Skillnaden mellan HBase vs HDFS
I artikeln HBase vs HDFS ökar datamängden varje dag och det är viktigast för organisationer att lagra och bearbeta denna enorma datamängd. HBase, såväl som HDFS, är en av de viktiga komponenterna i Hadoop-ekosystemet som hjälper till att lagra och bearbeta de enorma datasätten. Uppgifterna kan vara strukturerade, halvstrukturerade eller ostrukturerade men de kan hanteras väl med HDFS och HBase. HDFS står för Hadoop Distribuerat filsystem som hanterar lagring av data över ett nätverk av maskiner och behandlingen av de enorma datamängderna görs med MapReduce. HDFS är lämplig för att lagra stora filer med data som har ett strömmande åtkomstmönster, dvs. skriva data en gång till filer och läsa så många gånger som krävs. I Hadoop är HBase NoSQL-databasen som körs ovanpå HDFS. HBase lagrar data i en kolumnorienterad form och kallas Hadoop-databasen. HBase ger konsekvent läsning och skrivning i realtid och horisontell skalbarhet.
Head to head jämförelse mellan HBase vs HDFS (Infographics)
Nedan visas de 4 bästa jämförelserna mellan HBase vs HDFS:
Viktiga skillnader mellan HBase vs HDFS
Låt oss diskutera den bästa jämförelsen mellan HBase vs HDFS:
- HDFS är speciellt utformad och passar bäst för att utföra batchbehandling. Men när det gäller analys i realtid är HDFS inte lämpligt för sådana fall. Medan HBase inte är lämpligt för att utföra batchbehandling men hanterar de stora datasätten för att utföra läs- / skrivdata i realtid.
- HDFS är lämplig för att skriva filer en gång och läsa dem många gånger. Medan HBase är lämplig för att skriva och läsa data på ett slumpmässigt sätt som lagras i HDFS.
- HDFS tillhandahåller hög latensoperationer för stora datasätt medan HBase har en låg latens för små datasätt inom de stora datasätten.
- HDFS lagrar stora datasätt i en distribuerad miljö genom att dela upp filerna i block och använder MapReduce för att bearbeta de enorma datasätten. Medan HBase lagrar data i den kolumnorienterade databasen där kolumner lagras tillsammans så att avläsningen blir snabbare i realtid.
- MapReduce-jobb utförs för att få tillgång till HDFS i allmänhet. HBase kan nås via Thrift, Avro, REST API eller shell-kommandon.
Jämförelsetabell för HBase vs HDFS
Tabellen nedan sammanfattar jämförelserna mellan HBase vs HDFS:
| HBase | HDFS |
| Det är en NoSQL (Not Only SQL), kolumnorienterad, distribuerad databas som är byggd ovanpå HDFS. Det används när realtid skriver och läser för slumpmässig åtkomst av stora datasätt krävs. | Det stöder batchbehandling där data lagras som oberoende enheter som kallas block. Filerna delas upp i olika block och data lagras i dem. Minsta blockstorlek i HDFS är 128 MB som standard (i Hadoop 2.x). |
| HBase är glesbygd men stora bord. En tabell i HBase består av rader, rad grupperas i kolumnfamiljer. En kolumnfamilj består av kolumner. Som en del av schemadefinitionen måste en tabells kolumnfamiljer specificeras men en ny kolumnfamilj kan läggas till när det behövs. | HDFS-kluster har två typer av noder för att lagra data med hjälp av Namnnoder och DataNoder. Namnnoderna är huvudnoderna som lagrar metadata medan DataNoderna är slavnoderna som lagrar datablocken (filer delas upp i block). |
| Tabellerna i HBase är horisontellt uppdelade i regioner och varje region består av delmängden av raderna i ett bord. Ursprungligen består en tabell av en enda region. Men när regionen växer övergår den så småningom den konfigurerbara tröskelstorleken och sedan delas den upp i fler regioner av ungefär samma storlek. Med hjälp av Zookeeper som tillhandahåller konfigurationsinformation, distribuerad synkronisering, kommunicerar klienten med regionens servrar. | Namnnoden är den enda punkten för fel eftersom filsystemet inte fungerar utan metadata. Så maskinen som kör NameNode måste ha hög tillgänglighet. Behandlingen av data sker via MapReduce. I Hadoop 1.x brukade det finnas Job Tracker och Task Tracker för bearbetning av data. Men i Hadoop 2.x utförs detta genom YARN där en Resource Manager och Scheduler gör samma sak. |
| HBase har en liknande datamodell som Googles Big Table som ger mycket snabb slumpmässig åtkomst till de enorma datamängderna. Det har låg latens för att få åtkomst till enstaka rader över miljarder poster och den använder Hash-tabeller internt och för stora tabeller används snabba uppslag. | HDFS fungerar bäst för mycket stora filer som kan ha hundratals terabyte eller petabyte i storlek, men det är inte rekommenderat att arbeta med många små filer i HDFS, eftersom det med fler filer krävs, NameNode kräver mer minne för att lagra metadata. Den applikation som kräver låg latens för att få åtkomst till data fungerar inte bra med HDFS. Även i HDFS görs skrivningarna på ett tilläggssätt och godtyckliga filändringar är inte möjliga. |
Slutsats
I HDFS delas filerna upp i block och blocken är effektiva för att använda det återstående utrymmet efter att filen har lagrats i den. Även med HDFS får vi bonusen av feltoleranta system där det ger replikering för att hålla säkerhetskopiera filer om nätverksstörningar inträffar. Även med användningen av varuhårdvara får vi billigare kostnader för ett robust system. HBase som en databas ger många fördelar som en traditionell RDBMS inte kan. Med HBase finns det inget fast schema eftersom vi bara behöver definiera kolumnfamiljer. HBase är också bra för semistrukturerade data. I Hadoop-miljön, där data behandlas sekventiellt och i batchar, ger HBase fördelen av läsning och skrivning i realtid så att man inte behöver söka i hela datasatsen ens efter en enda post. Både HDFS och HBase löser många problem relaterade till lagring och behandling av en enorm datamängd. Man måste dock analysera kravet på att ha ett robust men effektivt system.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till den största skillnaden mellan HBase vs HDFS. Här diskuterar vi också HBase vs HDFS viktiga skillnader med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Data Lake vs Data Warehouse - Top Differences
- Abstraktion vs inkapsling | Topp 6 jämförelse
- Introduktion till HBase Interview Questions
- HBase Arkitektur med fördelar
- Inkapsling i JavaScript