HBase-Tutorial: Umfassender Leitfaden für Anfänger [2022]

Big Data ist einer der am schnellsten wachsenden Sektoren. Von Technologiegiganten wie Facebook bis hin zu Finanzinstituten nutzen alle Big Data, um ihre Betriebsabläufe zu verbessern. Und eine der beliebtesten Big-Data-Lösungen ist Hadoop.

Um mehr über Hadoop zu erfahren, müssen Sie sich mit all seinen Hauptkomponenten vertraut machen. Aus diesem Grund besprechen wir in diesem Artikel HBase, einen wesentlichen Bestandteil von Hadoop. Wir besprechen HBase-Grundlagen wie seine Architektur, Geschichte und Anwendungen. Sie können diesen Artikel zum späteren Nachschlagen mit einem Lesezeichen versehen.

Lass uns anfangen.

Was ist HBase?

Ähnlich wie Big Table von Google ist HBase ein Datenmodell, das Ihnen einen schnellen Zugriff auf große Mengen strukturierter Daten ermöglicht. Es ist ein Produkt der Apache Software Foundation und Teil des Hadoop-Projekts. Es ist in Java geschrieben und eine nicht-relationale und verteilte Open-Source-Datenbank. Es läuft auf dem Hadoop Distributed File System (HDFS), der Speicherkomponente von Hadoop.

HBase ist verteilt, konsistent, mehrdimensional und spärlich. Sie können es mit großen Datenmengen, variablen Schemata und vielen anderen Anforderungen verwenden.

Sie fragen sich vielleicht, was Sparse-Daten sind. Nun, es ist ähnlich wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen.

Geschichte von HBase

Bevor wir über seine Eigenschaften und Funktionen sprechen, sollten Sie etwas über seine Geschichte wissen. Google hatte sein Papier auf BigTable im Jahr 2006 veröffentlicht, und danach erstellten Entwickler im Jahr 2007 den ersten HBase-Prototypen.

Die erste Version von HBase kam im Oktober 2007 zusammen mit Hadoop auf den Markt. 2008 wurde es zum Unterprojekt von Hadoop und 2010 zu einem Apache-Top-Level-Projekt. Man kann sagen, dass es sich Seite an Seite mit Hadoop und seinen anderen Hauptkomponenten entwickelt hat.

Warum brauchen wir HBase?

Vor Big Data war RDBMS die führende Lösung für Datenspeicherungsprobleme. Aber als die Datenmenge zunahm, verspürten die Unternehmen den Bedarf an einer besseren Datenspeicher- und Verwaltungslösung. Dann kam Hadoop.

Es verwendet ein verteiltes Speichersystem und verfügt über MapReduce zur Verarbeitung der Daten. Hadoop hat mehrere Komponenten wie HDFS und MapReduce.

HBase gehört zu diesen wesentlichen Komponenten. Seine Eigenschaften machen es zu einem wichtigen Mitglied des Hadoop-Ökosystems. Es ermöglicht Ihnen, große Datenmengen schnell zu bearbeiten. Es bietet Ihnen auch die hochsichere Verwaltung Ihrer Daten. Sie können MapReduce-Jobs auch mit HBase-Tabellen sichern.

Darüber hinaus ist Hadoop nur in der Lage, eine Stapelverarbeitung durchzuführen. Es greift nur sequentiell auf Daten zu. Tools wie HBase und MongoDB ermöglichen es Hadoop, auf die Daten zufällig und nicht sequentiell zuzugreifen.

Unterschiede zwischen HDFS und HBase

Da sowohl HDFS als auch HBase Komponenten von Hadoop sind, kann es für jeden etwas verwirrend sein, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen, obwohl sie sehr unterschiedlich sind und unterschiedliche Aufgaben ausführen.

HDFS ist das verteilte Dateisystem von Hadoop, und Sie verwenden es zum Speichern großer Datenmengen. HBase hingegen ist eine Datenbank, die auf HDFS basiert. Sie können einzelne Datensätze in HDFS nicht schnell nachschlagen, aber Sie können mit HBase.

HDFS bietet Stapelverarbeitung mit hoher Latenz, während HBase den Zugriff mit geringer Latenz ermöglicht. Sie erhalten sequenziellen Zugriff auf Ihre Dateien in HDFS, aber mit HBase erhalten Sie wahlfreien Zugriff. Insgesamt erhöht HBase die Geschwindigkeit bestimmter Vorgänge, die Sie mit HDFS ausführen können.

Architektur von HBase

Wir können die HBase-Architektur als einen spaltenorientierten Schlüsselwertspeicher von Daten definieren. Wie wir bereits festgestellt haben, funktioniert es perfekt auf HDFS, indem es seine Zugänglichkeit und Betriebsgeschwindigkeit verbessert. Die drei Hauptbestandteile von HBase sind:

• Regionsserver
• HMaster-Server
• Tierpfleger

HMaster ist für Verwaltungsfunktionen und die Koordination von Regionsservern verantwortlich. Zookeeper ist für die Konfigurationsinformationen und die verteilte Synchronisation verantwortlich.

Speicherung in HBase

Dieser HBase-Schulungsblog wäre unvollständig, wenn er nicht seinen Speichermechanismus besprochen hätte. Wir haben bereits erwähnt, dass HBase eine spaltenorientierte Datenbank ist und ihre Tabellen nach Zeilen sortiert. Das Schema in HBase definiert Spaltenfamilien, die Schlüssel-Wert-Paare sind. Eine Tabelle kann viele Spaltenfamilien haben, und eine Spaltenfamilie kann mehrere Spalten haben. Jede Zelle in der Tabelle hat einen Zeitstempel.

Wir können es folgendermaßen aufschlüsseln:

• Eine Tabelle hat mehrere Zeilen
• Eine Zeile hat mehrere Spaltenfamilien
• Eine Stützenfamilie hat verschiedene Stützen
• Eine Spalte hat verschiedene Schlüssel-Wert-Paare

Zeilenorientiert vs. Spaltenorientiert

Sie wissen, dass HBase eine spaltenorientierte Datenbank ist, aber Sie wissen vielleicht, was das bedeutet. Nun, eine zeilenorientierte Datenbank eignet sich hervorragend für Online-Transaktionsprozesse, während eine spaltenorientierte Datenbank hervorragend für die analytische Online-Verarbeitung geeignet ist. In ähnlicher Weise eignet sich Ersteres für die Arbeit mit kleinen Mengen von Zeilen und Spalten, während Letzteres für große Mengen derselben geeignet ist.

HBase-Anwendungen

Aufgrund der Fähigkeit von HBase, die Zugänglichkeit und Geschwindigkeit der Datenspeicherung zu verbessern, findet es Anwendung in vielen Branchen. Sie haben in der Geschichte von HBase bereits gelesen, dass es schon lange auf dem Markt erhältlich ist. Mit über einem Jahrzehnt an Updates und Weiterentwicklungen ist es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jeden Big-Data-Profi geworden.

Im Folgenden sind die Anwendungen von HBase aufgeführt:

• Wir verwenden HBase, wenn wir umfangreiche Anwendungen schreiben müssen
• Wenn wir Online-Protokollanalysen durchführen müssen, um Compliance-Berichte zu erstellen
• Wenn wir schnellen und wahlfreien Zugriff auf unsere in HDFS gespeicherten Daten benötigen
• Wenn wir Echtzeit-Lese-/Schreibzugriff auf große Datenmengen benötigen (Big Data)

Viele bedeutende Organisationen wie Google und Facebook verwenden HBase für ihre internen Abläufe. Big Data ist überall verbreitet, und deshalb ist auch der Bedarf an HBase relativ gestiegen.

Abschließende Gedanken

Da die Nachfrage von Hadoop-Experten so hoch wie nie zuvor ist, wäre es für Big-Data-Experten angebracht, so viel wie möglich über diese Lösung zu lernen. HBase hat viele Anwendungen und das auch noch in den unterschiedlichsten Branchen. Aus diesem Grund ist es notwendig, sich mit den Grundlagen von HBase und seinen fortgeschrittenen Aspekten vertraut zu machen.

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