Razlika između HBase-a i HDFS-a
U članku HBase vs HDFS, količina podataka svakodnevno se povećava i najvažnije je da organizacije pohranjuju i obrađuju ovu ogromnu količinu podataka. HBase, kao i HDFS, jedna su od važnih komponenti Hadoop ekosustava koji pomažu u pohrani i obradi ogromnih skupova podataka. Podaci mogu biti strukturirani, polustrukturirani ili nestrukturirani, ali s njima se može dobro postupati s HDFS i HBase. HDFS je kratica za distribuirani datotečni sustav Hadoop koji upravlja pohranom podataka u mreži strojeva, a obrada ogromnih skupova podataka vrši se pomoću MapReduce. HDFS je pogodan za pohranu velikih datoteka s podacima koji imaju uzorak za streaming pristup, tj. Zapisati podatke jednom u datoteke i pročitati onoliko puta koliko je potrebno. U Hadoopu, HBase je NoSQL baza podataka koja se pokreće na vrhu HDFS-a. HBase pohranjuje podatke u obliku koji je orijentiran na stupce i poznat je kao Hadoop baza podataka. HBase omogućuje dosljedno čitanje i pisanje u realnom vremenu i horizontalnu skalabilnost.
Usporedba između HBase i HDFS (Infographics)
Ispod je top 4 usporedbe između HBase i HDFS:
Ključne razlike između HBase i HDFS
Razmotrimo gornju usporedbu između HBase-a i HDFS-a:
- HDFS je dizajniran posebno i najbolje odgovara za serijsku obradu. Ali kad je u pitanju analiza u stvarnom vremenu, HDFS nije prikladan za takve slučajeve. Dok HBase nije prikladan za provođenje grupne obrade, ali rukuje velikim skupima podataka da bi mogli izvoditi čitanje / pisanje podataka u stvarnom vremenu.
- HDFS je prikladan za pisanje datoteka jednom i čitanje. Dok je HBase prikladan za pisanje i čitanje podataka nasumičnim putem koji se pohranjuju u HDFS.
- HDFS pruža velike latencijske operacije za velike skupove podataka dok HBase ima malu latenciju za male skupove podataka unutar velikih skupova podataka.
- HDFS pohranjuje velike skupove podataka u distribuiranom okruženju dijeljenjem datoteka na blokove i koristi MapReduce za obradu ogromnih skupova podataka. Dok HBase pohranjuje podatke u bazu orijentiranu na stupce gdje se stupci pohranjuju zajedno tako da čitanje postaje brže u stvarnom vremenu.
- Poslovi MapReduce izvršavaju se za pristup općenito HDFS-u. HBaseu se može pristupiti putem naredbi Thrift, Avro, REST API ili shell.
Tabela usporedbe HBase-a i HDFS-a
Donja tablica sažima usporedbe između HBase i HDFS:
| HBase | HDF-ovi |
| To je NoSQL (Ne samo SQL), distribuirana baza podataka orijentirana na stupce, a izgrađena je na vrhu HDFS. Koristi se kada se u stvarnom vremenu pišu i čitaju radi slučajnog pristupa velikih skupova podataka. | Podržava grupnu obradu u kojoj se podaci pohranjuju kao neovisne jedinice koje se nazivaju blokovi. Datoteke su podijeljene u različite blokove i podaci se pohranjuju u njih. Minimalna veličina bloka u HDFS-u je zadano 128 MB (u Hadoopu 2.x). |
| HBase domaćin je rijetko naseljenih, ali velikih stolova. Tablica u HBase sastoji se od redaka, a redovi su grupirani u obitelji stupaca. Obitelj stupaca sastoji se od stupaca. Kao dio definiranja sheme, obitelji stupaca tablice mora biti određeno, ali nova obitelj stupaca može se dodati kad god je to potrebno. | HDFS klaster ima dvije vrste čvorova za pohranu podataka koristeći NameNodes i DataNodes. NameNodes su glavni čvorovi koji pohranjuju metapodatke dok DataNodes su podređeni čvorovi koji pohranjuju blokove podataka (datoteke podijeljene u blokove). |
| Tablice u HBaseu horizontalno su podijeljene na Regije i svaka regija sastoji se od podskupa redaka tablice. U početku se tablica sastoji od jedne regije. Kako regija raste, na kraju prelazi podesivu veličinu praga, a zatim se raspodjeljuje na više regija otprilike iste veličine. Uz pomoć Zookera koji pruža informacije o konfiguraciji, raspodijeljenu sinkronizaciju, klijent komunicira sa Region poslužiteljima. | NameNode je jedina točka neuspjeha, jer bez metapodataka datotečni sustav neće raditi. Dakle, stroj koji pokreće NameNode mora imati visoku dostupnost. Obrada podataka vrši se putem MapReducea. U Hadoopu 1.x nekada je postojao Tragač posla i Tragač zadataka za obradu podataka. Ali u Hadoopu 2.x, to se provodi kroz YARN gdje Upravitelj resursa i Planer rade isto. |
| HBase ima sličan model podataka kao Googleov Big Table koji pruža vrlo brz slučajni pristup ogromnim skupovima podataka. Ima malu latenciju pristupa pojedinačnim redovima na milijardi zapisa i interno koristi tablice Hash, a za velike tablice koristi brze pretrage. | HDFS najbolje funkcionira za vrlo velike datoteke koje mogu biti veličine stotine terabajta ili petabajta, ali rad s puno malih datoteka ne preporučuje se u HDFS-u, kao i s većom brojem datoteka, za nameNode je potrebno više memorije za pohranu metapodataka. Aplikacija koja zahtijeva malu kašnjenje u pristupu podacima neće dobro funkcionirati s HDFS-om. U HDFS-u se pisanje vrši na samo dodatak, a proizvoljne promjene datoteka nisu moguće. |
Zaključak
U HDFS-u se datoteke dijele na blokove i blokovi su učinkoviti za iskorištavanje preostalog prostora nakon što je datoteka pohranjena u nju. Također sa HDFS-om, dobivamo bonus sustava otpornih na pogreške gdje on nudi replikaciju da ne bi napravili sigurnosnu kopiju datoteka u slučaju bilo kakvih poremećaja na mreži. Uz korištenje robnog hardvera, dobivamo jeftinije troškove za robustan sustav. HBase kao baza podataka pruža brojne prednosti koje tradicionalni RDBMS ne može. Za HBase ne postoji fiksna shema jer trebamo definirati samo obitelji stupaca. Također, HBase je dobar za polustrukturirane podatke. U okruženju Hadoop, gdje se podaci obrađuju uzastopno i u paketima, HBase daje prednost čitanju i upisu u stvarnom vremenu, tako da ne treba pretraživati cijeli skup podataka čak ni za jedan zapis. I HDFS i HBase rješavaju mnoga pitanja vezana za pohranu i obradu ogromne količine podataka. No potrebno je analizirati zahtjev za postojanjem snažnog, ali efikasnog sustava.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za glavnu razliku između HBase i HDFS. Ovdje također raspravljamo o HBase vs HDFS ključnim razlikama s infografikom i tablicom usporedbe. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -
- Data Lake vs skladište podataka - najbolje razlike
- Apstrakcija vs enkapsulacija | Top 6 usporedba
- Uvod u HBase pitanja za intervju
- HBase arhitektura s prednostima
- Inkapsulacija u JavaScriptu