HBase Eğitimi: Yeni Başlayanlar İçin Kapsamlı Kılavuz [2022]

Büyük Veri, en hızlı büyüyen sektörlerden biridir. Facebook gibi teknoloji devlerinden finans kurumlarına kadar herkes operasyonlarını geliştirmek için büyük veri kullanıyor. Ve en popüler büyük veri çözümlerinden biri Hadoop'tur.

Hadoop hakkında bilgi edinmek için tüm ana bileşenleri hakkında bilgi edinmeniz gerekir. Bu nedenle bu makalede Hadoop'un önemli bir parçası olan HBase'den bahsedeceğiz. Mimarisi, tarihi ve uygulamaları gibi HBase temellerini tartışacağız. Bu makaleyi ileride başvurmak üzere yer imlerine ekleyebilirsiniz.

Başlayalım.

HBase nedir?

Google'ın Büyük Tablosuna benzer şekilde HBase, büyük miktarlarda yapılandırılmış verilere hızlı erişim sağlayan bir veri modelidir. Apache Software Foundation'ın bir ürünüdür ve Hadoop projesinin bir parçasıdır. Java ile yazılmıştır ve ilişkisel olmayan ve açık kaynaklı dağıtılmış bir veritabanıdır. Hadoop'un depolama bileşeni olan Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) üzerinde çalışır.

HBase dağıtılmış, tutarlı, çok boyutlu ve seyrektir. Çok büyük miktarda veri, değişken şema ve diğer birçok gereksinimle kullanabilirsiniz.

Seyrek verilerin ne olduğunu merak edebilirsiniz. Şey, samanlıkta iğne aramaya benzer.

HBase'nin Tarihçesi

Özelliklerinden ve işlevlerinden bahsetmeden önce tarihçesini bilmelisiniz. Google, 2006'da BigTable'daki makalesini yayınladı ve bundan sonra geliştiriciler, 2007'de ilk HBase prototipini yarattı.

HBase'nin ilk versiyonu, Hadoop ile birlikte Ekim 2007'de piyasaya çıktı. 2008'de Hadoop'un alt projesi oldu ve 2010'da Apache üst düzey bir proje oldu. Hadoop ve diğer ana bileşenleri ile yan yana geliştiğini söyleyebiliriz.

Neden HBase'e İhtiyaç Duyarız?

Büyük veriden önce, RDBMS veri depolama sorunları için önde gelen çözümdü. Ancak veri miktarı arttıkça şirketler daha iyi bir veri depolama ve yönetim çözümüne ihtiyaç duydular. O zaman Hadoop geldi.

Dağıtılmış bir depolama sistemi kullanır ve verileri işlemek için MapReduce'a sahiptir. Hadoop, HDFS ve MapReduce gibi birden çok bileşene sahiptir.

HBase bu temel bileşenler arasındadır. Özellikleri onu Hadoop ekosisteminin önemli bir üyesi yapar. Çok miktarda veri üzerinde hızlı bir şekilde çalışmanıza olanak tanır. Ayrıca, verilerinizin son derece güvenli yönetimini sağlar. MapReduce işlerini HBase Tablolarıyla da geri alabilirsiniz.

Ayrıca, Hadoop yalnızca toplu işleme gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. Yalnızca sırayla verilere erişir. HBase ve MongoDB gibi araçlar, Hadoop'un verilere sıralı değil rastgele erişmesini sağlar.

HDFS ve HBase Arasındaki Farklar

Hem HDFS hem de HBase, Hadoop'un bileşenleri olduğundan, çok farklı olmalarına ve ayrı görevler gerçekleştirmelerine rağmen, herkesin aralarındaki farkları anlaması biraz kafa karıştırıcı olabilir.

HDFS, Hadoop'un dağıtılmış dosya sistemidir ve onu büyük miktarda veri depolamak için kullanırsınız. HBase ise HDFS'ye dayalı bir veritabanıdır. HDFS'de tek tek kayıtları hızlı bir şekilde arayamazsınız, ancak HBase ile yapabilirsiniz.

HDFS, yüksek gecikme süreli toplu işleme sunarken HBase, düşük gecikme süreli erişim sağlar. HDFS'de dosyalarınıza sıralı erişim elde edersiniz, ancak HBase ile rastgele erişim elde edersiniz. Genel olarak, HBase, HDFS ile gerçekleştirebileceğiniz belirli işlemlerin hızını artırır.

HBase mimarisi

HBase mimarisini sütun odaklı bir anahtar-değer veri deposu olarak tanımlayabiliriz. Daha önce de belirttiğimiz gibi, erişilebilirliğini ve çalışma hızını artırarak HDFS'nin üzerinde mükemmel bir şekilde çalışır. HBase'in üç ana bölümü şunlardır:

• Bölge Sunucuları
• Ana Sunucu
• hayvan bakıcısı

HMaster, Bölge sunucularının idari işlevlerinden ve koordinasyonundan sorumludur. Zookeeper, yapılandırma bilgilerinden ve dağıtılmış senkronizasyondan sorumludur.

HBase'de depolama

Bu HBase eğitim blogu, depolama mekanizması tartışılmadan eksik kalacaktır. HBase'in sütun tabanlı bir veritabanı olduğundan ve tablolarını satırlara göre sıraladığından daha önce bahsetmiştik. HBase'deki şema, anahtar/değer çiftleri olan sütun ailelerini tanımlar. Bir tablonun birçok sütun ailesi olabilir ve bir sütun ailesinin birden çok sütunu olabilir. Tablodaki her hücrenin bir zaman damgası vardır.

Bunu şu şekilde parçalayabiliriz:

• Bir tablonun birden çok satırı var
• Bir satırda birden çok sütun ailesi var
• Bir sütun ailesinin çeşitli sütunları vardır
• Bir sütunda farklı anahtar/değer çiftleri var

Satır Yönelimli ve Sütun Yönelimli

HBase'in sütun yönelimli bir veritabanı olduğunu biliyorsunuz, ancak bunun ne anlama geldiğini biliyor olabilirsiniz. Satır odaklı bir veritabanı Çevrimiçi İşlem Süreçleri için mükemmelken, sütun odaklı bir veritabanı Çevrimiçi Analitik İşlem için mükemmeldir. Benzer şekilde, birincisi küçük miktarlarda satır ve sütunlarla çalışmak için uygundur, ikincisi ise aynı miktardan büyük miktarlarda çalışmak için uygundur.

HBase Uygulamaları

HBase'in erişilebilirliği ve veri depolama hızını artırma yeteneği nedeniyle, birçok endüstride uygulamalar bulur. HBase'in geçmişinde, piyasada uzun süredir mevcut olduğunu zaten okudunuz. On yılı aşkın güncelleme ve ilerlemeyle, herhangi bir büyük veri uzmanı için hayati bir araç haline geldi.

HBase uygulamaları şunlardır:

• Ağır uygulamalar yazmamız gerektiğinde HBase kullanıyoruz
• Uyumluluk raporları oluşturmak için çevrimiçi günlük analizi yapmamız gerektiğinde
• HDFS'de depolanan verilerimize hızlı ve rastgele erişime ihtiyacımız olduğunda
• Büyük miktarda veriye (Büyük Veri) gerçek zamanlı okuma/yazma erişimine ihtiyacımız olduğunda

Google ve Facebook gibi birçok önemli kuruluş, iç operasyonları için HBase kullanıyor. Büyük veri her yerde yaygındır ve bu nedenle HBase gereksinimi de nispeten artmıştır.

Son düşünceler

Hadoop uzmanlarının talebi tüm zamanların en yüksek seviyesindeyken, büyük veri uzmanlarının bu çözüm hakkında mümkün olduğunca çok şey öğrenmesi uygun olacaktır. HBase'in birçok uygulaması vardır ve bu da çeşitli sektörlerdedir. Bu nedenle HBase temelleri ve gelişmiş yönleri hakkında bilgi edinmek gereklidir.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın.