A HBase előnyei, hátrányai és a teljesítmény szűk keresztmetszete

By: David Carter David Carter
Hours korszerűsített

A HBase architektúra mindig rendelkezik "Egyetlen meghibásodási pont” funkciót, és nem kapcsolódik hozzá kivételkezelő mechanizmus.

Itt megtudjuk, mik a HBase előnyei és hátrányai, valamint a teljesítmény szűk keresztmetszete:

A teljesítmény szűk keresztmetszete a HBase-ben

  • Bármilyen éles környezetben a HBase több mint 5000 csomópontból álló fürttel fut, csak a Hmaster működik az összes szolga régiókiszolgáló mestereként. Ha a Hmaster leáll, akkor csak hosszú idő után lehet visszaszerezni. Annak ellenére, hogy az ügyfél képes csatlakozni a régiókiszolgálóhoz. Lehetséges másik mester is, de csak az egyik lesz aktív. Hosszú ideig tart a második Hmaster aktiválása, ha a fő Hmaster leáll. Tehát a Hmaster a teljesítmény szűk keresztmetszete.
  • A HBase-ben nem tudunk keresztadat-műveleteket és csatlakozási műveleteket megvalósítani, természetesen az összekapcsolási műveleteket megvalósíthatjuk a MapReduce, amelynek tervezése és fejlesztése sok időt vesz igénybe. A táblák összekapcsolási műveleteit nehéz végrehajtani a HBase-ben. Bizonyos használati esetekben lehetetlen olyan összekapcsolási műveleteket létrehozni, amelyek a HBase-ben található táblákhoz kapcsolódnak
  • A HBase új kialakítást igényel, ha adatokat szeretnénk migrálni RDBMS külső forrásokból HBase kiszolgálókra. Ez a folyamat azonban sok időt vesz igénybe.
  • A HBase nagyon nehéz lekérdezni. Lehet, hogy integrálnunk kell a HBase-t némelyikkel SQL rétegek, mint Apache phoenix, ahol lekérdezéseket írhatunk az adatok aktiválásához a HBase-ben. Nagyon jó, hogy az Apache Phoenix van a HBase tetején.
  • A HBase másik hátránya, hogy nem lehet több indexelés a táblázatban, csak a sorkulcs oszlopa működik elsődleges kulcsként. Tehát a teljesítmény lassú lenne, ha egynél több mezőben vagy a Sor gombon kívül más mezőben akarnánk keresni. Ezt a problémát a MapReduce kód írásával, integrálásával tudjuk megoldani Apache SOLR és Apache Phoenixszel.
  • Lassú fejlesztések a különböző felhasználók számára a HBase-ből származó adatokhoz való hozzáférés biztonságában.
  • A HBase nem támogatja teljesen a részleges kulcsokat
  • A HBase csak egy alapértelmezett rendezést engedélyez táblánként
  • Nagyon nehéz nagy méretű bináris fájlokat tárolni a HBase-ben
  • A HBase tárolása korlátozza a valós idejű lekérdezéseket és a rendezést
  • Kulcskeresés és Tartománykeresés a táblázat tartalmában kulcsértékek használatával történő keresés szempontjából, ez korlátozza a valós időben teljesítő lekérdezéseket
  • Az alapértelmezett indexelés nincs jelen a HBase-ben. A programozóknak több kódsort vagy parancsfájlt kell meghatározniuk, hogy végrehajtsák az indexelési funkciókat a HBase-ben
  • Drága a hardverkövetelmények és a memóriablokkok kiosztása szempontjából.
    • Több szervert kell telepíteni az elosztott fürtkörnyezetekhez (mint például a NameNode, DataNodes, Állatgondozóés régiószerverek)
    • Teljesítmény szempontjából nagy memóriájú gépeket igényel
    • Költség és karbantartás szempontjából is magasabb

A HBase előnye, korlátai és a teljesítmény szűk keresztmetszete

A HBase előnyei

Itt megtudjuk, mik a HBase előnyei/előnyei:

  • Nagy adatkészleteket képes tárolni a HDFS fájltároló tetején, és a HBase táblákban található sorok milliárdjait összesíti és elemzi.
  • A HBase-ben az adatbázis megosztható
  • Operaaz adatok olvasása és feldolgozása kis időt vesz igénybe a hagyományos relációs modellekhez képest
  • Véletlenszerű olvasási és írási műveletek
  • Az online analitikai műveletekhez a HBase-t széles körben használják.
  • Például: A banki alkalmazásokban, mint például az ATM-ek valós idejű adatfrissítései, a HBase használható.

A HBase hátrányai

Íme a HBase fontos hátrányai/korlátai:

  • Nem számíthatunk arra, hogy a HBase-t teljes mértékben a hagyományos modellek helyettesítőjeként használjuk. A hagyományos modellek egyes funkcióit a HBase nem támogatja
  • A HBase nem tud olyan funkciókat végrehajtani, mint az SQL. Nem támogatja az SQL-struktúrát, így nem tartalmaz lekérdezés-optimalizálót
  • A HBase processzor- és memóriaigényes, nagy szekvenciális bemeneti vagy kimeneti hozzáféréssel, míg a Map Reduce-feladatok elsősorban rögzített memóriával kötött bemeneti vagy kimeneti feladatok. A Map-reduce jobokkal integrált HBase előre nem látható késéseket eredményez
  • HBase integrált sertés és Kaptár feladatok időmemória-problémákat okoznak a fürtön
  • Megosztott fürtkörnyezetben a beállítás csomópontonként kevesebb feladathelyet igényel a HBase CPU-követelményekhez való hozzárendeléshez.