Razlika med Hadoopom in HBase
Hadoop je odprtokodni okvir Java, ki se uporablja za upravljanje in obdelavo ogromne količine strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Hadoop je množično razširljiv, zato se uporablja za obdelavo velikih podatkovnih obremenitev. Veliki podatki se shranjujejo, dostopajo in obdelujejo na zanesljivem in razširljivem grozdu. HBase (Hadoop Database) je nerelacijska in ne samo SQL, torej podatkovna baza NoSQL, ki deluje na vrhu Hadoopa kot distribuirana in razširljiva shramba velikih podatkov. Gre za odprtokodno bazo podatkov, v kateri so podatki shranjeni v obliki vrstic in stolpcev, v tej celici je presečišče stolpcev in vrstic.
Spodaj so ključne sestavine Hadoop arhitekture:
- Hadoop porazdeljeni datotečni sistem (HDFS): Hadoop vključuje porazdeljeni sistem za shranjevanje, distribucijski datotečni sistem Hadoop (HDFS). HDFS je arhitektura master-slave, ki shranjuje podatke v grozdu. Podatki, razporejeni na več podrejenih vozlišč s strani glavnega vozlišča v bloku obrazcev. Glavno vozlišče se imenuje Namenode, podrejena vozlišča pa se imenujejo Datanode. HDFS je enostavno razširljiv in shranjuje ogromno podatkov o Datanodesu. HDFS ima nastavljiv faktor podvajanja s privzeto vrednostjo 3, ki ga je mogoče urejati.
- MapReduce: MapReduce je programska paradigma, ki vzporedno obdeluje ogromno število nabora podatkov po omrežju. MapReduce se nanaša na dve različni nalogi: preslikati vhodne podatke, v katerih podatki, razdeljeni na podmnožico podatkov, imenovani kot tupleji, in zmanjšati nalogo, sprejme te naboje iz zemljevida kot vhodne in združuje, da tvori izhod izvirnika.
- Preja: YARN pomeni še en navigator virov, ki računalniške vire, kot sta upravljanje CPU in pomnilnika, razporejanje zahtev po virih.
Slika Okvir Apache Hadoop
Regijski strežnik služi podatke za operacije branja / pisanja. Vsi podatki HBase so shranjeni v datoteki HDFS. HDFS Datanode shranjuje podatke, ki jih upravlja strežnik regije. HDFS Namenode hrani podatke metapodatkov za vse fizične bloke podatkov, ki vsebujejo datoteke.
Različica različic se uporablja za sledenje sprememb celic, kar ohranja različico vsebine. Iz tega je mogoče pridobiti katero koli različico vsebine. Vsaka vrednost celice vključuje atribut 'različica' glede na časovni žig za pridobivanje celice. Vsaka vrednost na zemljevidu je neprekinjena matrika bajtov. Zemljevid je indeksiran s ključem vrstice, ključem stolpca in časovno žigo. Arhitektura HBase je zelo razširljiva, razpršena, razporejena, obstojna in večdimenzionalno razvrščena zemljevida.
Primerjava med Hadoopom in HBase (Infographics)
Spodaj je zgornjih 7 razlik med Hadoopom in HBase
Ključne razlike med Hadoop proti HBase
Razlika med Hadoopom in HBase je razložena v spodnjih točkah:
- Hadoop ni primeren za spletno analitično obdelavo (OLAP), HBase pa je del ekosistema Hadoop, ki omogoča naključni dostop v realnem času (branje / pisanje) do podatkov v datotečnem sistemu Hadoop.
- Okvir Hadoop je zasnovan na napake in podpira hiter prenos podatkov med vozlišči tudi med odpovedmi sistema. HBase je nerelacijska in odprtokodna baza podatkov, ki ni samo za SQL, ki deluje na vrhu Hadoopa. HBase spada pod CP teorem CAP (doslednost, razpoložljivost in toleranca particije).
- Hadoop je najprimernejši za izvajanje serije analiz. Vendar pa je ena največjih pomanjkljivosti njegova nezmožnost analize v realnem času, kar je trendi zahteva IT industrije. HBase na drugi strani lahko upravlja z velikimi množicami podatkov in ni primeren za serijsko analitiko. Namesto tega se uporablja za pisanje / branje podatkov iz Hadoopa v realnem času.
- Hadoop in HBase sta sposobna obdelati strukturirane, polstrukturirane in nestrukturirane podatke. V Hadoopu HDFS nima mehanizma za obdelavo pomnilnika, ki upočasni proces analize podatkov; saj za to uporablja navaden stari MapReduce. HBase, nasprotno, se ponaša z motorjem za obdelavo pomnilnika, ki drastično poveča hitrost branja / pisanja.
- Hadoop je pri izvedbi analize podatkov zelo pregleden. Po drugi strani pa HBase kot baza podatkov NoSQL v tabelarni obliki pridobi vrednosti tako, da jih razvrsti po različnih ključnih vrednostih.
Tabela primerjave Hadoop proti HBase
| PODLAGA ZA PRIMERJAVO | Hadoop | HBase |
| Pomen | Hadoop temelji predvsem na HDFS in MapReduce. | HBase pomeni Hadoop Database. |
| Koncept | Hadoop je okvir, ki temelji na Javi, v katerem HDFS shranjuje veliko število nabora podatkov in MapReduce izvaja operacije na njem. | HBase je zasnovana na Javi, ne samo SQL, torej baza podatkov NoSQL, ki deluje na vrhu Hadoopa. |
| Skladiščenje | Nabori podatkov so razdeljeni na podskupino, imenovano koščki, in shranjene koščke v celotni grozdi. | Podatki, shranjeni v obliki tabele v HDFS. HBase shranjuje podatke kot par ključ / vrednost. |
| Uporabnost | V Hadoopu ima HDFS fiksno arhitekturo, ki ne omogoča sprememb. Ne podpira dinamičnega shranjevanja. | HBase omogoča spremembe med izvajanjem in se lahko uporablja za samostojne aplikacije. |
| Prilagodljivost za branje in pisanje | Hadoop omogoča HDFS branje večkrat, vendar pisanje enkrat. | HBase je primeren za večkratno branje in zapisovanje podatkov, shranjenih v HDFS |
| Razpoložljivost in dostopnost | Visoko dostopni in hitro dostopni kot podatki, shranjeni na različnih vozliščih. | Nabori podatkov so na voljo in lahko dostopni |
| Prilagodljivost | V grozd se lahko doda več vozlišč, zato je zelo razširljiv. | Ogromna količina podatkov je lahko shranjena. |
Zaključek - Hadoop proti HBase
Hadoop arhitektura temelji predvsem na HDFS in MapReduce. HBase je podporna komponenta v sistemu Hadoop. HBase lahko gosti ogromne tabele in omogoča hiter naključni dostop do razpoložljivih podatkov, medtem ko je HDFS primeren za shranjevanje velikih datotek. Tako Hadoop kot HBase omogočata hiter dostop do podatkov, vendar lahko s postopki branja / pisanja HBase izvedemo, pri HDFS pa večkrat preberemo, enkrat pa jih je mogoče izvesti. Ta članek je opisal razumevanje Hadoop-a in HBase-a, na kratko izpostavil funkcije in pametno primerjal.
Priporočeni članek
- Apache Hadoop in Apache Spark | Top 10 primerjav, ki jih moraš vedeti!
- Hadoop vs Hive - odkrijte najboljše razlike
- HBase proti Cassandri - kateri je boljši (Infographics)
- Top 12 primerjava Apache Hive z Apache HBase (Infographics)
- Hadoop vs Spark: Katere so lastnosti