Diferencia entre HBase y HDFS
En el artículo HBase vs HDFS, el volumen de datos aumenta cada día y es más importante para las organizaciones almacenar y procesar este gran volumen de datos. HBase, así como HDFS, son uno de los componentes importantes del ecosistema Hadoop que ayudan a almacenar y procesar los enormes conjuntos de datos. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados, pero pueden manejarse bien con HDFS y HBase. HDFS significa Hadoop Distributed File System que gestiona el almacenamiento de datos a través de una red de máquinas y el procesamiento de los grandes conjuntos de datos se realiza mediante MapReduce. HDFS es adecuado para almacenar archivos grandes con datos que tienen un patrón de acceso de transmisión, es decir, escribir los datos una vez en archivos y leerlos tantas veces como sea necesario. En Hadoop, HBase es la base de datos NoSQL que se ejecuta sobre HDFS. HBase almacena los datos en una forma orientada a columnas y se conoce como la base de datos Hadoop. HBase proporciona lecturas y escrituras consistentes en escalabilidad horizontal y en tiempo real.
Comparación cabeza a cabeza entre HBase y HDFS (infografía)
A continuación se muestran las 4 principales comparaciones entre HBase y HDFS:
Diferencias clave entre HBase y HDFS
Analicemos la comparación principal entre HBase y HDFS:
- HDFS está diseñado específicamente y se adapta mejor para realizar el procesamiento por lotes. Pero cuando se trata de análisis en tiempo real, HDFS no es adecuado para tales casos. Mientras que HBase no es apropiado para realizar el procesamiento por lotes, pero maneja los grandes conjuntos de datos para realizar datos de lectura / escritura en tiempo real.
- HDFS es adecuado para escribir archivos una vez y leerlos muchas veces. Mientras que HBase es adecuado para escribir y leer datos de manera aleatoria que se almacena en HDFS.
- HDFS proporciona operaciones de alta latencia para grandes conjuntos de datos, mientras que HBase tiene una baja latencia para pequeños conjuntos de datos dentro de grandes conjuntos de datos.
- HDFS almacena grandes conjuntos de datos en un entorno distribuido al dividir los archivos en bloques y utiliza MapReduce para procesar los grandes conjuntos de datos. Mientras que HBase almacena los datos en la base de datos orientada a columnas donde las columnas se almacenan juntas para que la lectura sea más rápida en tiempo real.
- Los trabajos de MapReduce se ejecutan para acceder a HDFS en general. Se puede acceder a HBase a través de Thrift, Avro, REST API o comandos de shell.
Tabla comparativa de HBase vs HDFS
La siguiente tabla resume las comparaciones entre HBase y HDFS:
| HBase | HDFS |
| Es una base de datos distribuida orientada a columnas NoSQL (no solo SQL) que se construye sobre HDFS. Se utiliza cuando se requieren escrituras y lecturas en tiempo real para el acceso aleatorio de grandes conjuntos de datos. | Admite el procesamiento por lotes donde los datos se almacenan como unidades independientes llamadas bloques. Los archivos se dividen en diferentes bloques y los datos se almacenan en ellos. El tamaño mínimo de bloque en HDFS es de 128 MB por defecto (en Hadoop 2.x). |
| HBase aloja tablas escasamente pobladas pero grandes. Una tabla en HBase consta de filas, las filas se agrupan en familias de columnas. Una familia de columnas consta de columnas. Como parte de la definición del esquema, se deben especificar las familias de columnas de una tabla, pero se puede agregar una nueva familia de columnas siempre que sea necesario. | El clúster HDFS tiene dos tipos de nodos para almacenar los datos utilizando NameNodes y DataNodes. Los NameNodes son los nodos maestros que almacenan los metadatos, mientras que los DataNodes son los nodos esclavos que almacenan los bloques de datos (archivos divididos en bloques). |
| Las tablas en HBase se dividen horizontalmente en Regiones y cada región consta del subconjunto de las filas de una tabla. Inicialmente, una tabla consta de una sola región. Pero a medida que la región crece, eventualmente supera el tamaño del umbral configurable y luego se divide en más regiones de aproximadamente el mismo tamaño. Con la ayuda de Zookeeper, que proporciona información de configuración, sincronización distribuida, el cliente se comunica con los servidores de la Región. | El NameNode es el único punto de falla ya que, sin los metadatos, el sistema de archivos no funcionará. Por lo tanto, la máquina que ejecuta NameNode debe tener alta disponibilidad. El procesamiento de datos se realiza a través de MapReduce. En Hadoop 1.x solía haber Job Tracker y Task Tracker para procesar los datos. Pero en Hadoop 2.x, esto se realiza a través de YARN, donde un Administrador de recursos y un Programador hacen lo mismo. |
| HBase tiene un modelo de datos similar al Big Table de Google que proporciona acceso aleatorio muy rápido a los grandes conjuntos de datos. Tiene baja latencia de acceso a filas individuales en miles de millones de registros y utiliza tablas Hash internamente y para tablas grandes utiliza búsquedas rápidas. | HDFS funciona mejor para archivos muy grandes que pueden tener cientos de terabytes o petabytes de tamaño, pero no se recomienda trabajar con muchos archivos pequeños en HDFS ya que con más archivos, NameNode requiere más memoria para almacenar los metadatos. La aplicación que requiere una baja latencia para acceder a los datos, no funcionará bien con HDFS. También en HDFS, las escrituras se realizan de manera de solo agregar y no es posible realizar modificaciones arbitrarias de archivos. |
Conclusión
En HDFS, los archivos se dividen en bloques y los bloques son eficientes para usar el espacio restante después de que el archivo se almacena en él. También con HDFS, obtenemos la ventaja de los sistemas tolerantes a fallas donde proporciona replicación para mantener una copia de seguridad de los archivos en caso de que se produzca una interrupción de la red. También con el uso de hardware básico, obtenemos costos más baratos para un sistema robusto. HBase como base de datos ofrece muchas ventajas que un RDBMS tradicional no puede ofrecer. Con HBase, no hay un esquema fijo ya que solo necesitamos definir familias de columnas. Además, HBase es bueno para datos semiestructurados. En el entorno de Hadoop, donde los datos se procesan secuencialmente y en lotes, HBase ofrece la ventaja de leer y escribir en tiempo real para que uno no tenga que buscar en todo el conjunto de datos ni siquiera para un solo registro. Tanto HDFS como HBase resuelven muchos de los problemas relacionados con el almacenamiento y el procesamiento de un gran volumen de datos. Sin embargo, uno necesita analizar el requisito de tener un sistema robusto pero eficiente.
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