Keuntungan, Kerugian & Kemacetan Kinerja HBase

Oleh: David Carter David Carter
Hours Updated

Arsitektur HBase selalu memiliki “Titik kegagalan” fitur, dan tidak ada mekanisme penanganan pengecualian yang terkait dengannya.

Di sini, kita akan mempelajari kelebihan dan kekurangan HBase serta hambatan kinerjanya:

Kemacetan Kinerja di HBase

  • Dalam lingkungan produksi apa pun, HBase berjalan dengan cluster lebih dari 5000 node, hanya Hmaster yang bertindak sebagai master untuk semua server Wilayah budak. Jika Hmaster turun, itu hanya dapat dipulihkan setelah waktu yang lama. Meskipun klien dapat menghubungkan server wilayah. Memiliki master lain dimungkinkan tetapi hanya satu yang akan aktif. Akan memakan waktu lama untuk mengaktifkan Hmaster kedua jika Hmaster utama mati. Jadi, Hmaster adalah penghambat kinerja.
  • Di HBase, kita tidak dapat mengimplementasikan operasi data silang dan operasi penggabungan, tentu saja, kita dapat mengimplementasikan operasi penggabungan menggunakan PetaKurangi, yang akan memakan banyak waktu untuk merancang dan mengembangkan. Operasi penggabungan tabel sulit dilakukan di HBase. Dalam beberapa kasus penggunaan, mustahil untuk membuat operasi penggabungan yang terkait dengan tabel yang ada di HBase
  • HBase akan memerlukan desain baru ketika kita ingin memigrasikan data dari sumber eksternal RDBMS ke server HBase. Namun proses ini memakan banyak waktu.
  • HBase sangat sulit untuk ditanyakan. Kami mungkin harus mengintegrasikan HBase dengan beberapa SQL lapisan seperti Apache phoenix tempat kita dapat menulis kueri untuk memicu data di HBase. Sangat menyenangkan memiliki Apache Phoenix di atas HBase.
  • Kelemahan lain dari HBase adalah, kita tidak dapat memiliki lebih dari satu pengindeksan dalam tabel, hanya kolom kunci baris yang bertindak sebagai kunci utama. Jadi, performanya akan lambat ketika kita ingin mencari di lebih dari satu field atau selain tombol Row. Masalah ini dapat kita atasi dengan menulis kode MapReduce, mengintegrasikannya Apache SOLR dan dengan Apache Phoenix.
  • Lambatnya peningkatan keamanan bagi pengguna yang berbeda untuk mengakses data dari HBase.
  • HBase tidak sepenuhnya mendukung kunci parsial
  • HBase hanya mengizinkan satu pengurutan default per tabel
  • Sangat sulit untuk menyimpan file biner berukuran besar di HBase
  • Penyimpanan HBase akan membatasi kueri dan penyortiran waktu nyata
  • Pencarian kunci dan pencarian rentang dalam hal pencarian isi tabel menggunakan nilai kunci, ini akan membatasi kueri yang dilakukan secara real time
  • Pengindeksan default tidak ada di HBase. Pemrogram harus mendefinisikan beberapa baris kode atau skrip untuk melakukan fungsi pengindeksan di HBase
  • Mahal dalam hal persyaratan Perangkat Keras dan alokasi blok memori.
    • Lebih banyak server harus dipasang untuk lingkungan cluster terdistribusi (seperti setiap server untuk NameNode, DataNodes, Penjaga kebun binatang, dan Server Wilayah)
    • Dari segi kinerja, dibutuhkan mesin dengan memori tinggi
    • Dari segi biaya dan pemeliharaan juga lebih tinggi

Keunggulan HBase, Keterbatasan & Hambatan Kinerja

Keuntungan dari HBase

Di sini, kita akan mempelajari apa saja kelebihan/kelebihan HBase:

  • Dapat menyimpan set data besar di atas penyimpanan file HDFS dan akan menggabungkan dan menganalisis miliaran baris yang ada di tabel HBase
  • Di HBase, database dapat dibagikan
  • Operaproses seperti pembacaan dan pemrosesan data akan memakan waktu lebih sedikit dibandingkan dengan model relasional tradisional
  • Operasi baca dan tulis acak
  • Untuk operasi analitis daring, HBase digunakan secara luas.
  • Misalnya: Dalam aplikasi perbankan seperti update data real-time di mesin ATM, HBase dapat digunakan.

Kekurangan HBase

Berikut adalah kelemahan/keterbatasan penting HBase:

  • Kita tidak bisa berharap sepenuhnya untuk menggunakan HBase sebagai pengganti model tradisional. Beberapa fitur model tradisional tidak dapat didukung oleh HBase
  • HBase tidak dapat menjalankan fungsi seperti SQL. Itu tidak mendukung struktur SQL, sehingga tidak mengandung pengoptimal kueri apa pun
  • HBase membutuhkan CPU dan Memori yang intensif dengan akses input atau output berurutan yang besar sementara pekerjaan Map Reduce terutama terikat input atau output dengan memori tetap. HBase yang terintegrasi dengan pekerjaan Map-reduce akan menghasilkan latensi yang tidak dapat diprediksi
  • HBase terintegrasi dengan babi dan Sarang lebah pekerjaan mengakibatkan beberapa masalah memori waktu pada cluster
  • Dalam lingkungan kluster bersama, pengaturan memerlukan lebih sedikit slot tugas per node untuk dialokasikan untuk persyaratan CPU HBase

Anda mungkin ingin: