Tutorial HBase: Ghid cuprinzător pentru începători [2022]

Big Data este unul dintre sectoarele cu cea mai rapidă creștere. De la giganți ai tehnologiei, cum ar fi Facebook, până la instituții financiare, toată lumea folosește big data pentru a-și îmbunătăți operațiunile. Și una dintre cele mai populare soluții de date mari este Hadoop.

Pentru a afla despre Hadoop, va trebui să aflați despre toate componentele sale majore. De aceea, în acest articol, vom discuta despre HBase, o parte esențială a Hadoop. Vom discuta despre elementele de bază ale HBase, cum ar fi arhitectura, istoria și aplicațiile sale. Puteți marca acest articol pentru referințe viitoare.

Să începem.

Ce este HBase?

Similar cu Big Table de la Google, HBase este un model de date care vă oferă acces rapid la cantități mari de date structurate. Este un produs al Apache Software Foundation și face parte din proiectul Hadoop. Este scris în Java și este o bază de date distribuită non-relațională și open-source. Acesta rulează pe Hadoop Distributed File System (HDFS), componenta de stocare a Hadoop.

HBase este distribuită, consistentă, multidimensională și rară. Îl puteți folosi cu cantități mari de date, schema variabilă și multe alte cerințe.

S-ar putea să vă întrebați ce sunt datele rare. Ei bine, este similar cu a căuta un ac într-un car de fân.

Istoria HBasei

Înainte de a vorbi despre caracteristicile și funcțiile sale, ar trebui să știți despre istoria sa. Google și-a lansat documentul despre BigTable în 2006, iar după aceea, dezvoltatorii au creat primul prototip HBase în 2007.

Prima versiune de HBase a ajuns pe piață în octombrie 2007 alături de Hadoop. În 2008, a devenit subproiectul Hadoop, iar în 2010, a devenit un proiect Apache de nivel superior. Puteți spune că s-a dezvoltat cot la cot cu Hadoop și cu celelalte componente majore ale sale.

De ce avem nevoie de HBase?

Înainte de big data, RDBMS era soluția principală pentru problemele de stocare a datelor. Dar, pe măsură ce cantitatea de date a crescut, companiile au simțit nevoia unei soluții mai bune de stocare și gestionare a datelor. Atunci a sosit Hadoop.

Utilizează un sistem de stocare distribuit și are MapReduce pentru procesarea datelor. Hadoop are mai multe componente, cum ar fi HDFS și MapReduce.

HBază se numără printre acele componente esențiale. Caracteristicile sale îl fac un membru crucial al ecosistemului Hadoop. Vă permite să lucrați rapid la cantități mari de date. De asemenea, vă oferă un management extrem de sigur al datelor dvs. De asemenea, puteți susține joburile MapReduce cu HBase Tables.

Mai mult decât atât, Hadoop este capabil să efectueze doar procesarea în lot. Accesează numai secvenţial datele. Instrumente precum HBase și MongoDB permit lui Hadoop să acceseze datele aleatoriu și nu într-o manieră secvențială.

Diferențele dintre HDFS și HBase

Deoarece atât HDFS, cât și HBase sunt componente ale Hadoop, poate fi puțin confuz pentru oricine să înțeleagă diferențele dintre ele, chiar dacă sunt foarte diferite și efectuează sarcini separate.

HDFS este sistemul de fișiere distribuit al Hadoop și îl utilizați pentru stocarea unor cantități mari de date. HBase, pe de altă parte, este o bază de date care se bazează pe HDFS. Nu puteți căuta rapid înregistrări individuale în HDFS, dar puteți cu HBase.

HDFS oferă procesare în loturi cu latență ridicată, în timp ce HBase oferă acces cu latență scăzută. Obțineți acces secvenţial la fișierele dvs. în HDFS, dar cu HBase, aveți acces aleatoriu. În general, HBase crește viteza operațiunilor specifice pe care le puteți efectua cu HDFS.

Arhitectura HBase

Putem defini arhitectura HBase ca un depozit de date cheie-valoare centrat pe coloană. După cum am stabilit anterior, funcționează perfect pe lângă HDFS, îmbunătățind accesibilitatea și viteza de operare. Cele trei părți principale ale HBase sunt:

• Servere de regiune
• HMaster Server
• Ingrijitor zoo

HMaster este responsabil pentru funcțiile administrative și coordonarea serverelor regiunii. Zookeeper este responsabil pentru informațiile de configurare și sincronizarea distribuită.

Depozitare în HBase

Acest blog de instruire HBase ar fi incomplet fără a discuta despre mecanismul său de stocare. Am menționat deja că HBase este o bază de date orientată pe coloane și își sortează tabelele după rânduri. Schema din HBase definește familii de coloane care sunt perechi cheie-valoare. Un tabel poate avea mai multe familii de coloane, iar o familie de coloane poate avea mai multe coloane. Fiecare celulă de pe tabel are un marcaj de timp.

O putem descompune în felul următor:

• Un tabel are mai multe rânduri
• Un rând are mai multe familii de coloane
• O familie de coloane are diverse coloane
• O coloană are perechi cheie-valoare diferite

Orientat pe rând vs. Orientat pe coloane

Știți că HBase este o bază de date orientată pe coloane, dar s-ar putea să spună ce înseamnă asta. Ei bine, o bază de date orientată pe rânduri este excelentă pentru procesele de tranzacții online, în timp ce o bază de date orientată pe coloane este excelentă pentru procesarea analitică online. În mod similar, primul este potrivit pentru a lucra cu cantități mici de rânduri și coloane, în timp ce cel din urmă este potrivit pentru cantități mari de aceleași.

Aplicații HBase

Datorită capacității HBase de a îmbunătăți accesibilitatea și viteza de stocare a datelor, găsește aplicații în multe industrii. Ați citit deja în istoria HBase că este disponibil pe piață de mult timp. Cu peste un deceniu de actualizări și progrese, acesta a devenit un instrument vital pentru orice profesionist în domeniul big data.

Următoarele sunt aplicațiile HBase:

• Folosim HBase atunci când trebuie să scriem aplicații grele
• Când trebuie să efectuăm analize online de jurnal pentru a crea rapoarte de conformitate
• Când avem nevoie de acces rapid și aleatoriu la datele noastre stocate în HDFS
• Când avem nevoie de acces de citire/scriere în timp real la cantități mari de date (Big Data)

Multe organizații importante, cum ar fi Google și Facebook, folosesc HBase pentru operațiunile lor interne. Big data este predominant peste tot și de aceea și cerințele de HBase au crescut relativ.

Gânduri finale

Având în vedere cererea experților Hadoop la cote maxime, ar fi potrivit ca profesioniștii în big data să învețe cât mai multe despre această soluție. HBase are multe aplicații și asta, într-o varietate de sectoare. De aceea, este necesar să învățați despre elementele de bază ale HBase și despre aspectele sale avansate.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.