Ini semacam pertanyaan yang naif tapi saya baru dengan paradigma NoSQL dan tidak tahu banyak tentang itu. Jadi jika seseorang dapat membantu saya dengan jelas memahami perbedaan antara HBase dan Hadoop atau jika memberikan beberapa petunjuk yang dapat membantu saya memahami perbedaannya.
Sampai sekarang, saya melakukan riset dan akses. untuk pemahaman saya Hadoop menyediakan kerangka kerja untuk bekerja dengan potongan data mentah (file) dalam HDFS dan HBase adalah mesin basis data di atas Hadoop, yang pada dasarnya bekerja dengan data terstruktur alih-alih potongan data mentah. Hbase menyediakan lapisan logis atas HDFS seperti halnya SQL. Apakah itu benar?
Tlg bebas untuk mengoreksi saya.
Terima kasih.
Jawaban:
Hadoop pada dasarnya adalah 3 hal, FS (Hadoop Distributed File System), kerangka perhitungan (MapReduce) dan jembatan manajemen (Yet Another Resource Negotiator). HDFS memungkinkan Anda menyimpan data dalam jumlah besar dengan cara yang terdistribusi (menyediakan akses baca / tulis yang lebih cepat) dan berlebihan (menyediakan ketersediaan yang lebih baik). Dan MapReduce memungkinkan Anda untuk memproses data besar ini secara terdistribusi dan paralel. Tetapi MapReduce tidak terbatas hanya pada HDFS. Menjadi FS, HDFS tidak memiliki kemampuan baca / tulis acak. Ini bagus untuk akses data berurutan. Dan di sinilah HBase muncul. Ini adalah database NoSQL yang berjalan di atas cluster Hadoop Anda dan memberi Anda akses baca / tulis real-time acak ke data Anda.
Anda dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur di Hadoop, dan HBase juga. Keduanya memberikan Anda beberapa mekanisme untuk mengakses data, seperti shell dan API lainnya. Dan, HBase menyimpan data sebagai pasangan kunci / nilai secara kolumnar sedangkan HDFS menyimpan data sebagai file datar. Beberapa fitur yang menonjol dari kedua sistem adalah:
Hadoop
HBase
Hadoop paling cocok untuk pemrosesan batch offline, agak banyak hal sementara HBase digunakan ketika Anda memiliki kebutuhan real-time.
Perbandingan analog akan antara MySQL dan Ext4.
sumber
Proyek Apache Hadoop mencakup empat modul utama
HBase adalah basis data terukur dan terdistribusi yang mendukung penyimpanan data terstruktur untuk tabel besar. Sama seperti
Bigtable
memanfaatkan penyimpanan data terdistribusi yang disediakan oleh Sistem File Google, Apache HBase menyediakan kemampuan Bigtable seperti di atas Hadoop dan HDFS.Kapan menggunakan HBase:
Tetapi HBase memiliki beberapa keterbatasan
Ringkasan:
Lihatlah Do's and Don't of HBase dari cloudera blog.
sumber
Hadoop menggunakan sistem file terdistribusi yaitu HDFS untuk menyimpan bigdata. Tetapi ada Keterbatasan tertentu HDFS dan Inorder untuk mengatasi keterbatasan ini, database NoSQL seperti HBase, Cassandra dan Mongodb muncul.
Hadoop hanya dapat melakukan pemrosesan batch, dan data akan diakses hanya secara berurutan. Itu berarti kita harus mencari seluruh dataset bahkan untuk pekerjaan yang paling sederhana. Sebuah dataset besar ketika diproses menghasilkan kumpulan data besar lainnya, yang juga harus diproses secara berurutan. Pada titik ini, solusi baru diperlukan untuk mengakses setiap titik data dalam satu unit waktu (akses acak).
Seperti semua FileSystems lainnya, HDFS menyediakan penyimpanan kepada kami, tetapi dengan cara yang toleran terhadap kesalahan dengan throughput yang tinggi dan risiko kehilangan data yang lebih rendah (karena replikasi). Namun, sebagai Sistem File, HDFS tidak memiliki akses baca dan tulis acak. Di sinilah HBase muncul. Ini adalah penyimpanan data yang terdistribusi, terukur, dan besar, meniru Google BigTable. Cassandra agak mirip dengan hbase.
sumber
Baik HBase dan HDFS dalam satu gambar
HDFS adalah sistem file terdistribusi yang sangat cocok untuk penyimpanan file besar. yang tidak menyediakan pencarian catatan cepat individu dalam file.
HBase , di sisi lain, dibangun di atas HDFS dan menyediakan pencarian catatan cepat (dan pembaruan) untuk tabel besar. Ini kadang-kadang bisa menjadi titik kebingungan konseptual. HBase secara internal menempatkan data Anda di "StoreFiles" yang diindeks yang ada pada HDFS untuk pencarian berkecepatan tinggi.
Nah, pada tingkat infrastruktur, setiap mesin salep di kluster memiliki setan berikut
HBase mencapai pencarian cepat pada HDFS (kadang-kadang sistem file terdistribusi lainnya juga) sebagai penyimpanan yang mendasarinya, menggunakan model data berikut
Meja
Baris
Kolom
Keluarga Kolom
Kualifikasi Kolom
Sel
Stempel waktu
Alur permintaan baca klien:
Apa tabel meta pada gambar di atas?
sumber dan informasi lebih lanjut:
sumber
Referensi: http://www.quora.com/What-is-the-difference-between-HBASE-and-HDFS-in-Hadoop
Hadoop adalah nama umum untuk beberapa subsistem: 1) HDFS. Sistem file terdistribusi yang mendistribusikan data melintasi sekelompok mesin yang menangani redundansi, dll. 2) Pengurangan Peta. Sistem manajemen pekerjaan di atas HDFS - untuk mengelola pekerjaan pengurangan peta (dan jenis lainnya) yang memproses data yang disimpan di HDFS.
Pada dasarnya ini berarti sistem offline - Anda menyimpan data pada HDFS dan Anda dapat memprosesnya dengan menjalankan pekerjaan.
HBase di sisi lain dalam basis data berbasis kolom. Ia menggunakan HDFS sebagai penyimpanan - yang menangani cadangan \ redundensi \ dll tetapi merupakan "toko online" - yang berarti Anda dapat menanyakannya untuk baris tertentu \ baris dll dan mendapatkan nilai langsung.
sumber
HDFS adalah sistem file terdistribusi berbasis Java yang memungkinkan Anda untuk menyimpan data besar di beberapa node dalam cluster Hadoop. Sedangkan HBase adalah database NoSQL (mirip dengan NTFS dan MySQL).
Karena HDFS dan HBase menyimpan semua jenis data seperti terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur dalam lingkungan terdistribusi.
Perbedaan antara HDFS & HBase
HDFS menyimpan kumpulan data besar dalam lingkungan terdistribusi dan memanfaatkan pemrosesan batch pada data tersebut.
Sementara HBase menyimpan data dengan cara yang berorientasi kolom di mana setiap kolom disimpan bersama sehingga, membaca menjadi lebih cepat meningkatkan pemrosesan waktu nyata.
sumber