Die häufigsten Fragen und Antworten zu HBase-Interviews [Ultimate Guide]

Apache HBase ist eine hervorragende Big-Data-Lösung, wenn Sie möchten, dass Ihre Anwendung Daten in Echtzeit pusht oder pullt. Es ist vor allem für sein flexibles Schema und seine hohe Geschwindigkeit bekannt. Dieser Artikel soll Ihnen Antworten auf einige der wichtigsten HBase-Interviewfragen geben . Interviewer wollen sowohl das technische als auch das allgemeine Bewusstsein der Kandidaten testen. Daher sollten Sie sich bemühen, die Konzepte präzise und gründlich zu kommunizieren.

Viele führende Unternehmen weltweit verwenden die Hbase-Technologie, darunter Adobe, HubSpot, Facebook, Twitter, Yahoo! und OpenLogic sowie StumbleUpon. Für angehende Webentwickler, die skalierbare Websites erstellen möchten, kann sich das Beherrschen von Tools wie Hadoop und HBase als äußerst nützlich erweisen.

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Die wichtigsten Fragen und Antworten zu HBase-Interviews

1. Was ist HBase?

Es ist eine spaltenorientierte Datenbank, die von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. HBase wird auf einem Hadoop-Cluster ausgeführt und zum Speichern halbstrukturierter und unstrukturierter Daten verwendet. Es hat also kein starres Schema wie das einer traditionellen relationalen Datenbank. Außerdem wird keine SQL-Syntaxstruktur unterstützt. HBase speichert und verarbeitet Daten über einen Masterknoten, der die Cluster- und Regionsserver reguliert.

2. Was sind die Gründe für die Verwendung von Hbase?

HBase bietet ein Speichersystem mit hoher Kapazität und wahlfreie Lese- und Schreibvorgänge. Es kann große Datensätze verarbeiten und mehrere Operationen pro Sekunde ausführen. Das verteilte und horizontal skalierbare Design macht HBase zu einer beliebten Wahl für Echtzeitanwendungen.

3. Erklären Sie die Schlüsselkomponenten von HBase.

Zu den Arbeitsteilen von HBase gehören Zookeeper, HBase Master, RegionServer, Region und Katalogtabellen. Der Zweck jedes Elements kann wie folgt beschrieben werden:

• Zookeeper koordiniert zwischen dem Client und dem HBase-Master
• HBase Master überwacht den RegionServer und kümmert sich um die Admin-Funktionen
• RegionServer überwacht die Region
• Region enthält den MemStore und HFile
• Katalogtabellen umfassen ROOT und META

Grundsätzlich besteht Hbase aus einer Reihe von Tabellen, wobei jede Tabelle Zeilen, Spalten und einen Primärschlüssel enthält. Es ist die HBase-Spalte, die das Attribut eines Objekts bezeichnet.

4. Was sind die verschiedenen Arten von Betriebsbefehlen in HBase?

Es gibt fünf entscheidende Betriebsbefehle in HBase: Get, Delete, Put, Increment und Scan.

Get wird verwendet, um die Tabelle zu lesen. Über HTable.get ausgeführt, gibt es Daten oder Attribute einer bestimmten Zeile aus der Tabelle zurück. Delete entfernt Zeilen aus einer Tabelle, während Put Zeilen hinzufügt oder aktualisiert. Increment ermöglicht Inkrementoperationen für eine einzelne Zeile. Schließlich wird Scan verwendet, um für bestimmte Attribute über mehrere Zeilen zu iterieren.

5. Was verstehen Sie unter WAL und Hlog?

• WAL steht für Write Ahead Log und ist dem BIN-Log in MySQL ziemlich ähnlich. Es zeichnet alle Änderungen in den Daten auf.
• HLog ist die standardmäßige In-Memory-Sequenzdatei von Hadoop, die den HLogkey-Speicher verwaltet.

WAL und HLog dienen als Lebensadern bei Serverausfällen und Datenverlust. Wenn der RegionServer abstürzt oder nicht verfügbar ist, stellen WAL-Dateien sicher, dass die Datenänderungen wiedergegeben werden können.

6. Beschreiben Sie einige Situationen, in denen Sie Hbase verwenden würden.

Es ist geeignet, HBase zu verwenden, wenn:

• Die Größe Ihrer Daten ist enorm, sodass Sie mit Millionen von Datensätzen arbeiten müssen.
• Sie implementieren ein komplettes Redesign und überarbeiten das herkömmliche RDBMS.
• Sie verfügen über die Ressourcen, um Infrastrukturinvestitionen in Cluster zu tätigen.
• Es gibt bestimmte SQL-lose Befehle wie Transaktionen, typisierte Spalten, innere Zeilen usw.

7. Was meinen Sie mit Spaltenfamilien und Zeilenschlüsseln?

Spaltenfamilien bilden die grundlegenden Speichereinheiten in HBase. Diese werden während der Tabellenerstellung definiert und zusammen auf der Festplatte gespeichert, wodurch später die Anwendung von Funktionen wie Komprimierung ermöglicht wird.

Ein Zeilenschlüssel ermöglicht die logische Gruppierung von Zellen. Er wird dem kombinierten Schlüssel vorangestellt, sodass die Anwendung die Sortierreihenfolge definieren kann. Auf diese Weise können alle Zellen mit demselben Zeilenschlüssel auf demselben Server gespeichert werden.

8. Wie unterscheidet sich HBase von einer relationalen Datenbank?

HBase unterscheidet sich von einer relationalen Datenbank, da es sich um einen schemalosen, spaltenorientierten Datenspeicher handelt, der spärlich gefüllte Tabellen enthält. Eine relationale Datenbank ist schemabasiert, zeilenorientiert und speichert normalisierte Daten in dünnen Tabellen. Darüber hinaus hat HBase den Vorteil einer automatisierten Partitionierung, während es in RDBMS keine solche integrierte Unterstützung gibt.

Lesen Sie: DBMS vs. RDBMS: Unterschied zwischen DBMS und RDBMS

9. Was macht eine Zelle in HBase aus?

Zellen sind die kleinsten Einheiten von HBase-Tabellen, die die Daten in Form von Tupeln enthalten. Ein Tupel ist eine Datenstruktur mit mehreren Teilen. In HBase besteht es aus {Zeile, Spalte, Version}.

10. Definieren Sie die Komprimierung in HBase.

Komprimierung ist der Prozess, der verwendet wird, um HFiles zu einer einzigen Datei zusammenzuführen, bevor die alten Dateien aus der Datenbank entfernt werden.

11. Können Sie direkt auf HFile zugreifen, ohne HBase zu verwenden?

Ja, es gibt eine einzigartige Technik, um ohne die Hilfe von HBase direkt auf HFile zuzugreifen. Zu diesem Zweck kann die Methode HFile.main verwendet werden.

12. Diskutieren Sie Lösch- und Tombstone-Marker in HBase.

In HBase führt ein normaler Löschvorgang zu einer Tombstone-Markierung. Die gelöschten Zellen werden unsichtbar, aber die von ihnen repräsentierten Daten werden tatsächlich während der Komprimierung entfernt. HBase verfügt über drei Arten von Tombstone-Markierungen:

• Versionslöschmarkierung: Markiert eine einzelne Version einer Spalte zum Löschen
• Spaltenlöschmarkierung : Markiert alle Versionen einer Spalte
• Familienlöschmarker: Setzt alle Spalten einer Spaltenfamilie zum Löschen

Hierbei ist zu beachten, dass eine Zeile in HBase nach einer größeren Verdichtung komplett gelöscht würde. Wenn Sie daher Daten löschen und weitere Daten hinzufügen, werden die Gets möglicherweise durch Tombstone-Markierungen maskiert, und die eingefügten Werte werden möglicherweise erst nach der Komprimierung angezeigt.

13. Was passiert, wenn Sie die Blockgröße einer Spaltenfamilie ändern?

Wenn Ihre Datenbank bereits belegt ist und Sie die Blockgröße Ihrer Spaltenfamilie in HBase ändern möchten, können die alten Daten in der alten Blockgröße verbleiben. Während der Komprimierung würden sich die alten und neuen Daten wie folgt verhalten:

• Vorhandene Daten würden die neue Blockgröße annehmen und weiterhin korrekt gelesen werden.
• Neue Dateien würden die neue Blockgröße haben.

Auf diese Weise werden alle Daten vor der nächsten größeren Verdichtung auf die gewünschte Blockgröße transformiert.

14. Definieren Sie die verschiedenen Modi, die HBase ausführen kann.

HBase kann entweder im Standalone-Modus oder im verteilten Modus ausgeführt werden. Standalone ist der Standardmodus von HBase, der das lokale Dateisystem anstelle von HDFS verwendet. Der verteilte Modus kann weiter unterteilt werden in:

• Pseudo-verteilter Modus: Alle Daemons werden auf einem einzigen Knoten ausgeführt
• Vollständig verteilter Modus: Daemons werden auf allen Knoten im Cluster ausgeführt

15. Wie würden Sie Joins in HBase implementieren?

HBase verwendet MapReduce-Jobs, um Terabytes an Daten skalierbar zu verarbeiten. Joins werden nicht direkt unterstützt, aber die Join-Abfragen werden durch Abrufen von Daten aus HBase-Tabellen implementiert.

Checkout: Hadoop-Interviewfragen

16. Diskutieren Sie den Zweck von Filtern in HBase.

Filter wurden in Apache HBase 0.92 eingeführt, um Benutzern den Zugriff auf HBase über Shell oder Thrift zu erleichtern. Sie kümmern sich also um Ihre serverseitigen Filteranforderungen. Es gibt auch Dekorationsfilter, die die Verwendung von Filtern erweitern, um zusätzliche Kontrolle über zurückgegebene Daten zu erhalten. Hier sind einige Beispiele für Filter in HBase:

• Bloom-Filter: Wird normalerweise für Echtzeitabfragen verwendet und ist eine platzsparende Methode, um zu wissen, ob eine HFile eine bestimmte Zeile oder Zelle enthält
• Seitenfilter: Durch die Annahme der Seitengröße als Parameter kann der Seitenfilter den Scan einzelner HRegions optimieren

17. Vergleiche HBase mit (i) Cassandra (ii) Hive.

(i) HBase und Cassandra: Sowohl Cassandra als auch HBase sind NoSQL-Datenbanken, die für die Verwaltung großer Datensätze entwickelt wurden. Die Syntax der Cassandra Query Language (CQL ) ist jedoch SQL nachempfunden. In beiden Datenspeichern bildet der Zeilenschlüssel den Primärindex. Cassandra kann Sekundärindizes für Spaltenwerte erstellen. Daher kann es den Datenzugriff in Spalten mit vielen Wiederholungen verbessern. HBase fehlt diese Bestimmung, verfügt aber über andere Mechanismen, um die sekundäre Indexfunktionalität einzubringen. Diese Methoden können leicht in Online-Referenzhandbüchern gefunden werden.

(ii) HBase und Hive: Beides sind Hadoop-basierte Technologien. Wie oben erwähnt, ist HBase eine NoSQL-Schlüssel/Wert-Datenbank. Andererseits ist Hive eine SQL-ähnliche Engine, die anspruchsvolle MapReduce-Jobs ausführen kann. Sie können Daten lesen und schreiben von Hive zu HBase und umgekehrt. Während Hive eher für analytische Aufgaben geeignet ist, ist HBase eine hervorragende Lösung für Echtzeitabfragen.

Lesen Sie auch: HBase-Architektur: Alles, was Sie wissen müssen

Fazit

Diese HBase-Interviewfragen und Anwendungsfälle bringen uns zum Ende dieses Artikels. Wir haben versucht, verschiedene Themen abzudecken, um Grund-, Mittel- und Fortgeschrittenenniveaus gerecht zu werden. Überarbeiten Sie also weiter, um bei Ihrem Personalvermittler einen herausragenden Eindruck zu hinterlassen!

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