এইচবেস এবং হ্যাডোপ / এইচডিএফএসের মধ্যে পার্থক্য


130

এটি এক ধরণের নিরীহ প্রশ্ন তবে আমি নোএসকিউএল দৃষ্টান্তে নতুন এবং এটি সম্পর্কে খুব বেশি কিছু জানি না। সুতরাং যদি কেউ আমাকে HBase এবং Hadoop এর মধ্যে পরিষ্কারভাবে পার্থক্য বুঝতে বা কিছু পয়েন্টার দেয় যা আমাকে পার্থক্যটি বুঝতে সহায়তা করতে পারে তা পরিষ্কারভাবে বুঝতে সহায়তা করতে পারে।

এখন অবধি, আমি কিছু গবেষণা এবং অভিযুক্ত করেছি। আমার বুঝতে হ্যাডোপ এইচডিএফএসে ডেটা (ফাইল) এর কাঁচা অংশ নিয়ে কাজ করার জন্য ফ্রেমওয়ার্ক সরবরাহ করে এবং এইচবিজে হ্যাডোপের উপরে ডেটাবেস ইঞ্জিন, যা মূলত কাঁচা ডেটার অংশের পরিবর্তে কাঠামোগত ডেটার সাথে কাজ করে। এসকিউএল ঠিক তেমনি এইচডিএফএসের মাধ্যমে এইচবিএস একটি যৌক্তিক স্তর সরবরাহ করে। এটা কি ঠিক?

দয়া করে নির্দ্বিধায় আমাকে সংশোধন করতে পারেন।

ধন্যবাদ।


7
সম্ভবত প্রশ্নের শিরোনামটি তখন "এইচবিএস এবং এইচডিএফএসের মধ্যে পার্থক্য" হওয়া উচিত?
ম্যাট বল

উত্তর:


248

হ্যাডোপ মূলত 3 টি জিনিস, একটি এফএস (হ্যাডোপ ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম), একটি গণনার কাঠামো (ম্যাপ্রেইডুস) এবং একটি পরিচালনা ব্রিজ (তবুও অন্য সংস্থান বিষয়ক আলোচনা)। এইচডিএফএস আপনাকে বিতরণকৃত (দ্রুত পড়ার / লেখার অ্যাক্সেস সরবরাহ করে) এবং রিডানড্যান্ট (আরও ভাল উপলভ্যতা সরবরাহ করে) পদ্ধতিতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সঞ্চয় করতে দেয়। এবং ম্যাপ্রেডুস আপনাকে বিতরণ এবং সমান্তরাল পদ্ধতিতে এই বিশাল ডেটা প্রক্রিয়া করতে দেয়। তবে মানচিত্রে কেবল এইচডিএফএসের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়। এফএস হওয়ার কারণে এইচডিএফএসের এলোমেলোভাবে পড়ার / লেখার সক্ষমতা নেই। এটি অনুক্রমিক ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য ভাল। এবং এই যেখানে এইচবেস ছবিতে আসে। এটি একটি নোএসকিউএল ডাটাবেস যা আপনার হ্যাডোপ ক্লাস্টারের শীর্ষে চলে এবং আপনাকে আপনার ডেটাতে এলোমেলো রিয়েল-টাইম পড়ার / লেখার অ্যাক্সেস সরবরাহ করে।

আপনি হ্যাডোপ এবং এইচবেসে পাশাপাশি উভয় কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা সঞ্চয় করতে পারেন। এগুলি উভয়ই শেল এবং অন্যান্য এপিআইয়ের মতো ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য আপনাকে একাধিক প্রক্রিয়া সরবরাহ করে। এবং, এইচবিএস একটি কলামার ফ্যাশনে কী / মান জোড়া হিসাবে ডেটা সঞ্চয় করে যখন এইচডিএফস ফ্ল্যাট ফাইল হিসাবে ডেটা সঞ্চয় করে। উভয় সিস্টেমের কিছু প্রধান বৈশিষ্ট্য হ'ল:

Hadoop এর

  1. বড় ফাইলগুলির স্ট্রিমিং অ্যাক্সেসের জন্য অনুকূলিত।
  2. একবারে-পড়া অনেকগুলি মতাদর্শ অনুসরণ করে।
  3. এলোমেলো পড়া / লেখার সমর্থন করে না।

HBase

  1. কলামার ফ্যাশনে মূল / মান জুড়ি সঞ্চয় করে (কলামগুলি পরিবার হিসাবে একসাথে ক্লাব করা হয়)।
  2. একটি বড় ডেটা সেটের মধ্যে থেকে অল্প পরিমাণে ডেটাতে কম বিলম্বিত অ্যাক্সেস সরবরাহ করে।
  3. নমনীয় ডেটা মডেল সরবরাহ করে।

হ্যাডোপ অফলাইনে থাকা ব্যাচ-প্রসেসিং কিন্ডা স্টাফের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, যখন আপনার আসল সময়ের প্রয়োজন হলে এইচবিস ব্যবহার করা হয়।

একটি সাদৃশ্য তুলনা MySQL এবং Ext4 এর মধ্যে হবে 4


খুব বড় পরিমাণে ডেটা (ছোট ফাইল) এর জন্য ডেটালকে হবিজেস ব্যবহার করার কী আছে? তিনি কি এইচডিএফএসের মতো বেশি ডেটা পরিচালনা করতে পারবেন?
মেহেদী তাজি

@ মেহেদীটিজি অবশ্যই এইচবিএস এইচডিএফএসের শীর্ষে চলে তাই স্কেলাবিলিটি নিয়ে চিন্তা করার দরকার নেই। আপনার কেবলমাত্র এটি নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি সর্বোচ্চ পারফরম্যান্স পেতে HBase ব্যবহার করছেন কারণ এটি ব্যবহার করা উচিত
তারিক

অপারেশনাল সমস্যা সম্পর্কে কি?
মেহেদী তাজি

আমি এই কথাটি বলব না যে এইচবেস টিপস দলের দুঃস্বপ্ন, তবে এর কয়েকটি ক্ষেত্র রয়েছে যেখানে এখনও উন্নতির কিছু সুযোগ রয়েছে এবং সম্প্রদায়টি এটি স্থির করতে সত্যিই কঠোর পরিশ্রম করছে। তবে এটি কোনও সফ্টওয়্যারের ক্ষেত্রেই সত্য। কোনও ইস্যু প্রুফ সরঞ্জাম / প্রযুক্তি আইএমএইচও নেই। যদি এটি আপনার প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খায় তবে অবশ্যই আপনার এটি চেষ্টা করা উচিত। আপনার র্যান্ডম রিয়েল টাইম পড়ার / লেখার প্রয়োজনীয়তাগুলি পরিচালনা করার জন্য এটি একটি ম্যাসেজ সরঞ্জাম।
তারিক

22

অ্যাপাচি হাদুপ প্রকল্পে চারটি কী মডিউল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে

  1. হডোপ কমন : অন্যান্য হ্যাডোপ মডিউলগুলিকে সমর্থন করে এমন সাধারণ ইউটিলিটি।
  2. হ্যাডোপ বিতরণকারী ফাইল সিস্টেম (এইচডিএফএস ™) : একটি বিতরণ করা ফাইল সিস্টেম যা অ্যাপ্লিকেশন ডেটাগুলিতে উচ্চ-থ্রুপুট অ্যাক্সেস সরবরাহ করে।
  3. হডোপ ইয়ার্ন : কাজের সময়সূচী এবং ক্লাস্টার রিসোর্স পরিচালনার জন্য একটি কাঠামো।
  4. হ্যাডোপ ম্যাপ্রেইডুস : বড় ডেটা সেটগুলির সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি ইয়ার্ন- ভিত্তিক সিস্টেম।

HBase একটি স্কেলযোগ্য, বিতরণ করা ডাটাবেস যা বড় টেবিলগুলির জন্য কাঠামোগত ডেটা স্টোরেজ সমর্থন করে। Bigtableগুগল ফাইল সিস্টেম দ্বারা সরবরাহিত বিতরণ করা ডেটা স্টোরেজ যেমন উপার্জন করে তেমনি অ্যাপাচি এইচবেস হ্যাডোপ এবং এইচডিএফএসের শীর্ষে বিগ টেবিলের মতো ক্ষমতা সরবরাহ করে।

HBase কখন ব্যবহার করবেন:

  1. আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে যদি ভেরিয়েবল স্কিমা থাকে যেখানে প্রতিটি সারিটি কিছুটা পৃথক
  2. যদি আপনি দেখতে পান যে আপনার ডেটাগুলি সংগ্রহে সঞ্চিত আছে, তবে এটি সমস্ত একই মানকে কেন্দ্র করে
  3. আপনার যদি এলোমেলো দরকার হয় তবে রিয়েল টাইম আপনার বড় ডেটাতে পঠন / লেখার অ্যাক্সেসের প্রয়োজন।
  4. আপনার যদি সঞ্চয় বা পুনরুদ্ধার করার সময় ডেটাতে কী ভিত্তিক অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হয়।
  5. আপনার যদি বিদ্যমান হডুপ ক্লাস্টারের সাথে বিপুল পরিমাণে ডেটা থাকে

তবে এইচবেসের কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে

  1. এটি ক্লাসিক লেনদেনমূলক অ্যাপ্লিকেশন বা এমনকি সম্পর্কিত বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যাবে না।
  2. বৃহত ব্যাচের মানচিত্রের সময় এটি এইচডিএফএসের সম্পূর্ণ বিকল্পও নয়।
  3. এটি এসকিউএল কথা বলে না, একটি অপ্টিমাইজার আছে, ক্রস রেকর্ডের লেনদেনগুলিতে সমর্থন করে বা যোগদান করে।
  4. জটিল অ্যাক্সেস প্যাটার্নগুলির সাথে এটি ব্যবহার করা যাবে না (যেমন যোগ দেয়)

সারসংক্ষেপ:

আপনি কী দ্বারা ডেটা লোড করার সময়, কী (বা ব্যাপ্তি) দ্বারা ডেটা অনুসন্ধান, কী দ্বারা ডেটা সরবরাহ করা, কী দ্বারা ডেটা জিজ্ঞাসা করা বা সারি অনুসারে ডেটা সংরক্ষণ করার সময় যে স্কিমার সাথে ভাল মানায় না, এইচবিতে বিবেচনা করুন।

ক্লৌডের ব্লগ থেকে এইচবিতে করণীয়করণীয় সম্পর্কে একবার নজর দিন


খুব বড় পরিমাণে ডেটা (ছোট ফাইল) এর জন্য ডেটালকে হবিজেস ব্যবহার করার কী আছে? তিনি কি এইচডিএফএসের মতো বেশি ডেটা পরিচালনা করতে পারবেন?
মেহেদী তাজি

1
যদি আপনি প্রচুর ছোট ফাইল তৈরি করে থাকেন তবে অ্যাক্সেস প্যাটার্নের উপর নির্ভর করে ভিন্ন ধরণের স্টোরেজটি আরও উপযুক্ত হতে পারে Hএইচবেস ম্যাপফায়ালেসের ডেটা সঞ্চয় করে (সিকোয়েন্সফিলস অনুসৃত) এবং আপনার যদি মানচিত্রের স্টাইল স্ট্রিমিংয়ের দরকার হয় তবে এটি একটি ভাল পছন্দ is মাঝে মাঝে এলোমেলোভাবে চেহারা নিয়ে বিশ্লেষণ করে
রবীন্দ্র বাবু

4

হডোপ বিগডাটা সংরক্ষণের জন্য ডিস্ট্রিবিউটড ফাইল সিস্টেম অর্থাত্ এইচডিএফএস ব্যবহার করে B তবে এই সীমাবদ্ধতাগুলি অতিক্রম করতে এইচডিএফএস এবং ইনর্ডারের কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, এইচবেস, ক্যাসান্দ্রা এবং মংডব এর মতো নোএসকিউএল ডাটাবেসগুলি অস্তিত্ব নিয়ে আসে।

হাদুপ কেবল ব্যাচ প্রসেসিং করতে পারে এবং কেবল অনুক্রমিক পদ্ধতিতে ডেটা অ্যাক্সেস করা হবে। এর অর্থ কারও একটি সহজ ডেটাসেট এমনকি সর্বাধিক কাজের জন্যও অনুসন্ধান করতে হবে another একটি বিশাল ডেটাসেট যখন অন্য বিশাল ডেটা সেটে ফলস্বরূপ আসে, যা ক্রমান্বয়ে প্রক্রিয়া করা উচিত। এই মুহুর্তে, একক একক সময়ে (এলোমেলো অ্যাক্সেস) ডেটা যে কোনও পয়েন্টে অ্যাক্সেসের জন্য একটি নতুন সমাধান প্রয়োজন।

অন্যান্য সমস্ত ফাইল-সিস্টেমের মতো, এইচডিএফএস আমাদের সঞ্চয়স্থান সরবরাহ করে তবে উচ্চ ত্রুটিপুট এবং ডেটা ক্ষতি হ্রাসের কম ঝুঁকির সাথে একটি ফল্ট সহনশীল পদ্ধতিতে (প্রতিরূপের কারণে) ut তবে, এইচডিএফএসে এলোমেলোভাবে পড়ার এবং লেখার অ্যাক্সেসের অভাব রয়েছে। এখানেই এইচবেস ছবিতে আসে। এটি গুগলের বিগ টেবিলের পরে মডেল করা একটি বিতরণযোগ্য, স্কেলযোগ্য, বড় ডেটা স্টোর। ক্যাসান্দ্রা কিছুটা হাবেসের সাথে মিল রয়েছে।


4

একটি ছবিতে এইচবিএস এবং এইচডিএফএস উভয়ই

একটি ছবিতে এইচবিএস এবং এইচডিএফএস উভয়ই

বিঃদ্রঃ:

এইচডিএফস এবং হ্যাডোপ এইচডিএফএস উভয়ই সহকারে ক্লাস্টারে ডেটানোড (সংঘবদ্ধ অঞ্চল সার্ভার) এবং নেমনোডের মতো এইচডিএফএস রাক্ষণগুলি (সবুজায় হাইলাইটেড) পরীক্ষা করুন

এইচডিএফএস হ'ল একটি বিতরণ ফাইল সিস্টেম যা বড় ফাইলগুলির স্টোরেজের জন্য উপযুক্ত। যা ফাইলগুলিতে দ্রুত স্বতন্ত্র রেকর্ড লুকআপ সরবরাহ করে না।

HBase অন্যদিকে, HDFS উপরে নির্মিত এবং বৃহৎ টেবিলের জন্য ফাস্ট রেকর্ড লুক-(এবং আপডেট) উপলব্ধ করা হয়। এটি কখনও কখনও ধারণাগত বিভ্রান্তির একটি বিষয় হতে পারে। এইচবিজে অভ্যন্তরীণভাবে আপনার ডেডিকে ইনডেক্সড "স্টোরফাইলেস" এ রাখে যা উচ্চ গতির অনুসন্ধানের জন্য এইচডিএফএসে বিদ্যমান।

এটি কেমন দেখাচ্ছে?

ঠিক আছে, পরিকাঠামো পর্যায়ে, গুচ্ছের প্রতিটি সালভ মেশিনে নিম্নলিখিত রাক্ষস রয়েছে

  • অঞ্চল সার্ভার - এইচবেস
  • ডেটা নোড - এইচডিএফএস

স্লেভ মেশিন

লুকআপের সাথে এটি কীভাবে দ্রুত?

এইচবিএস নিম্নলিখিত ডেটা মডেলটি ব্যবহার করে এইচডিএফএস (কখনও কখনও অন্যান্য বিতরণকৃত ফাইল সিস্টেমগুলি) অন্তর্নিহিত স্টোরেজ হিসাবে দ্রুত অনুসন্ধানগুলি অর্জন করে

  • টেবিল

    • একটি HBase সারণীতে একাধিক সারি রয়েছে।
  • সারি

    • এইচবিজে একটি সারিটিতে একটি সারি কী এবং তার সাথে যুক্ত মানগুলির সাথে এক বা একাধিক কলাম রয়েছে। সারিগুলি সংরক্ষণের সাথে সাথে সারি কী দ্বারা বর্ণমালা অনুসারে বাছাই করা হয়। এই কারণে, সারি কীটির নকশাটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। লক্ষ্যটি এমনভাবে ডেটা সংরক্ষণ করা যাতে সম্পর্কিত সারিগুলি একে অপরের কাছাকাছি থাকে। একটি সাধারণ সারি কী প্যাটার্ন হ'ল একটি ওয়েবসাইট ডোমেন। যদি আপনার সারি কীগুলি ডোমেন হয় তবে আপনার সম্ভবত এগুলি বিপরীতে সংরক্ষণ করা উচিত (org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)। এইভাবে, অ্যাপাচি ডোমেনের সমস্তগুলি সাবডোমেনের প্রথম অক্ষরের ভিত্তিতে ছড়িয়ে দেওয়ার পরিবর্তে টেবিলের একে অপরের কাছে রয়েছে।
  • স্তম্ভ

    • এইচবেসে একটি কলামে একটি কলাম পরিবার এবং একটি কলামের যোগ্যতা রয়েছে, যা একটি: (কোলন) চরিত্র দ্বারা সীমিত করা হয়।
  • কলাম পরিবার

    • কলাম পরিবারগুলি প্রায়শই পারফরম্যান্সের কারণে শারীরিকভাবে কলাম এবং তাদের মানগুলির একটি সেট সেট করে। প্রতিটি কলাম পরিবারে স্টোরেজ বৈশিষ্ট্যের একটি সেট থাকে যেমন এর মানগুলিকে মেমরিতে ক্যাশ করা উচিত কিনা, তার ডেটা কীভাবে সংকুচিত করা হয় বা এর সারি কীগুলি এনকোড করা হয় এবং অন্যান্য and টেবিলের প্রতিটি সারিতে একই কলাম পরিবার থাকে, যদিও প্রদত্ত সারিতে প্রদত্ত কলাম পরিবারে কোনও কিছু সংরক্ষণ করা যায় না।
  • কলামের যোগ্যতা অর্জনকারী

    • প্রদত্ত তথ্যের টুকরো সূচক সরবরাহ করতে একটি কলাম পরিবারে একটি কলাম যোগ্যতা যুক্ত করা হয়েছে। একটি কলাম পারিবারিক বিষয়বস্তু দেওয়া, একটি কলাম যোগ্যতা সামগ্রী হতে পারে: এইচটিএমএল এবং অন্যটি হতে পারে বিষয়বস্তু: পিডিএফ। যদিও কলাম পরিবারগুলি টেবিল তৈরির সময় স্থির করা হয়েছে, কলামের যোগ্যতাগুলি পরিবর্তনযোগ্য এবং সারিগুলির মধ্যে খুব বেশি পৃথক হতে পারে।
  • কোষ

    • একটি ঘরটি সারি, কলাম পরিবার এবং কলামের যোগ্যতাগুলির সমন্বয় এবং এতে একটি মান এবং একটি টাইমস্ট্যাম্প থাকে যা মানটির সংস্করণটি উপস্থাপন করে।
  • টাইমস্ট্যাম্প

    • একটি টাইমস্ট্যাম্প প্রতিটি মান পাশাপাশি লেখা হয় এবং একটি মান একটি প্রদত্ত সংস্করণ জন্য সনাক্তকারী। ডিফল্টরূপে, টাইমস্ট্যাম্পটি ডেটা লেখার সময় অঞ্চলসভারের সময়কে উপস্থাপন করে তবে আপনি যখন ঘরে ঘরে ডেটা রাখেন তখন আপনি একটি আলাদা টাইমস্ট্যাম্প মানটি নির্দিষ্ট করতে পারেন।

ক্লায়েন্ট পড়ার অনুরোধ প্রবাহ:

ক্লায়েন্ট পড়ার অনুরোধ প্রবাহ

উপরের ছবিতে মেটা টেবিলটি কী?

মেটা টেবিল

সমস্ত তথ্যের পরে, এইচবিতে পঠিত প্রবাহ হস্তক্ষেপে এই সত্তাগুলি স্পর্শ করে

  1. প্রথমে, স্ক্যানারটি ব্লক ক্যাশে সারি কক্ষগুলি সন্ধান করে - পঠন-ক্যাশে। সম্প্রতি পঠন মূল মানগুলি এখানে ক্যাশে করা হয়, এবং মেমরির প্রয়োজন হলে সর্বশেষে ব্যবহৃত ব্যবহারগুলি উচ্ছেদ করা হয়।
  2. এর পরে, স্ক্যানারটি মেমস্টোরগুলিতে দেখায় , সর্বাধিক সাম্প্রতিক মেমরির লেখার ক্যাশে।
  3. যদি স্ক্যানারটি মেমস্টোর এবং ব্লক ক্যাশে সমস্ত সারি কক্ষগুলি সন্ধান করে না, তবে এইচবেস ব্লক ক্যাশে সূচকগুলি এবং মেমরিতে এইচএফাইলস লোড করতে ব্লুম ফিল্টার ব্যবহার করবে , এতে লক্ষ্য সারি কোষ থাকতে পারে।

উত্স এবং আরও তথ্য:

  1. এইচবিজে ডেটা মডেল
  2. HBase আর্কিটেকুট

1

তথ্যসূত্র: http://www.quora.com/What-is-the-differences-between-HBASE- এবং-HDFS-in- Hadoop

হডোপ বেশ কয়েকটি সাবসিস্টেমের একটি সাধারণ নাম: 1) এইচডিএফএস। বিতরণযোগ্য ফাইল সিস্টেম যা অপ্রয়োজনীয় ইত্যাদি যত্ন নেওয়া মেশিনগুলির একটি গোষ্ঠীতে ডেটা বিতরণ করে 2) মানচিত্র হ্রাস uce এইচডিএফএসের শীর্ষে একটি জব ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম - এইচডিএফএসে সঞ্চিত ডেটা প্রসেসিং ম্যাপ-হ্রাস (এবং অন্যান্য ধরণের) কাজের পরিচালনা করতে।

মূলত এর অর্থ এটি একটি অফলাইন সিস্টেম - আপনি এইচডিএফএসে ডেটা সঞ্চয় করেন এবং আপনি কাজ চালিয়ে এটি প্রক্রিয়া করতে পারেন।

অন্যদিকে কলাম ভিত্তিক ডাটাবেসে এইচবিজ। এটি স্টোরেজ হিসাবে এইচডিএফএস ব্যবহার করে - যা ব্যাকআপ \ রিডানডেন্সি \ ইত্যাদির যত্ন নেয় তবে এটি একটি "অনলাইন স্টোর" - যার অর্থ আপনি নির্দিষ্ট সারি-সারি ইত্যাদির জন্য এটি অনুসন্ধান করতে পারেন এবং তাত্ক্ষণিক মান পেতে পারেন।


0

এইচডিএফএস একটি জাভা ভিত্তিক বিতরণ করা ফাইল সিস্টেম যা আপনাকে হ্যাডোপ ক্লাস্টারে একাধিক নোড জুড়ে বড় ডেটা সঞ্চয় করতে দেয়। যেখানে এইচবেজ একটি নোএসকিউএল ডাটাবেস (এনটিএফএস এবং মাইএসকিউএল এর অনুরূপ)।

যেহেতু এইচডিএফএস এবং এইচবেস উভয়ই বিতরণ করা পরিবেশে স্ট্রাকচার্ড, অর্ধ-কাঠামোগত এবং কাঠামোগত সমস্ত ধরণের ডেটা সঞ্চয় করে।

এইচডিএফএস এবং এইচবিএসের মধ্যে পার্থক্য

  • এইচবিএস বড় ডেটা সেটগুলির মধ্যে স্বল্প পরিমাণে ডেটাতে কম বিলম্বিত অ্যাক্সেস সরবরাহ করে যখন এইচডিএফএস উচ্চ বিলম্বিত ক্রিয়াকলাপ সরবরাহ করে।
  • এইচবিএস এলোমেলো পড়া এবং লেখার সমর্থন করে যখন এইচডিএফএস ওয়ার্ম সমর্থন করে (একবারে অনেকবার বা একাধিকবার পড়ুন একবার লিখুন)।
  • এইচডিএফএসটি মূলত বা প্রাথমিকভাবে মানচিত্রের কাজগুলির মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা হয় যখন শ্বেত কমান্ড, জাভা এপিআই, আরইএসটি, অভ্র বা থ্রিফ্ট এপিআইয়ের মাধ্যমে এইচবিতে অ্যাক্সেস করা হয়।

এইচডিএফএস একটি বিতরণ পরিবেশে বড় ডেটা সেট সঞ্চয় করে এবং সেই ডেটাতে ব্যাচ প্রসেসিংয়ের সুবিধা দেয়।

যদিও এইচবেস একটি কলাম ওরিয়েন্টেড উপায়ে ডেটা সংরক্ষণ করে যেখানে প্রতিটি কলাম একসাথে সংরক্ষণ করা হয়, রিডিং রিয়েল টাইম প্রসেসিংয়ে দ্রুততর হয়ে ওঠে।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.