HBase Avantajları, Dezavantajları ve Performans Darboğazı

HBase nedir?

HBase, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) üzerinde çalışan, açık kaynaklı, dağıtık, sütun tabanlı bir NoSQL veritabanıdır. Google Bigtable, verileri satır ve sütun ailelerinden oluşan tablolarda saklar ve milyarlarca satıra ve milyonlarca sütuna ulaşabilen seyrek veri kümeleri için tasarlanmıştır.

İlişkisel veritabanlarının aksine, HBase sabit bir şema kullanmaz veya sorgu iyileştirici sunmaz. Bunun yerine, her değer bir satır anahtarı, sütun ailesi, sütun niteleyicisi ve zaman damgası ile adreslenir; bu da rastgele gerçek zamanlı okuma ve yazma işlemlerini, büyük ölçekte bile hızlı hale getirir.

Bir HBase kümesi birkaç temel bileşene dayanır. HMaster kümeyi koordine eder ve bölgeleri atar, Bölge Sunucuları gerçek verileri depolar ve sunar ve Apache hayvan bakıcısı tracHangi sunucuların aktif olduğunu gösterir ve arıza durumunda yedeklemeye yardımcı olur. Hadoop ekosisteminin içinde yer aldığı için HBase, aşağıdaki gibi araçlarla birlikte çalışır: Harita indirgeme, kovanToplu analizler için ise Pig kullanılmıştır. İç işleyişine daha detaylı bakmak için şuraya bakınız: HBase mimarisi.

HBase'in Avantajları

HBase kullanmanın başlıca faydaları şunlardır:

• HDFS üzerinde çok büyük veri kümelerini depolar ve HBase tablolarında bulunan milyarlarca satırı bir araya getirip analiz edebilir.
• Veritabanı, dağıtılmış bir ortamda birçok istemci arasında paylaşılabilir.
• Veri okuma ve işleme, geleneksel ilişkisel modellere kıyasla daha az zaman alır.
• Hızlı rastgele okuma ve yazma işlemlerini destekler.
• HBase, çevrimiçi analitik işlemler için yaygın olarak kullanılmaktadır.
• ATM'ler için gerçek zamanlı bakiye güncellemeleri gibi bankacılık uygulamalarında, HBase yüksek hacimli okuma ve yazma işlemlerini güvenilir bir şekilde yönetir.

HBase'in dezavantajları

İşte HBase'in önemli sınırlamaları:

• HBase, geleneksel ilişkisel modellerin tam bir alternatifi değildir; bazı ilişkisel özellikler desteklenmemektedir.
• HBase aşağıdaki gibi işlevleri yerine getiremez: SQLSQL yapısını desteklemediği için sorgu iyileştiricisi de bulunmamaktadır.
• HBase, büyük ardışık giriş veya çıkış erişimiyle işlemci ve bellek yoğunluğu yüksek bir yapıya sahipken, MapReduce işleri çoğunlukla sabit bellek kullanımıyla giriş/çıkış odaklıdır. HBase'i MapReduce işleriyle entegre etmek öngörülemeyen gecikmelere yol açabilir.
• HBase'i Pig ve Hive işleriyle entegre etmek bazen kümede bellek sorunlarına neden olabilir.
• Paylaşımlı küme ortamında, kurulum, HBase CPU gereksinimleri için düğüm başına daha az görev yuvası ayırmayı gerektirir.

HBase'de Performans Darboğazları

HBase ölçeklenebilirlik sunar, ancak bazı mimari tercihler, ekiplerin planlama yapması gereken performans darboğazları yaratır:

Büyük bir üretim ortamında, bir HBase kümesi binlerce düğüm üzerinde çalışabilir, ancak yalnızca HMaster tüm slave Bölge Sunucuları için master görevi görür. HMaster çökerse, istemciler Bölge Sunucusuna ulaşmaya devam etse bile kurtarma uzun zaman alabilir. Yedek bir master çalıştırmak mümkündür, ancak aynı anda yalnızca bir HMaster aktiftir ve bir arıza sonrasında ikinci HMaster'ı devreye almak anında gerçekleşmez. Sonuç olarak, HMaster bilinen bir performans darboğazı olarak kabul edilir.

HBase, tablolar arası veya birleştirme işlemlerini doğrudan desteklemez. Birleştirmeler MapReduce ile uygulanabilir, ancak bu önemli ölçüde tasarım ve geliştirme süresi ekler ve bazı tablo birleştirmeleri HBase'de pratik olarak uygulanamaz.

Harici bir RDBMS'den HBase'e veri geçişi genellikle yeni bir şema tasarımı gerektirir ve bu geçiş süreci uzun zaman alabilir. Sorgulama da zordur: birçok ekip, HBase'in üzerine Apache Phoenix gibi bir SQL katmanı ekler, böylece daha kolay sorgulama yapabilirler. veri okuma ve yazma tanıdık sorularla.

HBase yalnızca tek bir dizini destekler (satır anahtarı birincil anahtar görevi görür), bu nedenle diğer alanlardaki aramalar yavaştır. Ekipler bunu MapReduce kodu yazarak veya Apache'yi entegre ederek aşarlar. Solr ve ikincil indeksleme için Apache Phoenix.

• Çok kullanıcılı veri erişimine yönelik güvenlik kontrolleri ancak yavaş bir şekilde gelişti.
• HBase kısmi anahtarları tam olarak desteklemiyor.
• Her tablo için yalnızca bir varsayılan sıralama düzenine izin verilir.
• HBase'de büyük ikili dosyaları saklamak zordur.
• HBase'in depolama alanı, gerçek zamanlı sorguları ve sıralamayı sınırlandırır.
• Tablo içeriklerinde anahtar aramaları ve aralık aramaları, gerçek zamanlı olarak çalıştırılması gereken sorguları kısıtlayabilir.
• Varsayılan indeksleme mevcut değildir; programcıların indeksleme eklemek için ek kod veya komut dosyaları yazması gerekir.
• Donanım gereksinimleri ve bellek bloğu tahsisi, HBase'in çalıştırılmasını maliyetli hale getiriyor.
• Dağıtılmış bir küme, NameNode, DataNodes, ZooKeeper ve Bölge Sunucuları için ayrı düğümler olmak üzere birçok sunucuya ihtiyaç duyar.
• İyi performans için yüksek bellekli makineler gereklidir.
• Genel maliyet ve bakım, daha basit alternatiflere göre daha yüksektir.

HBase ve RDBMS karşılaştırması

Makalede HBase, geleneksel ilişkisel veritabanlarıyla defalarca karşılaştırılıyor. Aşağıdaki tabloda, hangi modelin iş yükünüze daha uygun olduğuna karar verebilmeniz için temel farklılıklar özetlenmiştir:

Özetle, HBase ölçeklenebilirliği ve gerçek zamanlı erişimi desteklerken, ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDBMS) zengin sorgulama ve güçlü tutarlılığı destekler. Veri hacmi ve yazma verimliliği, ilişkisel bir veritabanının rahatlıkla kaldırabileceğinden fazla olduğunda HBase'i tercih edin.

SSS