Vorteile, Nachteile und Leistungsengpässe von HBase

Die HBase-Architektur hat immer „Der Punkt des Versagens”-Funktion, und es ist kein Ausnahmebehandlungsmechanismus damit verbunden.

Hier erfahren wir, was die Vor- und Nachteile von HBase und Leistungsengpässen sind:

• Leistungsengpässe in HBase
• Vorteile von HBase
• Einschränkungen mit HBase

Leistungsengpässe in HBase

• In jeder Produktionsumgebung wird HBase mit einem Cluster von mehr als 5000 Knoten ausgeführt. Nur Hmaster fungiert als Master für alle Slave-Region-Server. Wenn Hmaster ausfällt, kann er erst nach langer Zeit wiederhergestellt werden. Auch wenn der Client in der Lage ist, eine Verbindung zum Region-Server herzustellen. Ein weiterer Master ist möglich, aber nur einer wird aktiv sein. Es wird lange dauern, den zweiten Hmaster zu aktivieren, wenn der Haupt-Hmaster ausfällt. Hmaster ist also ein Leistungsengpass.
• In HBase können wir keine datenübergreifenden Operationen und Verbindungsoperationen implementieren. Natürlich können wir Verbindungsoperationen implementieren mit MapReduce, was viel Zeit für Design und Entwicklung in Anspruch nehmen würde. Tabellenverknüpfungsoperationen sind in HBase schwierig durchzuführen. In einigen Anwendungsfällen ist es unmöglich, Verknüpfungsoperationen zu erstellen, die sich auf Tabellen beziehen, die in HBase vorhanden sind.
• HBase würde ein neues Design erfordern, wenn wir Daten von externen RDBMS-Quellen auf HBase-Server migrieren möchten. Dieser Vorgang nimmt jedoch viel Zeit in Anspruch.
• HBase ist beim Abfragen wirklich schwierig. Möglicherweise müssen wir HBase in einige integrieren SQL Schichten wie Apache Phoenix, wo wir Abfragen schreiben können, um die Daten in der HBase auszulösen. Es ist wirklich gut, Apache Phoenix zusätzlich zu HBase zu haben.
• Ein weiterer Nachteil von HBase besteht darin, dass wir nicht mehr als eine Indizierung in der Tabelle haben können und nur die Zeilenschlüsselspalte als Primärschlüssel fungiert. Daher wäre die Leistung langsam, wenn wir nach mehr als einem Feld oder nach einem anderen Feld als dem Zeilenschlüssel suchen wollten. Dieses Problem können wir lösen, indem wir MapReduce-Code schreiben und integrieren Apache SOLR und mit Apache Phoenix.
• Langsame Verbesserungen der Sicherheit für die verschiedenen Benutzer beim Zugriff auf die Daten von HBase.
• HBase unterstützt Teilschlüssel nicht vollständig
• HBase erlaubt nur eine Standardsortierung pro Tabelle
• Es ist sehr schwierig, große Binärdateien in HBase zu speichern
• Der Speicher von HBase schränkt Echtzeitabfragen und -sortierungen ein
• Schlüsselsuche und Bereichssuche im Hinblick auf die Suche nach Tabelleninhalten anhand von Schlüsselwerten. Dadurch werden Abfragen eingeschränkt, die in Echtzeit ausgeführt werden.
• In HBase ist keine Standardindizierung vorhanden. Programmierer müssen mehrere Zeilen Code oder Skript definieren, um die Indizierungsfunktionalität in HBase auszuführen
• Teuer im Hinblick auf Hardwareanforderungen und Speicherblockzuweisungen.
  • Für verteilte Clusterumgebungen sollten mehr Server installiert werden (wie jeder Server für NameNode, DataNodes, Zookeeperund Regionsserver)
  • Leistungsmäßig sind Maschinen mit viel Arbeitsspeicher erforderlich
  • Auch die Kosten und der Wartungsaufwand sind höher

Vorteile von HBase

Hier erfahren wir, was die Vor- und Vorteile von HBase sind:

• Kann große Datensätze auf dem HDFS-Dateispeicher speichern und Milliarden von Zeilen in den HBase-Tabellen aggregieren und analysieren
• In HBase kann die Datenbank gemeinsam genutzt werden
• OperaDas Lesen und Verarbeiten von Daten nimmt im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Modellen nur wenig Zeit in Anspruch
• Zufällige Lese- und Schreibvorgänge
• Für Online-Analysevorgänge wird HBase umfassend verwendet.
• Beispiel: In Bankanwendungen wie Echtzeit-Datenaktualisierungen in Geldautomaten kann HBase verwendet werden.

Nachteile von HBase

Hier sind die wichtigen Nachteile/Einschränkungen von HBase:

• Wir können nicht damit rechnen, HBase vollständig als Ersatz für herkömmliche Modelle zu verwenden. Einige der Funktionen traditioneller Modelle können von HBase nicht unterstützt werden
• HBase kann keine Funktionen wie SQL ausführen. Es unterstützt keine SQL-Struktur und enthält daher keinen Abfrageoptimierer
• HBase ist CPU- und speicherintensiv mit großem sequentiellem Eingabe- oder Ausgabezugriff, während Map-Reduce-Jobs hauptsächlich an die Eingabe oder Ausgabe mit festem Speicher gebunden sind. HBase, das mit Map-Reduce-Jobs integriert ist, führt zu unvorhersehbaren Latenzen
• HBase integriert mit Schwein und Hive Jobs führen zeitweise zu Speicherproblemen im Cluster
• In einer gemeinsam genutzten Clusterumgebung sind weniger Task-Slots pro Knoten erforderlich, um den HBase-CPU-Anforderungen gerecht zu werden.