HBaseチュートリアル：初心者向けの包括的なガイド[2022]
公開: 2021-01-08ビッグデータは最も急速に成長しているセクターの1つです。 Facebookなどの大手テクノロジー企業から金融機関まで、誰もがビッグデータを使用して業務を強化しています。 そして、最も人気のあるビッグデータソリューションの1つはHadoopです。
Hadoopについて学ぶには、その主要なコンポーネントすべてについて学ぶ必要があります。 そのため、この記事では、Hadoopの重要な部分であるHBaseについて説明します。 アーキテクチャ、履歴、アプリケーションなど、HBaseの基本について説明します。 今後の参考のために、この記事をブックマークしておくことができます。
始めましょう。
目次
HBaseとは何ですか？
GoogleのBigTableと同様に、HBaseは、大量の構造化データへの迅速なアクセスを提供するデータモデルです。 これはApacheSoftwareFoundationの製品であり、Hadoopプロジェクトの一部です。 これはJavaで記述されており、非リレーショナルでオープンソースの分散データベースです。 これは、HadoopのストレージコンポーネントであるHadoop分散ファイルシステム（HDFS）で実行されます。
HBaseは分散され、一貫性があり、多次元で、まばらです。 大量のデータ、変数スキーマ、およびその他の多くの要件で使用できます。
スパースデータとは何か疑問に思われるかもしれません。 まあ、それは干し草の山で針を探すのに似ています。
HBaseの歴史
その特徴と機能について話す前に、その歴史について知っておく必要があります。 Googleは2006年にBigTableに関する論文を発表し、その後、開発者は2007年に最初のHBaseプロトタイプを作成しました。
HBaseの最初のバージョンは、Hadoopと一緒に2007年10月に市場に登場しました。 2008年には、Hadoopのサブプロジェクトになり、2010年には、Apacheのトップレベルプロジェクトになりました。 Hadoopやその他の主要コンポーネントと並行して開発されたと言えます。
なぜHBaseが必要なのですか？
ビッグデータが登場する前は、RDBMSはデータストレージの問題に対する主要なソリューションでした。 しかし、データの量が増えるにつれて、企業はより優れたデータストレージおよび管理ソリューションの必要性を感じました。 その時、Hadoopが到着しました。
分散ストレージシステムを使用し、データを処理するためのMapReduceを備えています。 Hadoopには、HDFSやMapReduceなどの複数のコンポーネントがあります。
HBaseは、これらの重要なコンポーネントの1つです。 その機能により、Hadoopエコシステムの重要なメンバーになっています。 膨大な量のデータをすばやく処理できます。 また、データの安全性の高い管理も可能になります。 HBaseテーブルを使用してMapReduceジョブをバックアップすることもできます。
さらに、Hadoopはバッチ処理のみを実行できます。 データに順次アクセスするだけです。 HBaseやMongoDBなどのツールを使用すると、Hadoopはデータに順次ではなくランダムにアクセスできます。
HDFSとHBaseの違い
HDFSとHBaseはどちらもHadoopのコンポーネントであるため、それらが大きく異なり、別々のタスクを実行している場合でも、両者の違いを理解するのは少し混乱する可能性があります。
HDFSはHadoopの分散ファイルシステムであり、大量のデータを保存するために使用します。 一方、HBaseは、HDFSに基づくデータベースです。 HDFSでは個々のレコードを高速に検索することはできませんが、HBaseでは検索できます。
HDFSは高遅延のバッチ処理を提供し、HBaseは低遅延のアクセスを提供します。 HDFSのファイルに順次アクセスできますが、HBaseを使用するとランダムアクセスになります。 全体として、HBaseは、HDFSで実行できる特定の操作の速度を向上させます。
HBaseのアーキテクチャ
HBaseアーキテクチャーは、列に焦点を合わせたデータのKey-Valueストアとして定義できます。 以前に確立したように、アクセス性と操作速度を向上させることにより、HDFS上で完全に機能します。 HBaseの3つの主要部分は次のとおりです。
- リージョンサーバー
- HMasterサーバー
- Zookeeper
HMasterは、リージョンサーバーの管理機能と調整を担当します。 Zookeeperは、構成情報と分散同期を担当します。
HBaseでのストレージ
このHBaseトレーニングブログは、ストレージメカニズムについて説明しないと不完全です。 HBaseは列指向のデータベースであり、テーブルを行でソートすることはすでに説明しました。 HBaseのスキーマは、キーと値のペアである列ファミリーを定義します。 1つのテーブルに多くの列ファミリーを含めることができ、列ファミリーに複数の列を含めることができます。 テーブルのすべてのセルにはタイムスタンプがあります。
次のように分類できます。
- テーブルには複数の行があります
- 行には複数の列ファミリーがあります
- 列ファミリーにはさまざまな列があります
- 列には異なるキーと値のペアがあります
行指向と列指向
HBaseが列指向のデータベースであることはご存知でしょうが、それが何を意味するのかはご存知かもしれません。 行指向のデータベースはオンライントランザクションプロセスに最適ですが、列指向のデータベースはオンライン分析処理に最適です。 同様に、前者は少量の行と列を処理するのに適しており、後者は大量の同じものを処理するのに適しています。
HBaseアプリケーション
データストレージのアクセシビリティと速度を向上させるHBaseの機能により、多くの業界でアプリケーションが見つかります。 HBaseの歴史をすでに読んだことがあるので、HBaseは長い間市場で入手可能でした。 10年以上の更新と進歩により、ビッグデータの専門家にとって不可欠なツールになりました。
HBaseのアプリケーションは次のとおりです。
- 重いアプリケーションを作成する必要がある場合は、HBaseを使用します
- コンプライアンスレポートを作成するためにオンラインログ分析を実行する必要がある場合
- HDFSに保存されているデータに高速かつランダムにアクセスする必要がある場合
- 大量のデータ（ビッグデータ）へのリアルタイムの読み取り/書き込みアクセスが必要な場合
GoogleやFacebookなどの多くの重要な組織は、社内業務にHBaseを使用しています。 ビッグデータはいたるところに普及しているため、HBaseの要件も比較的増加しています。
最終的な考え
Hadoopの専門家の需要はかつてないほど高く、ビッグデータの専門家がこのソリューションについて可能な限り学ぶのに適しています。 HBaseには多くのアプリケーションがあり、それもさまざまな分野で使用されています。 そのため、HBaseの基本とその高度な側面について学ぶ必要があります。
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