HDFS : Hadoop Distributed File System es un sistema de archivos distribuido diseñado para almacenar y ejecutar en múltiples máquinas que están conectadas entre sí como Nodes y brindan confiabilidad de datos. Consiste en clústeres, a cada uno de los cuales se accede a través de una sola herramienta de software NameNode instalada en una máquina separada para monitorear y administrar el sistema de archivos y el mecanismo de acceso de usuarios de ese clúster.
HBase : HBase es un proyecto Apache de alto nivel escrito en Java que satisface la necesidad de leer y escribir datos en tiempo real. Proporciona una interfaz simple para los datos distribuidos. Se puede acceder a él mediante Apache Hive, Apache Pig, MapReduce y almacenar información en HDFS.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre HDFS y HBase:
| HDFS | HBase |
|---|---|
| HDFS es un sistema de distribución de archivos basado en Java | Hbase es una base de datos Hadoop que se ejecuta sobre HDFS |
| HDFS es altamente tolerante a fallas y rentable | HBase es parcialmente tolerante y altamente consistente |
| HDFS Proporciona solo operación secuencial de lectura/escritura | El acceso aleatorio es posible debido a la tabla hash |
| HDFS se basa en escribir una vez, leer muchas veces | HBase admite operaciones de lectura y escritura aleatorias en el sistema de archivos |
| HDFS tiene una arquitectura rígida | HBase admite cambios dinámicos |
| HDFS es preferible para el procesamiento por lotes fuera de línea | HBase es preferible para el procesamiento en tiempo real |
| HDFS proporciona una alta latencia para las operaciones de acceso. | HBase proporciona acceso de baja latencia a una pequeña cantidad de datos |
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Artículo escrito por abhishekkharmale y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA