Differenza tra HBase vs HDFS
Nell'articolo HBase vs HDFS, il volume di dati aumenta ogni giorno ed è molto importante per le organizzazioni archiviare ed elaborare questo enorme volume di dati. HBase, così come HDFS, sono uno dei componenti importanti dell'ecosistema Hadoop che aiutano a archiviare ed elaborare enormi set di dati. I dati potrebbero essere strutturati, semi-strutturati o non strutturati, ma possono essere gestiti bene con HDFS e HBase. HDFS è l'acronimo di Hadoop Distributed File System che gestisce l'archiviazione dei dati attraverso una rete di macchine e l'elaborazione di enormi set di dati avviene tramite MapReduce. HDFS è adatto per l'archiviazione di file di grandi dimensioni con dati con un modello di accesso allo streaming, ovvero scrivere i dati una volta sui file e leggerli quante volte è necessario. In Hadoop, HBase è il database NoSQL che gira su HDFS. HBase memorizza i dati in una forma orientata alla colonna ed è noto come database Hadoop. HBase offre lettura e scrittura coerenti nella scalabilità in tempo reale e orizzontale.
Confronto testa a testa tra HBase vs HDFS (infografica)
Di seguito è riportato il top 4 confronto tra HBase vs HDFS:
Differenze chiave tra HBase e HDFS
Discutiamo il miglior confronto tra HBase vs HDFS:
- HDFS è progettato specificamente e si adatta meglio per eseguire l'elaborazione in batch. Ma quando si tratta di analisi in tempo reale, HDFS non è adatto a questi casi. Considerando che HBase non è appropriato per eseguire l'elaborazione batch, ma gestisce i set di dati di grandi dimensioni per eseguire i dati di lettura / scrittura in tempo reale.
- HDFS è adatto per scrivere file una volta e leggerli più volte. Considerando che HBase è adatto per la scrittura e la lettura dei dati in modo casuale che viene memorizzato in HDFS.
- HDFS fornisce operazioni ad alta latenza per set di dati di grandi dimensioni, mentre HBase ha una latenza bassa per set di dati di piccole dimensioni all'interno di set di dati di grandi dimensioni.
- HDFS archivia set di dati di grandi dimensioni in un ambiente distribuito suddividendo i file in blocchi e utilizza MapReduce per elaborare enormi set di dati. Considerando che HBase memorizza i dati nel database orientato alle colonne in cui le colonne sono memorizzate insieme in modo che la lettura diventi più veloce in tempo reale.
- I lavori MapReduce vengono eseguiti per accedere all'HDFS in generale. È possibile accedere a HBase tramite i comandi Thrift, Avro, REST API o shell.
Tabella comparativa di HBase vs HDFS
La tabella seguente riassume i confronti tra HBase e HDFS:
| HBase | HDFS |
| Si tratta di un database distribuito NoSQL (non solo SQL), orientato alle colonne, basato su HDFS. Viene utilizzato quando sono richieste scritture e letture in tempo reale per l'accesso casuale di set di dati di grandi dimensioni. | Supporta l'elaborazione batch in cui i dati sono memorizzati come unità indipendenti chiamate blocchi. I file sono divisi in diversi blocchi e i dati vengono memorizzati in essi. La dimensione minima del blocco in HDFS è 128 MB per impostazione predefinita (in Hadoop 2.x). |
| HBase ospita tabelle scarsamente popolate ma di grandi dimensioni. Una tabella in HBase è composta da righe, la riga è raggruppata in famiglie di colonne. Una famiglia di colonne è composta da colonne. Come parte della definizione dello schema, è necessario specificare le famiglie di colonne di una tabella ma è possibile aggiungere una nuova famiglia di colonne ogni volta che è necessario. | Il cluster HDFS ha due tipi di nodi per archiviare i dati utilizzando NameNodes e DataNodes. I NameNodes sono i nodi master che memorizzano i metadati mentre i DataNodes sono i nodi slave che memorizzano i blocchi di dati (file suddivisi in blocchi). |
| Le tabelle in HBase sono partizionate orizzontalmente in Regioni e ogni regione è costituita dal sottoinsieme delle righe di una tabella. Inizialmente, una tabella è composta da un'unica regione. Ma man mano che la regione cresce, alla fine supera la dimensione della soglia configurabile e quindi viene suddivisa in più regioni della stessa dimensione circa. Con l'aiuto di Zookeeper che fornisce informazioni di configurazione, sincronizzazione distribuita, il client comunica con i server Region. | Il NameNode è il singolo punto di errore poiché, senza i metadati, il file system non funzionerà. Pertanto, la macchina che esegue il NameNode deve avere una disponibilità elevata. Il trattamento dei dati avviene tramite MapReduce. In Hadoop 1.x esistevano Job Tracker e Task Tracker per l'elaborazione dei dati. Ma in Hadoop 2.x, questo viene eseguito tramite YARN in cui un Resource Manager e un Scheduler fanno lo stesso. |
| HBase ha un modello di dati simile al Big Table di Google che fornisce un accesso casuale molto rapido agli enormi set di dati. Ha una bassa latenza di accesso a righe singole su miliardi di record e utilizza tabelle Hash internamente e per tabelle di grandi dimensioni utilizza ricerche rapide. | HDFS funziona meglio per file molto grandi che possono avere dimensioni di centinaia di terabyte o petabyte ma non è consigliabile lavorare con molti file di piccole dimensioni in HDFS poiché con più file, il NameNode richiede più memoria per archiviare i metadati. L'applicazione che richiede una bassa latenza nell'accesso ai dati, non funzionerà bene con HDFS. Anche in HDFS, le scritture vengono eseguite in modo solo appendice e non sono possibili modifiche arbitrarie al file. |
Conclusione
In HDFS, i file vengono suddivisi in blocchi e i blocchi sono efficienti per utilizzare lo spazio rimanente dopo la memorizzazione del file. Anche con HDFS, otteniamo il bonus di sistemi a tolleranza d'errore in cui fornisce la replica per mantenere il backup dei file nel caso in cui si verifichi un'interruzione della rete. Inoltre, con l'utilizzo dell'hardware delle materie prime, otteniamo costi più convenienti per un sistema robusto. HBase come database offre molti vantaggi che un RDBMS tradizionale non è in grado di fare. Con HBase non esiste uno schema fisso poiché è necessario definire solo le famiglie di colonne. Inoltre, HBase è buono per i dati semi-strutturati. Nell'ambiente Hadoop, dove i dati vengono elaborati in modo sequenziale e in batch, HBase offre il vantaggio della lettura e della scrittura in tempo reale in modo da non dover cercare l'intero set di dati anche per un singolo record. Sia HDFS che HBase risolvono molti dei problemi relativi all'archiviazione e all'elaborazione di un enorme volume di dati. Tuttavia, è necessario analizzare la necessità di disporre di un sistema robusto ma efficiente.
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