Erinevus HBase ja HDFS vahel
Artiklis HBase vs HDFS kasvab andmemaht iga päevaga ning organisatsioonide jaoks on kõige olulisem seda tohutut andmemahtu säilitada ja töödelda. HBase ja HDFS on Hadoopi ökosüsteemi üks olulisi komponente, mis aitab tohutute andmekogumite säilitamisel ja töötlemisel. Andmed võivad olla struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata, kuid seda saab HDFS-i ja HBase-iga hästi käsitseda. HDFS tähistab hajutatud failisüsteemi Hadoop, mis haldab andmete salvestamist masinate võrgus ja tohutute andmekogumite töötlemine toimub MapReduce'i abil. HDFS sobib voogesituse juurdepääsumustriga andmetega suurte failide salvestamiseks, st kirjutage üks kord failidesse ja lugege vajalik arv kordi andmeid. Hadoopis on HBase NoSQL-i andmebaas, mis töötab HDFS-i peal. HBase salvestab andmed veerule orienteeritud kujul ja seda nimetatakse Hadoopi andmebaasiks. HBase pakub järjepidevat lugemist ja kirjutamist reaalajas ja horisontaalses skaalal.
HBase ja HDFS võrdlus (infograafika)
Allpool on 4 parimat HBase ja HDFS võrdlust:
Peamised erinevused HBase ja HDFS vahel
Arutleme ülemise HBase ja HDFS võrdluse üle:
- HDFS on spetsiaalselt loodud ja sobib kõige paremini partiide töötlemiseks. Kuid kui rääkida reaalajas analüüsist, siis HDFS ei sobi sellisteks juhtudeks. HBase ei ole paketttöötluse jaoks sobiv, kuid tegeleb suurte andmestikega andmete lugemiseks / kirjutamiseks reaalajas.
- HDFS sobib failide ühekordseks kirjutamiseks ja mitu korda lugemiseks. Arvestades, et HBase sobib andmete juhuslikuks kirjutamiseks ja lugemiseks, mis salvestatakse HDFS-i.
- HDFS pakub suurtele andmekogumitele kõrget latentsusoperatsioone, samas kui suurtel andmestikel on HBase väikeste andmekogumite puhul väike latentsusaeg.
- HDFS salvestab suured andmekogumid hajutatud keskkonnas, jagades failid plokkideks ja kasutab MapReduce'i tohutute andmekogumite töötlemiseks. HBase salvestab andmed veerule orienteeritud andmebaasi, kus veerge hoitakse koos, nii et lugemine muutub reaalajas kiiremaks.
- MapReduce'i töid teostatakse HDFS-ile üldjuhul juurde pääsemiseks. HBase'ile pääseb juurde Thrift, Avro, REST API või shellikäskude kaudu.
