Unterschied zwischen HBase und HDFS
In dem Artikel HBase vs HDFS nimmt das Datenvolumen täglich zu, und es ist für Unternehmen am wichtigsten, dieses riesige Datenvolumen zu speichern und zu verarbeiten. HBase sowie HDFS sind eine der wichtigen Komponenten des Hadoop-Ökosystems, die beim Speichern und Verarbeiten der riesigen Datensätze helfen. Die Daten können strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein, aber sie können mit HDFS und HBase gut verarbeitet werden. HDFS steht für das Hadoop Distributed File System, das die Speicherung von Daten in einem Netzwerk von Computern verwaltet und die Verarbeitung der riesigen Datensätze mithilfe von MapReduce vornimmt. HDFS eignet sich zum Speichern großer Dateien mit Daten, die ein Streaming-Zugriffsmuster aufweisen, dh, die Daten werden einmal in Dateien geschrieben und so oft wie erforderlich gelesen. In Hadoop ist HBase die NoSQL-Datenbank, die auf HDFS ausgeführt wird. HBase speichert die Daten in einer spaltenorientierten Form und wird als Hadoop-Datenbank bezeichnet. HBase bietet konsistentes Lesen und Schreiben in Echtzeit und horizontaler Skalierbarkeit.
Head to Head Vergleich zwischen HBase und HDFS (Infografik)
Unten ist die Top 4 Vergleich zwischen HBase vs HDFS:
Hauptunterschiede zwischen HBase und HDFS
Lassen Sie uns den besten Vergleich zwischen HBase und HDFS diskutieren:
- HDFS wurde speziell entwickelt und eignet sich am besten für die Stapelverarbeitung. Für Echtzeitanalysen ist HDFS jedoch nicht geeignet. Während HBase nicht für die Stapelverarbeitung geeignet ist, verarbeitet es die großen Datenmengen, um Lese- / Schreibvorgänge in Echtzeit durchzuführen.
- HDFS eignet sich zum einmaligen Schreiben und mehrmaligen Lesen von Dateien. Während HBase zum zufälligen Schreiben und Lesen von Daten geeignet ist, die in HDFS gespeichert werden.
- HDFS bietet Operationen mit hoher Latenz für große Datasets, während HBase für kleine Datasets in großen Datasets eine niedrige Latenz aufweist.
- HDFS speichert große Datasets in einer verteilten Umgebung, indem die Dateien in Blöcke aufgeteilt werden, und verwendet MapReduce, um die großen Datasets zu verarbeiten. Während HBase die Daten in der spaltenorientierten Datenbank speichert, in der die Spalten zusammen gespeichert werden, wird das Lesen in Echtzeit beschleunigt.
- MapReduce-Jobs werden im Allgemeinen ausgeführt, um auf HDFS zuzugreifen. Auf HBase kann über Thrift-, Avro-, REST-API- oder Shell-Befehle zugegriffen werden.
