HBase के फायदे, नुकसान और प्रदर्शन संबंधी अड़चनें

एचबेस क्या है?

एचबेस एक ओपन-सोर्स, डिस्ट्रीब्यूटेड, कॉलम-ओरिएंटेड नोएसक्यूएल डेटाबेस है जो हैडूप डिस्ट्रीब्यूटेड फाइल सिस्टम (एचडीएफएस) पर चलता है। गूगल बिगटेबल के मॉडल पर आधारित, यह डेटा को पंक्तियों और कॉलम समूहों से बनी तालिकाओं में संग्रहीत करता है, और इसे अरबों पंक्तियों और लाखों कॉलम तक बढ़ने वाले विरल डेटा सेट के लिए डिज़ाइन किया गया है।

रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, HBase किसी निश्चित स्कीमा का उपयोग नहीं करता है और न ही क्वेरी ऑप्टिमाइज़र प्रदान करता है। इसके बजाय, प्रत्येक मान को एक पंक्ति कुंजी, कॉलम परिवार, कॉलम क्वालिफायर और टाइमस्टैम्प द्वारा संबोधित किया जाता है, जो बड़े पैमाने पर भी यादृच्छिक रीयल-टाइम रीड और राइट को तेज़ बनाता है।

एक HBase क्लस्टर कुछ मुख्य घटकों पर निर्भर करता है। HMaster क्लस्टर का समन्वय करता है और क्षेत्रों को आवंटित करता है, रीजन सर्वर वास्तविक डेटा को संग्रहीत और प्रदान करते हैं, और Apache चिड़ियाघर संचालक tracयह बताता है कि कौन से सर्वर चालू हैं और फेलओवर में मदद करता है। चूंकि यह हैडूप इकोसिस्टम के भीतर स्थित है, इसलिए एचबेस हैडूप जैसे टूल के साथ काम करता है। मानचित्र छोटा करना, करंडऔर बैच विश्लेषण के लिए पिग का उपयोग किया जाता है। आंतरिक कार्यप्रणाली की विस्तृत जानकारी के लिए, देखें एचबेस आर्किटेक्चर.

HBase के लाभ

HBase का उपयोग करने के प्रमुख लाभ निम्नलिखित हैं:

• यह एचडीएफएस के ऊपर बहुत बड़े डेटा सेट को स्टोर करता है और एचबेस टेबल में मौजूद अरबों पंक्तियों को एकत्रित और विश्लेषण कर सकता है।
• इस डेटाबेस को वितरित वातावरण में कई क्लाइंट्स के बीच साझा किया जा सकता है।
• परंपरागत संबंधपरक मॉडलों की तुलना में डेटा को पढ़ने और संसाधित करने में कम समय लगता है।
• यह तेज़ रैंडम रीड और राइट ऑपरेशन को सपोर्ट करता है।
• ऑनलाइन विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए HBase का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
• एटीएम के लिए रीयल-टाइम बैलेंस अपडेट जैसे बैंकिंग अनुप्रयोगों में, एचबेस उच्च मात्रा में रीड और राइट कार्यों को विश्वसनीयता से संभालता है।

HBase के नुकसान

यहां HBase की कुछ महत्वपूर्ण सीमाएं दी गई हैं:

• HBase पारंपरिक रिलेशनल मॉडल का पूर्ण प्रतिस्थापन नहीं है; कुछ रिलेशनल सुविधाओं का समर्थन नहीं किया जाता है।
• HBase निम्नलिखित कार्यों को निष्पादित नहीं कर सकता है: एसक्यूएलयह SQL संरचना का समर्थन नहीं करता है, इसलिए इसमें कोई क्वेरी ऑप्टिमाइज़र नहीं है।
• HBase में CPU और मेमोरी का बहुत अधिक उपयोग होता है, खासकर जब इसमें बड़े पैमाने पर अनुक्रमिक इनपुट या आउटपुट एक्सेस की आवश्यकता होती है, जबकि MapReduce जॉब मुख्य रूप से इनपुट/आउटपुट पर निर्भर होते हैं और इनमें मेमोरी की मात्रा सीमित होती है। HBase को MapReduce जॉब के साथ एकीकृत करने से अप्रत्याशित विलंबता (लेटेंसी) उत्पन्न हो सकती है।
• HBase को Pig और Hive जॉब्स के साथ एकीकृत करने से कभी-कभी क्लस्टर पर मेमोरी संबंधी समस्याएं उत्पन्न हो सकती हैं।
• शेयर्ड क्लस्टर वातावरण में, सेटअप के लिए एचबेस सीपीयू आवश्यकताओं के लिए आवंटित करने हेतु प्रति नोड कम टास्क स्लॉट की आवश्यकता होती है।

HBase में प्रदर्शन संबंधी अड़चनें

HBase स्केलेबिलिटी प्रदान करता है, लेकिन कई आर्किटेक्चरल विकल्प प्रदर्शन संबंधी बाधाएं पैदा करते हैं, जिनके लिए टीमों को योजना बनानी चाहिए:

एक बड़े प्रोडक्शन वातावरण में, एक HBase क्लस्टर हजारों नोड्स पर चल सकता है, लेकिन केवल HMaster ही सभी स्लेव रीजन सर्वरों के लिए मास्टर के रूप में कार्य करता है। यदि HMaster में कोई समस्या आती है, तो रिकवरी में काफी समय लग सकता है, भले ही क्लाइंट अभी भी रीजन सर्वर तक पहुंच सकें। स्टैंडबाय मास्टर चलाना संभव है, लेकिन एक समय में केवल एक ही HMaster सक्रिय होता है, और विफलता के बाद दूसरे HMaster को सक्रिय करना तुरंत संभव नहीं होता है। परिणामस्वरूप, HMaster एक प्रमुख परफॉर्मेंस बॉटलनेक है।

HBase सीधे तौर पर क्रॉस-टेबल या जॉइन ऑपरेशन को सपोर्ट नहीं करता है। जॉइन को MapReduce के साथ लागू किया जा सकता है, लेकिन इससे डिज़ाइन और डेवलपमेंट में काफी समय लगता है, और कुछ टेबल जॉइन HBase में व्यावहारिक रूप से संभव नहीं हैं।

किसी बाहरी RDBMS से HBase में डेटा माइग्रेट करने के लिए आमतौर पर एक नए स्कीमा डिज़ाइन की आवश्यकता होती है, और इस माइग्रेशन प्रक्रिया में काफी समय लग सकता है। क्वेरी करना भी मुश्किल होता है: कई टीमें HBase के ऊपर Apache Phoenix जैसी SQL लेयर जोड़ती हैं ताकि वे डेटा पढ़ें और लिखें परिचित प्रश्नों के साथ।

HBase केवल एक ही इंडेक्स को सपोर्ट करता है — पंक्ति कुंजी प्राथमिक कुंजी के रूप में कार्य करती है — इसलिए किसी भी अन्य फ़ील्ड पर खोज धीमी होती है। टीमें इस समस्या को हल करने के लिए MapReduce कोड लिखती हैं या Apache को एकीकृत करती हैं। Solr और द्वितीयक अनुक्रमण के लिए अपाचे फीनिक्स का उपयोग किया जाता है।

• बहु-उपयोगकर्ता डेटा एक्सेस के लिए सुरक्षा नियंत्रणों में सुधार बहुत धीमी गति से हुआ है।
• HBase आंशिक कुंजियों का पूर्ण रूप से समर्थन नहीं करता है।
• प्रत्येक टेबल के लिए केवल एक ही डिफ़ॉल्ट सॉर्ट ऑर्डर की अनुमति है।
• एचबेस में बड़ी बाइनरी फाइलों को स्टोर करना मुश्किल है।
• एचबेस स्टोरेज वास्तविक समय की क्वेरी और सॉर्टिंग को सीमित करता है।
• टेबल की सामग्री पर कुंजी और रेंज लुकअप उन क्वेरी को सीमित कर सकते हैं जिन्हें वास्तविक समय में चलना आवश्यक है।
• डिफ़ॉल्ट इंडेक्सिंग मौजूद नहीं है; प्रोग्रामरों को इंडेक्सिंग जोड़ने के लिए अतिरिक्त कोड या स्क्रिप्ट लिखनी होगी।
• हार्डवेयर संबंधी आवश्यकताएं और मेमोरी-ब्लॉक आवंटन, HBase को चलाने में लगने वाले खर्च को बढ़ा देते हैं।
• एक डिस्ट्रीब्यूटेड क्लस्टर को कई सर्वरों की आवश्यकता होती है - नेमनोड, डेटा नोड्स, ज़ूकीपर और रीजन सर्वरों के लिए अलग-अलग नोड्स।
• बेहतर प्रदर्शन के लिए उच्च मेमोरी वाली मशीनों की आवश्यकता होती है।
• सरल विकल्पों की तुलना में इनकी कुल लागत और रखरखाव अधिक है।

एचबेस बनाम आरडीबीएमएस

इस लेख में बार-बार एचबेस की तुलना पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस से की गई है। नीचे दी गई तालिका मुख्य अंतरों को संक्षेप में प्रस्तुत करती है ताकि आप यह तय कर सकें कि कौन सा मॉडल आपके कार्यभार के लिए उपयुक्त है:

संक्षेप में, HBase बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग और रीयल-टाइम एक्सेस को प्राथमिकता देता है, जबकि RDBMS व्यापक क्वेरी और मजबूत स्थिरता को प्राथमिकता देता है। HBase का चुनाव तब करें जब डेटा की मात्रा और राइट थ्रूपुट रिलेशनल डेटाबेस की क्षमता से अधिक हो जाए।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न