Tutorial HBase: Guia completo para iniciantes [2022]

Big Data é um dos setores que mais cresce. De gigantes da tecnologia como o Facebook a instituições financeiras, todos estão usando big data para aprimorar suas operações. E uma das soluções de big data mais populares é o Hadoop.

Para aprender sobre o Hadoop, você precisará conhecer todos os seus principais componentes. É por isso que neste artigo discutiremos o HBase, uma parte essencial do Hadoop. Discutiremos os fundamentos do HBase, como sua arquitetura, história e aplicativos. Você pode marcar este artigo para referência futura.

Vamos começar.

O que é HBase?

Semelhante ao Big Table do Google, o HBase é um modelo de dados que fornece acesso rápido a grandes quantidades de dados estruturados. É um produto da Apache Software Foundation e faz parte do projeto Hadoop. É escrito em Java e é um banco de dados distribuído não relacional e de código aberto. Ele é executado no Hadoop Distributed File System (HDFS), o componente de armazenamento do Hadoop.

O HBase é distribuído, consistente, multidimensional e esparso. Você pode usá-lo com grandes quantidades de dados, esquema variável e muitos outros requisitos.

Você pode se perguntar o que são dados esparsos. Bem, é semelhante a procurar uma agulha no palheiro.

História do HBase

Antes de falarmos sobre suas características e funções, você deve conhecer sua história. O Google lançou seu artigo no BigTable em 2006 e, depois disso, os desenvolvedores criaram o primeiro protótipo do HBase em 2007.

A primeira versão do HBase chegou ao mercado em outubro de 2007 junto com o Hadoop. Em 2008, tornou-se o subprojeto do Hadoop e, em 2010, tornou-se um projeto de nível superior do Apache. Você pode dizer que se desenvolveu lado a lado com o Hadoop e seus outros componentes principais.

Por que precisamos de HBase?

Antes do big data, o RDBMS costumava ser a solução líder para problemas de armazenamento de dados. Mas à medida que a quantidade de dados aumentava, as empresas sentiam a necessidade de uma melhor solução de armazenamento e gerenciamento de dados. Foi quando o Hadoop chegou.

Utiliza um sistema de armazenamento distribuído e possui MapReduce para o processamento dos dados. O Hadoop possui vários componentes, como HDFS e MapReduce.

HBase está entre esses componentes essenciais. Seus recursos o tornam um membro crucial do ecossistema Hadoop. Ele permite que você trabalhe em grandes quantidades de dados rapidamente. Ele também oferece o gerenciamento altamente seguro de seus dados. Você também pode fazer backup de trabalhos MapReduce com tabelas HBase.

Além disso, o Hadoop é capaz de realizar apenas processamento em lote. Ele apenas acessa os dados sequencialmente. Ferramentas como HBase e MongoDB permitem que o Hadoop acesse os dados aleatoriamente e não de maneira sequencial.

Diferenças entre HDFS e HBase

Como o HDFS e o HBase são componentes do Hadoop, pode ser um pouco confuso para qualquer um entender as diferenças entre eles, mesmo que sejam muito diferentes e executem tarefas separadas.

HDFS é o sistema de arquivos distribuído do Hadoop, e você o usa para armazenar grandes quantidades de dados. O HBase, por outro lado, é um banco de dados baseado em HDFS. Você não pode procurar registros individuais rapidamente no HDFS, mas pode com o HBase.

O HDFS oferece processamento em lote de alta latência, enquanto o HBase oferece acesso de baixa latência. Você obtém acesso sequencial aos seus arquivos no HDFS, mas com o HBase, você obtém acesso aleatório. No geral, o HBase aumenta a velocidade de operações específicas que você pode realizar com o HDFS.

Arquitetura do HBase

Podemos definir a arquitetura HBase como um armazenamento de dados de valor-chave com foco em coluna. Como estabelecemos antes, ele funciona perfeitamente em cima do HDFS, aprimorando sua acessibilidade e velocidade de operação. As três partes principais do HBase são:

• Servidores de região
• Servidor HMaster
• Funcionário do zoológico

HMaster é responsável pelas funções administrativas e coordenação dos servidores da Região. O Zookeeper é responsável pelas informações de configuração e sincronização distribuída.

Armazenamento no HBase

Este blog de treinamento do HBase estaria incompleto sem discutir seu mecanismo de armazenamento. Já mencionamos que o HBase é um banco de dados orientado a colunas e classifica suas tabelas por linhas. O esquema no HBase define famílias de colunas que são pares chave-valor. Uma tabela pode ter muitas famílias de colunas e uma família de colunas pode ter várias colunas. Cada célula na tabela tem um carimbo de data/hora.

Podemos decompô-lo da seguinte forma:

• Uma tabela tem várias linhas
• Uma linha tem várias famílias de colunas
• Uma família de colunas tem várias colunas
• Uma coluna tem diferentes pares de valores-chave

Orientado por linha vs. Orientado por coluna

Você sabe que o HBase é um banco de dados orientado a colunas, mas pode saber o que isso significa. Bem, um banco de dados orientado a linhas é excelente para processos de transações online, enquanto um banco de dados orientado a colunas é excelente para processamento analítico online. Da mesma forma, o primeiro é adequado para trabalhar com pequenas quantidades de linhas e colunas, enquanto o segundo é adequado para grandes quantidades das mesmas.

Aplicativos HBase

Devido à capacidade do HBase de melhorar a acessibilidade e a velocidade do armazenamento de dados, ele encontra aplicações em muitos setores. Você já leu na história do HBase que ele está disponível no mercado há muito tempo. Com mais de uma década de atualizações e avanços, tornou-se uma ferramenta vital para qualquer profissional de big data.

Seguem as aplicações do HBase:

• Usamos o HBase quando precisamos escrever aplicativos pesados
• Quando precisamos realizar análises de log online para criar relatórios de conformidade
• Quando precisamos de acesso rápido e aleatório aos nossos dados armazenados no HDFS
• Quando precisamos de acesso de leitura/gravação em tempo real a grandes quantidades de dados (Big Data)

Muitas organizações importantes, como Google e Facebook, usam o HBase para suas operações internas. O big data é predominante em todos os lugares, e é por isso que a exigência do HBase também aumentou relativamente.

Pensamentos finais

Com a demanda de especialistas em Hadoop em alta, seria adequado que profissionais de big data aprendessem o máximo possível sobre essa solução. O HBase tem muitas aplicações e isso também, em diversos setores. É por isso que é necessário aprender sobre o básico do HBase e seus aspectos avançados.

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