Différence entre HBase et HDFS
Dans l'article HBase vs HDFS, le volume de données augmente chaque jour et il est très important pour les organisations de stocker et de traiter cet énorme volume de données. HBase, ainsi que HDFS, sont l'un des composants importants de l'écosystème Hadoop qui aident à stocker ainsi qu'à traiter les énormes ensembles de données. Les données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées mais elles peuvent être bien gérées avec HDFS et HBase. HDFS signifie Hadoop Distributed File System qui gère le stockage des données sur un réseau de machines et le traitement des énormes ensembles de données se fait à l'aide de MapReduce. HDFS est adapté pour stocker de gros fichiers avec des données ayant un modèle d'accès en continu, c'est-à-dire écrire les données une fois dans des fichiers et les lire autant de fois que nécessaire. Dans Hadoop, HBase est la base de données NoSQL qui s'exécute au-dessus de HDFS. HBase stocke les données sous forme de colonnes et est connue sous le nom de base de données Hadoop. HBase offre une lecture et une écriture cohérentes en temps réel et une évolutivité horizontale.
Comparaison directe entre HBase et HDFS (infographie)
Vous trouverez ci-dessous le top 4 de la comparaison entre HBase et HDFS:
Différences clés entre HBase et HDFS
Discutons de la meilleure comparaison entre HBase et HDFS:
- HDFS est conçu spécifiquement et convient le mieux pour effectuer un traitement par lots. Mais en ce qui concerne l'analyse en temps réel, HDFS n'est pas adapté à de tels cas. Alors que HBase n'est pas approprié pour effectuer un traitement par lots, mais il gère les grands ensembles de données pour effectuer des données en lecture / écriture en temps réel.
- HDFS convient pour écrire des fichiers une fois et les lire plusieurs fois. Tandis que HBase convient pour écrire et lire des données de manière aléatoire qui sont stockées dans HDFS.
- HDFS fournit des opérations à latence élevée pour les grands ensembles de données tandis que HBase a une faible latence pour les petits ensembles de données au sein des grands ensembles de données.
- HDFS stocke de grands ensembles de données dans un environnement distribué en divisant les fichiers en blocs et utilise MapReduce pour traiter les énormes ensembles de données. Tandis que HBase stocke les données dans la base de données orientée colonnes où les colonnes sont stockées ensemble afin que la lecture devienne plus rapide en temps réel.
- Les travaux MapReduce sont exécutés pour accéder à HDFS en général. HBase est accessible via Thrift, Avro, REST API ou les commandes shell.
Tableau de comparaison de HBase vs HDFS
Le tableau ci-dessous résume les comparaisons entre HBase et HDFS:
| HBase | HDFS |
| Il s'agit d'une base de données distribuée NoSQL (pas seulement SQL), orientée colonnes, construite sur HDFS. Il est utilisé lorsque des écritures et des lectures en temps réel pour un accès aléatoire à de grands ensembles de données sont nécessaires. | Il prend en charge le traitement par lots où les données sont stockées sous forme d'unités indépendantes appelées blocs. Les fichiers sont divisés en différents blocs et les données y sont stockées. La taille de bloc minimale dans HDFS est de 128 Mo par défaut (dans Hadoop 2.x). |
| HBase héberge des tables peu peuplées mais grandes. Une table dans HBase se compose de lignes, la ligne est regroupée en familles de colonnes. Une famille de colonnes se compose de colonnes. Dans le cadre de la définition de schéma, les familles de colonnes d'une table doivent être spécifiées, mais une nouvelle famille de colonnes peut être ajoutée chaque fois que nécessaire. | Le cluster HDFS possède deux types de nœuds pour stocker les données à l'aide de NameNodes et DataNodes. Les NameNodes sont les nœuds maîtres qui stockent les métadonnées tandis que les DataNodes sont les nœuds esclaves qui stockent les blocs de données (fichiers divisés en blocs). |
| Les tables dans HBase sont partitionnées horizontalement en régions et chaque région se compose du sous-ensemble des lignes d'une table. Initialement, une table se compose d'une seule région. Mais à mesure que la région grandit, elle dépasse finalement la taille de seuil configurable, puis elle est divisée en plusieurs régions d'environ la même taille. Avec l'aide de Zookeeper qui fournit des informations de configuration, une synchronisation distribuée, le client communique avec les serveurs de région. | Le NameNode est le seul point de défaillance car, sans les métadonnées, le système de fichiers ne fonctionnera pas. La machine exécutant le NameNode doit donc avoir une haute disponibilité. Le traitement des données se fait via MapReduce. Dans Hadoop 1.x, il y avait auparavant Job Tracker et Task Tracker pour le traitement des données. Mais dans Hadoop 2.x, cela est effectué via YARN où un gestionnaire de ressources et un planificateur font de même. |
| HBase a un modèle de données similaire à celui de la grande table de Google qui fournit un accès aléatoire très rapide aux énormes ensembles de données. Il a une faible latence d'accès à des lignes uniques sur des milliards d'enregistrements et il utilise des tables de hachage en interne et pour les grandes tables, il utilise des recherches rapides. | HDFS fonctionne mieux pour les très gros fichiers qui peuvent avoir des centaines de téraoctets ou pétaoctets mais travailler avec beaucoup de petits fichiers n'est pas recommandé dans HDFS car avec plus de fichiers, le NameNode nécessite plus de mémoire pour stocker les métadonnées. L'application nécessitant une faible latence pour accéder aux données, ne fonctionnera pas bien avec HDFS. Également dans HDFS, les écritures sont effectuées uniquement en ajout et les modifications de fichiers arbitraires ne sont pas possibles. |
Conclusion
Dans HDFS, les fichiers sont divisés en blocs et les blocs sont efficaces pour utiliser l'espace restant après que le fichier y est stocké. Également avec HDFS, nous bénéficions du bonus des systèmes à tolérance de pannes où il fournit une réplication pour conserver la sauvegarde des fichiers en cas de perturbation du réseau. De plus, avec l'utilisation de matériel de base, nous obtenons des coûts moins élevés pour un système robuste. HBase en tant que base de données offre de nombreux avantages qu'un SGBDR traditionnel ne peut pas. Avec HBase, il n'y a pas de schéma fixe car nous devons uniquement définir les familles de colonnes. En outre, HBase convient aux données semi-structurées. Dans l'environnement Hadoop, où les données sont traitées séquentiellement et par lots, HBase offre l'avantage de la lecture et de l'écriture en temps réel, de sorte qu'il n'est pas nécessaire de rechercher l'ensemble de données même pour un seul enregistrement. HDFS et HBase résolvent de nombreux problèmes liés au stockage et au traitement d'un énorme volume de données. Cependant, il faut analyser l'exigence d'avoir un système robuste mais efficace.
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