HBase ja HDFS võrdlustabel
Allolevas tabelis on kokku võetud HBase ja HDFS võrdlused:
| HBase | HDFS |
| See on NoSQL (mitte ainult SQL), veerupõhine hajutatud andmebaas, mis on üles ehitatud HDFS-i peale. Seda kasutatakse siis, kui on vaja reaalajas kirjutada ja lugeda suurte andmekogude juhuslikku juurdepääsu. | See toetab pakkide töötlemist, kus andmeid hoitakse iseseisvate üksustena, mida nimetatakse plokkideks. Failid jagatakse erinevateks plokkideks ja andmed salvestatakse neisse. HDFS-i minimaalne ploki suurus on vaikimisi 128 MB (Hadoopi versioonis 2.x). |
| HBase võõrustab hõredalt asustatud, kuid suuri laudu. HBase'is olev tabel koosneb ridadest, rida on rühmitatud veeruperekondadesse. Veergude pere koosneb veergudest. Skeemi määratluse osana tuleb täpsustada tabeli veeruperekonnad, kuid vajaduse korral saab lisada uue veerupere. | HDFS-klastril on kahte tüüpi sõlmi andmete salvestamiseks, kasutades NameNodes ja DataNodes. NameNodes on peamised sõlmed, mis talletavad metaandmeid, samas kui DataNodes on orjasõlmed, mis salvestavad andmeplokke (failid jaotatakse plokkideks). |
| HBase'i tabelid jagunevad horisontaalselt regioonideks ja iga piirkond koosneb tabeli ridade alamhulgast. Algselt koosneb tabel ühest piirkonnast. Kuid piirkonna kasvades ületab see lõpuks konfigureeritava läve suuruse ja jaguneb seejärel enam-vähem sama suuruseks piirkonnaks. Konfiguratsiooniteavet ja hajutatud sünkroonimist võimaldava loomapidaja Zoohoidja abil suhtleb klient regiooni serveritega. | NameNode on tõrkepunkt, kuna ilma metaandmeteta failisüsteem ei tööta. Nii et NameNode-d käitaval masinal peab olema kõrge saadavus. Andmete töötlemine toimub MapReduce'i kaudu. Hadoopi versioonis 1.x olid andmete töötlemiseks varem tööotsija ja tööülesannete jälgija. Kuid versioonis Hadoop 2.x teostatakse see YARNi kaudu, kus ressursside haldur ja planeerija teevad sama. |
| HBase on sarnane andmemudel nagu Google'i Big Table, mis pakub väga kiiret juhuslikku juurdepääsu tohututele andmekogumitele. Sellel on väikese latentsusega juurdepääs ühele reale miljardile kirjele ja see kasutab Hassi tabeleid sisemiselt ning suurte tabelite jaoks kasutab kiireid otsinguid. | HDFS töötab kõige paremini väga suurte failide puhul, mis võivad olla sadade terabaitide või petabaitide suurused, kuid HDFS-is ei soovitata töötada paljude väikeste failidega, kuna rohkemate failide korral nõuab NameNode metaandmete salvestamiseks rohkem mälu. Rakendus, mis nõuab andmetele ligipääsemiseks väikest latentsust, ei tööta HDFS-iga hästi. Ka HDFS-is tehakse kirjutamist ainult lisamisel ja suvalised failimuudatused pole võimalikud. |
Järeldus
HDFS-is jagunevad failid plokkideks ja plokid kasutavad pärast faili talletamist allesjäänud ruumi tõhusalt. Samuti saame HDFS-iga boonust tõrketaluvusega süsteemides, kus see pakub replikatsiooni failide varundamiseks võrgu häirete korral. Ka kaubavara riistvara kasutamisel saame tugeva süsteemi jaoks odavamad kulud. HBase kui andmebaas pakub palju eeliseid, mida traditsiooniline RDBMS ei suuda. HBase'i puhul pole fikseeritud skeemi, kuna peame määratlema ainult veeruperekonnad. Samuti on HBase hea poolstruktureeritud andmete jaoks. Hadoopi keskkonnas, kus andmeid töödeldakse järjestikku ja partiidena, annab HBase eelise reaalajas lugemine ja kirjutamine, nii et ei pea kogu andmebaasist otsima isegi ühe kirje järele. Nii HDFS kui ka HBase lahendavad paljusid tohutu andmemahu säilitamise ja töötlemisega seotud probleeme. Siiski tuleb analüüsida kindla, kuid tõhusa süsteemi olemasolu nõuet.
Soovitatavad artiklid
See on juhis HBase ja HDFS erinevuse vahel. Siin käsitleme ka HBase vs HDFS peamisi erinevusi infograafika ja võrdlustabeliga. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -
- Data Lake vs Data Warehouse - peamised erinevused
- Abstraktsioon vs kapseldamine | Kuue parima võrdlus
- Sissejuhatus HBase'i intervjuuküsimustesse
- HBase'i eelistega arhitektuur
- Kapseldamine JavaScripti