Diferença entre HBase vs HDFS
No artigo HBase vs HDFS, o volume de dados está aumentando a cada dia e é mais importante para as organizações armazenar e processar esse enorme volume de dados. O HBase, assim como o HDFS, são um dos componentes importantes do ecossistema Hadoop que ajudam a armazenar e processar os enormes conjuntos de dados. Os dados podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados, mas podem ser tratados bem com o HDFS e o HBase. HDFS significa Hadoop Distributed File System, que gerencia o armazenamento de dados em uma rede de máquinas e o processamento de grandes conjuntos de dados é feito usando o MapReduce. O HDFS é adequado para armazenar arquivos grandes com dados com um padrão de acesso a streaming, ou seja, gravar os dados uma vez nos arquivos e ler quantas vezes forem necessárias. No Hadoop, o HBase é o banco de dados NoSQL que roda sobre o HDFS. O HBase armazena os dados em um formato orientado a colunas e é conhecido como banco de dados Hadoop. O HBase fornece leitura e gravação consistentes em escalabilidade horizontal e em tempo real.
Comparação cara a cara entre HBase x HDFS (infográficos)
Abaixo está a comparação top 4 entre HBase vs HDFS:
Principais diferenças entre HBase e HDFS
Vamos discutir a melhor comparação entre HBase e HDFS:
- O HDFS foi projetado especificamente e melhor se adequa ao processamento em lote. Mas quando se trata de análise em tempo real, o HDFS não é adequado para esses casos. Enquanto o HBase não é apropriado para executar o processamento em lote, ele lida com grandes conjuntos de dados para executar dados de leitura / gravação em tempo real.
- O HDFS é adequado para gravar arquivos uma vez e lê-los várias vezes. Enquanto o HBase é adequado para escrever e ler dados de maneira aleatória, que são armazenados no HDFS.
- O HDFS fornece operações de alta latência para grandes conjuntos de dados, enquanto o HBase possui uma baixa latência para pequenos conjuntos de dados nos grandes conjuntos de dados.
- O HDFS armazena grandes conjuntos de dados em um ambiente distribuído, dividindo os arquivos em blocos e usa o MapReduce para processar os grandes conjuntos de dados. Enquanto o HBase armazena os dados no banco de dados orientado a colunas, onde as colunas são armazenadas juntas, para que a leitura se torne mais rápida em tempo real.
- Os trabalhos do MapReduce são executados para acessar o HDFS em geral. O HBase pode ser acessado através dos comandos Thrift, Avro, REST API ou shell.
Tabela de comparação do HBase vs HDFS
A tabela abaixo resume as comparações entre HBase e HDFS:
| HBase | HDFS |
| É um banco de dados NoSQL (não apenas SQL), orientado a colunas e distribuído, construído sobre o HDFS. É usado quando gravações e leituras em tempo real para acesso aleatório a grandes conjuntos de dados são necessárias. | Ele suporta o processamento em lote, onde os dados são armazenados como unidades independentes chamadas de blocos. Os arquivos são divididos em diferentes blocos e os dados são armazenados neles. O tamanho mínimo do bloco no HDFS é de 128 MB por padrão (no Hadoop 2.x). |
| O HBase hospeda tabelas esparsamente povoadas, mas grandes. Uma tabela no HBase consiste em linhas, a linha é agrupada em famílias de colunas. Uma família de colunas consiste em colunas. Como parte da definição do esquema, as famílias de colunas de uma tabela devem ser especificadas, mas uma nova família de colunas pode ser adicionada sempre que necessário. | O cluster HDFS possui dois tipos de nós para armazenar os dados usando NameNodes e DataNodes. Os NameNodes são os nós principais que armazenam os metadados, enquanto os DataNodes são os nós escravos que armazenam os blocos de dados (arquivos divididos em blocos). |
| As tabelas no HBase são particionadas horizontalmente em Regiões e cada região consiste no subconjunto das linhas de uma tabela. Inicialmente, uma tabela consiste em uma única região. Porém, à medida que a região cresce, ela ultrapassa o tamanho do limite configurável e, em seguida, é dividida em mais regiões com aproximadamente o mesmo tamanho. Com a ajuda do Zookeeper, que fornece informações de configuração, sincronização distribuída, o cliente se comunica com os servidores da região. | O NameNode é o ponto único de falha, pois, sem os metadados, o sistema de arquivos não funcionará. Portanto, a máquina executando o NameNode deve ter alta disponibilidade. O processamento de dados é feito através do MapReduce. No Hadoop 1.x, costumava haver Job Tracker e Task Tracker para processar os dados. Mas no Hadoop 2.x, isso é realizado através do YARN, onde um Gerenciador de Recursos e um Agendador fazem o mesmo. |
| O HBase possui um modelo de dados semelhante ao Big Table do Google, que fornece acesso aleatório muito rápido aos grandes conjuntos de dados. Possui baixa latência de acesso a linhas únicas em bilhões de registros e usa tabelas Hash internamente e, para tabelas grandes, usa pesquisas rápidas. | O HDFS funciona melhor em arquivos muito grandes, que podem ter centenas de terabytes ou petabytes, mas trabalhar com muitos arquivos pequenos não é recomendado no HDFS, pois, com mais arquivos, o NameNode requer mais memória para armazenar os metadados. O aplicativo que requer baixa latência no acesso aos dados não funcionará bem com o HDFS. Também no HDFS, as gravações são feitas de maneira apenas anexada e não são possíveis modificações arbitrárias no arquivo. |
Conclusão
No HDFS, os arquivos são divididos em blocos e os blocos são eficientes para usar o espaço restante depois que o arquivo é armazenado nele. Também com o HDFS, obtemos o bônus de sistemas tolerantes a falhas, onde ele fornece replicação para manter o backup dos arquivos, caso ocorra qualquer interrupção na rede. Também com o uso de hardware comum, obtemos custos mais baratos para um sistema robusto. O HBase como banco de dados oferece muitas vantagens que um RDBMS tradicional não pode. Com o HBase, não há esquema fixo, pois precisamos definir apenas famílias de colunas. Além disso, o HBase é bom para dados semiestruturados. No ambiente Hadoop, onde os dados são processados seqüencialmente e em lotes, o HBase oferece a vantagem de leitura e gravação em tempo real, para que não seja necessário pesquisar o conjunto de dados inteiro, nem mesmo um único registro. O HDFS e o HBase resolvem muitos dos problemas relacionados ao armazenamento e processamento de um grande volume de dados. No entanto, é preciso analisar o requisito de ter um sistema robusto, mas eficiente.
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