Verschil tussen HBase versus HDFS
In het artikel HBase versus HDFS neemt de hoeveelheid gegevens elke dag toe en is het voor organisaties het belangrijk om deze enorme hoeveelheid gegevens op te slaan en te verwerken. HBase, evenals HDFS, zijn een van de belangrijke componenten van het Hadoop-ecosysteem die helpen bij het opslaan en verwerken van de enorme gegevenssets. De gegevens kunnen gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd zijn, maar kunnen goed worden verwerkt met HDFS en HBase. HDFS staat voor het Hadoop Distributed File System dat de opslag van gegevens beheert over een netwerk van machines en de verwerking van de enorme datasets gebeurt met MapReduce. HDFS is geschikt voor het opslaan van grote bestanden met gegevens met een streaming-toegangspatroon, dwz schrijf de gegevens eenmaal naar bestanden en lees zo vaak als nodig. In Hadoop is HBase de NoSQL-database die op HDFS draait. HBase slaat de gegevens op in een kolomgerichte vorm en staat bekend als de Hadoop-database. HBase biedt consistent lezen en schrijven in realtime en horizontale schaalbaarheid.
Head to Head-vergelijking tussen HBase versus HDFS (infographics)
Hieronder staat de top 4 Vergelijking tussen HBase versus HDFS:
Belangrijkste verschillen tussen HBase versus HDFS
Laten we de topvergelijking tussen HBase versus HDFS bespreken:
- HDFS is specifiek ontworpen en past het beste bij batchverwerking. Maar als het gaat om realtime analyse, is HDFS niet geschikt voor dergelijke gevallen. Terwijl HBase niet geschikt is voor het uitvoeren van batchverwerking, maar het behandelt de grote datasets om lees- / schrijfgegevens in realtime uit te voeren.
- HDFS is geschikt om bestanden één keer te schrijven en vele malen te lezen. Terwijl HBase geschikt is voor het schrijven en lezen van gegevens op een willekeurige manier die wordt opgeslagen in HDFS.
- HDFS biedt operaties met hoge latentie voor grote datasets, terwijl HBase een lage latentie heeft voor kleine datasets binnen de grote datasets.
- HDFS slaat grote datasets op in een gedistribueerde omgeving door de bestanden in blokken te splitsen en gebruikt MapReduce om de enorme datasets te verwerken. Terwijl HBase de gegevens opslaat in de kolomgerichte database waar kolommen samen worden opgeslagen, zodat het lezen in realtime sneller gaat.
- MapReduce-taken worden in het algemeen uitgevoerd om toegang te krijgen tot HDFS. HBase is toegankelijk via Thrift, Avro, REST API of shell-opdrachten.
Vergelijkingstabel van HBase versus HDFS
De onderstaande tabel vat de vergelijkingen tussen HBase versus HDFS samen:
| HBase | HDFS |
| Het is een NoSQL (niet alleen SQL), kolomgerichte, gedistribueerde database die bovenop HDFS is gebouwd. Het wordt gebruikt wanneer realtime schrijven en lezen vereist is voor willekeurige toegang tot grote gegevenssets. | Het ondersteunt batchverwerking waarbij de gegevens worden opgeslagen als onafhankelijke eenheden die blokken worden genoemd. De bestanden worden opgesplitst in verschillende blokken en de gegevens worden erin opgeslagen. De minimale blokgrootte in HDFS is standaard 128 MB (in Hadoop 2.x). |
| HBase biedt plaats aan dunbevolkte maar grote tafels. Een tabel in HBase bestaat uit rijen, rij is gegroepeerd in kolomfamilies. Een kolomfamilie bestaat uit kolommen. Als onderdeel van de schemadefinitie moeten de kolomfamilies van een tabel worden opgegeven, maar indien nodig kan een nieuwe kolomfamilie worden toegevoegd. | HDFS-cluster heeft twee soorten knooppunten om de gegevens op te slaan met behulp van NameNodes en DataNodes. De NameNodes zijn de hoofdknooppunten die de metagegevens opslaan, terwijl de DataNodes de slavenknooppunten zijn die de gegevensblokken opslaan (bestanden die in blokken zijn opgesplitst). |
| De tabellen in HBase zijn horizontaal verdeeld in Regio's en elke regio bestaat uit de subset van de rijen van een tabel. Aanvankelijk bestaat een tabel uit één regio. Maar naarmate de regio groeit, overtreft het uiteindelijk de configureerbare drempelwaarde en wordt het opgesplitst in meer regio's van ongeveer dezelfde grootte. Met behulp van Zookeeper, dat configuratie-informatie, gedistribueerde synchronisatie biedt, communiceert de client met de Region-servers. | De NameNode is het enige storingspunt, want zonder de metagegevens werkt het bestandssysteem niet. Dus de machine waarop NameNode draait, moet een hoge beschikbaarheid hebben. De verwerking van gegevens gebeurt via MapReduce. In Hadoop 1.x waren er vroeger Job Tracker en Task Tracker voor het verwerken van de gegevens. Maar in Hadoop 2.x wordt dit uitgevoerd via YARN, waar een Resource Manager en Scheduler hetzelfde doen. |
| HBase heeft een soortgelijk gegevensmodel als de grote tabel van Google, die zeer snelle willekeurige toegang biedt tot de enorme gegevenssets. Het heeft een lage latentie voor toegang tot enkele rijen over een miljard miljard records en het gebruikt intern Hash-tabellen en voor grote tabellen gebruikt het snelle zoekopdrachten. | HDFS werkt het beste voor zeer grote bestanden die honderden terabytes of petabytes groot kunnen zijn, maar werken met veel kleine bestanden wordt niet aanbevolen in HDFS zoals met meer bestanden, de NameNode vereist meer geheugen om de metadata op te slaan. De applicatie die een lage latentie nodig heeft om toegang te krijgen tot de gegevens, zal niet goed werken met HDFS. Ook in HDFS worden de beschrijvingen alleen op een aanhangsel gedaan en zijn willekeurige bestandswijzigingen niet mogelijk. |
Conclusie
In HDFS worden de bestanden opgesplitst in blokken en de blokken zijn efficiënt om de resterende ruimte te gebruiken nadat het bestand erin is opgeslagen. Ook krijgen we met HDFS de bonus van fouttolerante systemen waarbij replicatie wordt geboden om back-up van bestanden te houden voor het geval er een netwerkstoring optreedt. Ook met het gebruik van commodity hardware krijgen we goedkopere kosten voor een robuust systeem. HBase als database biedt veel voordelen die een traditioneel RDBMS niet kan. Met HBase is er geen vast schema, omdat we alleen kolomfamilies moeten definiëren. HBase is ook goed voor semi-gestructureerde gegevens. In de Hadoop-omgeving, waar gegevens achtereenvolgens en in batches worden verwerkt, biedt HBase het voordeel van realtime lezen en schrijven, zodat u niet de hele gegevensset hoeft te doorzoeken, zelfs niet voor één record. Zowel HDFS als HBase lossen veel van de problemen op met betrekking tot opslag en verwerking van een enorme hoeveelheid gegevens. Men moet echter de behoefte analyseren om een robuust maar efficiënt systeem te hebben.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor het grootste verschil tussen HBase versus HDFS. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen HBase en HDFS met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Data Lake vs Data Warehouse - Topverschillen
- Abstractie versus inkapseling | Top 6 vergelijking
- Inleiding tot interviewvragen bij HBase
- HBase-architectuur met voordelen
- Inkapseling in JavaScript