Vergleichstabelle von HBase vs HDFS
Die folgende Tabelle fasst die Vergleiche zwischen HBase und HDFS zusammen:
| HBase | HDFS |
| Es handelt sich um eine spaltenorientierte verteilte NoSQL-Datenbank (nicht nur SQL), die auf HDFS aufbaut. Es wird verwendet, wenn Schreib- und Lesevorgänge in Echtzeit für den wahlfreien Zugriff auf große Datensätze erforderlich sind. | Es unterstützt die Stapelverarbeitung, bei der die Daten als unabhängige Einheiten gespeichert werden, die als Blöcke bezeichnet werden. Die Dateien werden in verschiedene Blöcke aufgeteilt und die Daten werden in diesen gespeichert. Die Mindestblockgröße in HDFS beträgt standardmäßig 128 MB (in Hadoop 2.x). |
| HBase hostet dünn besetzte, aber große Tabellen. Eine Tabelle in HBase besteht aus Zeilen, die Zeilen sind in Spaltenfamilien gruppiert. Eine Spaltenfamilie besteht aus Spalten. Als Teil der Schemadefinition müssen die Spaltenfamilien einer Tabelle angegeben werden. Bei Bedarf kann jedoch eine neue Spaltenfamilie hinzugefügt werden. | Der HDFS-Cluster verfügt über zwei Knotentypen zum Speichern der Daten mithilfe von NameNodes und DataNodes. Die NameNodes sind die Master-Knoten, die die Metadaten speichern, während die DataNodes die Slave-Knoten sind, die die Datenblöcke speichern (Dateien, die in Blöcke aufgeteilt sind). |
| Die Tabellen in HBase sind horizontal in Regionen unterteilt, und jede Region besteht aus der Teilmenge der Zeilen einer Tabelle. Anfangs besteht eine Tabelle aus einer einzelnen Region. Wenn die Region wächst, überschreitet sie schließlich die konfigurierbare Schwellengröße und wird dann in weitere Regionen mit ungefähr derselben Größe aufgeteilt. Mit Hilfe von Zookeeper, der Konfigurationsinformationen und verteilte Synchronisierung bereitstellt, kommuniziert der Client mit den Regionsservern. | Der NameNode ist die einzige Fehlerquelle, da das Dateisystem ohne die Metadaten nicht funktioniert. Daher muss der Computer, auf dem der NameNode ausgeführt wird, über eine hohe Verfügbarkeit verfügen. Die Verarbeitung der Daten erfolgt über MapReduce. In Hadoop 1.x gab es früher Job Tracker und Task Tracker zur Verarbeitung der Daten. In Hadoop 2.x wird dies jedoch über YARN durchgeführt, wobei ein Ressourcenmanager und ein Scheduler dasselbe tun. |
| HBase hat ein ähnliches Datenmodell wie Googles Big Table, das einen sehr schnellen zufälligen Zugriff auf die riesigen Datensätze ermöglicht. Es hat eine geringe Latenzzeit für den Zugriff auf einzelne Zeilen in Milliarden von Datensätzen und verwendet Hash-Tabellen intern und für große Tabellen schnelle Suchvorgänge. | HDFS eignet sich am besten für sehr große Dateien, die möglicherweise Hunderte von Terabyte oder Petabyte groß sind. Das Arbeiten mit vielen kleinen Dateien wird in HDFS jedoch nicht empfohlen, da bei mehr Dateien der NameNode mehr Speicherplatz zum Speichern der Metadaten benötigt. Die Anwendung, die beim Zugriff auf die Daten eine geringe Latenzzeit benötigt, funktioniert mit HDFS nicht gut. Auch in HDFS werden die Schreibvorgänge nur anhängend ausgeführt, und willkürliche Dateiänderungen sind nicht möglich. |
Fazit
In HDFS werden die Dateien in Blöcke aufgeteilt, und die Blöcke können den verbleibenden Speicherplatz effizient nutzen, nachdem die Datei darin gespeichert wurde. Auch mit HDFS erhalten wir den Vorteil fehlertoleranter Systeme, bei denen eine Replikation durchgeführt wird, um die Dateien im Falle einer Netzwerkstörung zu sichern. Auch mit der Verwendung von Standardhardware erhalten wir günstigere Kosten für ein robustes System. HBase als Datenbank bietet viele Vorteile, die ein herkömmliches RDBMS nicht bieten kann. Bei HBase gibt es kein festes Schema, da wir nur Spaltenfamilien definieren müssen. HBase eignet sich auch für halbstrukturierte Daten. In der Hadoop-Umgebung, in der Daten sequenziell und stapelweise verarbeitet werden, bietet HBase den Vorteil des Lese- und Schreibvorgangs in Echtzeit, sodass nicht der gesamte Datensatz durchsucht werden muss, auch wenn nur ein Datensatz vorhanden ist. Sowohl HDFS als auch HBase lösen viele Probleme im Zusammenhang mit der Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. Man muss jedoch die Anforderung analysieren, ein robustes, aber effizientes System zu haben.
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