Hadoop和HBase的区别

Hadoop和HBase的区别

Hadoop是一个开源的Java框架，用于管理和处理大量的结构化和非结构化数据。Hadoop具有大规模的可扩展性，因此被用来处理大数据工作负载。大数据在可靠和可扩展的集群上被存储、访问和处理。HBase（Hadoop数据库）是一个非关系型和非唯一的SQL即NoSQL数据库，作为一个分布式和可扩展的大数据存储在Hadoop的顶部运行。它是一个开源数据库，数据以行和列的形式存储，其中单元格是列和行的交叉点。

以下是Hadoop架构的核心组成部分。

• Hadoop分布式文件系统（HDFS）： Hadoop包括一个分布式存储系统，即Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是主-从架构，在整个集群中存储数据。 数据由主节点以块的形式分布在几个从属节点上。主节点被称为Namenode，从节点被称为Datanode。HDFS很容易扩展，在Datanode上存储大量的数据。HDFS有一个可配置的复制因子，默认值为3，可以编辑。

• MapReduce： MapReduce是一种编程范式，通过网络对大量的数据集进行并行处理。MapReduce指的是两个不同的任务：映射输入数据，其中数据被划分为一个称为图元的数据子集，而还原任务将这些图元从映射中作为输入，并结合起来形成原始输出。

• Yarn：YARN 代表另一个资源导航器，它负责计算资源，如管理CPU和内存，并对资源请求进行调度。

图：Apache Hadoop框架

区域服务器为数据的读/写操作提供服务。所有的HBase数据都存储在HDFS文件中。HDFS Datanode存储区域服务器所管理的数据。HDFS Namenode为所有构成文件的物理数据块保存元数据信息。

版本管理是用来跟踪单元变化的，它保持对内容版本的跟踪。从中可以检索到任何版本的内容。每个单元值都包括与时间戳有关的 "版本 "属性，以检索该单元。地图中的每个值是一个不间断的字节数组。地图是由行键、列键和时间戳索引的。HBase的架构是高度可扩展的、稀疏的、分布式的、持久的和多维排序的地图。

Hadoop与HBase之间的比较（信息图）

Hadoop与HBase的主要区别

Hadoop和HBase之间的区别在以下几点中得到了解释：

1. Hadoop不适合在线分析处理（OLAP），而HBase是Hadoop生态系统的一部分，它提供对Hadoop文件系统中数据的随机实时访问（读/写）。
2. Hadoop框架在设计上具有容错性，即使在系统故障时也支持节点之间的快速数据传输。HBase是一个非关系型和开源的非唯一SQL数据库，运行在Hadoop之上。HBase属于CAP（一致性、可用性和分区容忍度）定理的CP类型。
3. Hadoop最适合于执行批量分析。然而，它最大的缺点之一是不能进行实时分析，这是IT行业的趋势性要求。另一方面，HBase可以处理大型数据集，不适合进行批量分析。相反，它被用来从Hadoop实时写入/读取数据。
4. Hadoop和HBase都能够处理结构化、半结构化以及非结构化的数据。在Hadoop中，HDFS缺乏一个内存处理引擎，减缓了数据分析的过程；因为它使用普通的MapReduce来做。相反，HBase拥有一个内存处理引擎，大大增加了读/写的速度。
5. Hadoop在执行数据分析方面非常透明。 另一方面，HBase是一个表格式的NoSQL数据库，通过在不同的键值下进行排序来获取数值。

Hadoop与HBase的比较表

以下是比较结果。

总结

Hadoop架构主要基于HDFS和MapReduce。HBase是Hadoop系统中的支持组件。HBase能够承载巨大的表格，并提供对可用数据的快速随机访问，而HDFS则适合存储大型文件。Hadoop和HBase都提供了对数据的快速访问，但对于HBase来说，可以进行读/写操作，而对于HDFS来说，可以进行多次读取和一次写入。这篇文章描述了对Hadoop和HBase的理解，简要强调了其特点，并进行了明智的比较。