных в сети компьютеров, а обработка огромных наборов данных осуществляется с помощью MapReduce. HDFS подходит для хранения больших файлов с данными, имеющими шаблон потокового доступа, т.е. записывает данные один раз в файлы и считывает столько раз, сколько требуется. В Hadoop HBase - это база данных NoSQL, которая работает поверх HDFS. HBase хранит данные в виде, ориентированном на столбцы, и называется базой данных Hadoop. HBase обеспечивает согласованное чтение и запись в режиме реального времени и горизонтальной масштабируемости.

Личное сравнение HBase с HDFS (Инфографика)

Ниже приведены 4 лучших сравнения HBase и HDFS:

Основные различия между HBase и HDFS

Давайте обсудим лучшее сравнение между HBase и HDFS:

  • HDFS разработана специально и лучше всего подходит для пакетной обработки. Но когда дело доходит до анализа в реальном времени, HDFS не подходит для таких случаев. Принимая во внимание, что HBase не подходит для выполнения пакетной обработки, но он обрабатывает большие наборы данных для выполнения чтения / записи данных в режиме реального времени.
  • HDFS подходит для записи файлов один раз и чтения их много раз. Принимая во внимание, что HBase подходит для записи и чтения данных случайным образом, который сохраняется в HDFS.
  • HDFS обеспечивает операции с высокой задержкой для больших наборов данных, тогда как HBase имеет низкую задержку для небольших наборов данных в больших наборах данных.
  • HDFS хранит большие наборы данных в распределенной среде, разбивая файлы на блоки и используя MapReduce для обработки огромных наборов данных. Принимая во внимание, что HBase хранит данные в базе данных, ориентированной на столбцы, где столбцы хранятся вместе, что ускоряет чтение в режиме реального времени.
  • Задания MapReduce выполняются для общего доступа к HDFS. Доступ к HBase можно получить через Thrift, Avro, REST API или команды оболочки.

Сравнительная таблица HBase против HDFS

В таблице ниже приведены сравнения между HBase и HDFS:

HBase HDFS
Это NoSQL (не только SQL), ориентированная на столбцы распределенная база данных, построенная на основе HDFS. Он используется, когда требуется запись и чтение в реальном времени для произвольного доступа к большим наборам данных.Он поддерживает пакетную обработку, где данные хранятся в виде независимых блоков, называемых блоками. Файлы разбиты на разные блоки, и в них хранятся данные. Минимальный размер блока в HDFS по умолчанию составляет 128 МБ (в Hadoop 2.x).
HBase содержит малонаселенные, но большие таблицы. Таблица в HBase состоит из строк, строки сгруппированы в семейства столбцов. Семейство столбцов состоит из столбцов. Как часть определения схемы, необходимо указать семейства столбцов таблицы, но при необходимости можно добавить новое семейство столбцов.Кластер HDFS имеет два типа узлов для хранения данных с использованием NameNodes и DataNodes. NameNodes - это главные узлы, в которых хранятся метаданные, тогда как DataNodes - это подчиненные узлы, в которых хранятся блоки данных (файлы разбиваются на блоки).
Таблицы в HBase горизонтально разделены на Области, и каждый регион состоит из подмножества строк таблицы. Первоначально таблица состоит из одного региона. Но по мере роста региона он в конечном итоге превосходит настраиваемый пороговый размер, а затем разделяется на несколько регионов примерно одинакового размера. С помощью Zookeeper, который предоставляет информацию о конфигурации, распределенную синхронизацию, клиент связывается с серверами региона. NameNode - это единственная точка отказа, так как без метаданных файловая система не будет работать. Таким образом, машина, на которой выполняется NameNode, должна иметь высокую доступность. Обработка данных осуществляется через MapReduce. В Hadoop 1.x раньше были Job Tracker и Task Tracker для обработки данных. Но в Hadoop 2.x это выполняется через YARN, где Resource Manager и Scheduler делают то же самое.
HBase имеет модель данных, аналогичную Big Table Google, которая обеспечивает очень быстрый произвольный доступ к огромным наборам данных. Он имеет низкую задержку доступа к отдельным строкам в миллиарде записей и использует внутренние таблицы Hash, а для больших таблиц - быстрый поиск.HDFS лучше всего подходит для очень больших файлов, размер которых может достигать сотен терабайт или петабайт, но работа с большим количеством маленьких файлов не рекомендуется в HDFS, так как для большего количества файлов NameNode требуется больше памяти для хранения метаданных. Приложение, требующее низкой задержки при доступе к данным, не будет хорошо работать с HDFS. Также в HDFS записи выполняются только в виде дополнения, и произвольные модификации файлов невозможны.

Вывод

В HDFS файлы разбиваются на блоки, и блоки эффективно используют оставшееся пространство после сохранения файла в нем. Также с HDFS мы получаем бонус от отказоустойчивых систем, где она обеспечивает репликацию для резервного копирования файлов в случае любого сбоя в сети. Также с использованием стандартного оборудования мы получаем более дешевые затраты на надежную систему. HBase как база данных предоставляет множество преимуществ, которые традиционная СУБД не в состоянии. В HBase нет фиксированной схемы, поскольку нам нужно только определить семейства столбцов. Кроме того, HBase хорош для полуструктурированных данных. В среде Hadoop, где данные обрабатываются последовательно и в пакетном режиме, HBase дает преимущество чтения и записи в реальном времени, так что вам не нужно искать весь набор данных даже для одной записи. Как HDFS, так и HBase решают многие проблемы, связанные с хранением и обработкой огромного объема данных. Однако необходимо проанализировать требование иметь надежную, но эффективную систему.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по разнице между HBase и HDFS. Здесь мы также обсудим ключевые отличия HBase от HDFS с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Data Lake против Data Warehouse - основные отличия
  2. Абстракция против Инкапсуляции | Топ 6 Сравнение
  3. Введение в вопросы интервью HBase
  4. Архитектура HBase с преимуществами
  5. Инкапсуляция в JavaScript

Категория:

Большое количество данных