Tutorial de HBase: guía completa para principiantes [2022]

Big Data es uno de los sectores de más rápido crecimiento. Desde gigantes tecnológicos como Facebook hasta instituciones financieras, todo el mundo utiliza big data para mejorar sus operaciones. Y una de las soluciones de big data más populares es Hadoop.

Para obtener información sobre Hadoop, deberá conocer todos sus componentes principales. Es por eso que en este artículo hablaremos de HBase, una parte esencial de Hadoop. Discutiremos los conceptos básicos de HBase, como su arquitectura, historia y aplicaciones. Puede marcar este artículo como referencia futura.

Empecemos.

¿Qué es HBase?

Similar a Big Table de Google, HBase es un modelo de datos que le brinda acceso rápido a grandes cantidades de datos estructurados. Es un producto de Apache Software Foundation y es parte del proyecto Hadoop. Está escrito en Java y es una base de datos distribuida no relacional y de código abierto. Se ejecuta en el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS), el componente de almacenamiento de Hadoop.

HBase es distribuido, consistente, multidimensional y disperso. Puede usarlo con grandes cantidades de datos, esquema variable y muchos otros requisitos.

Quizás se pregunte qué son los datos dispersos. Bueno, es similar a buscar una aguja en un pajar.

Historia de HBase

Antes de hablar de sus características y funciones, debes conocer su historia. Google había publicado su artículo sobre BigTable en 2006 y, después de eso, los desarrolladores crearon el primer prototipo de HBase en 2007.

La primera versión de HBase llegó al mercado en octubre de 2007 junto con Hadoop. En 2008, se convirtió en el subproyecto de Hadoop y en 2010, se convirtió en un proyecto de nivel superior de Apache. Se puede decir que se desarrolló junto con Hadoop y sus otros componentes principales.

¿Por qué necesitamos HBase?

Antes de big data, RDBMS solía ser la solución líder para los problemas de almacenamiento de datos. Pero a medida que aumentaba la cantidad de datos, las empresas sintieron la necesidad de una mejor solución de gestión y almacenamiento de datos. Fue entonces cuando llegó Hadoop.

Utiliza un sistema de almacenamiento distribuido y cuenta con MapReduce para el procesamiento de los datos. Hadoop tiene varios componentes, como HDFS y MapReduce.

HBase se encuentra entre esos componentes esenciales. Sus características lo convierten en un miembro crucial del ecosistema Hadoop. Le permite trabajar en grandes cantidades de datos rápidamente. También le brinda la gestión altamente segura de sus datos. También puede respaldar trabajos MapReduce con tablas HBase.

Además, Hadoop solo puede realizar procesamiento por lotes. Solo accede secuencialmente a los datos. Herramientas como HBase y MongoDB permiten que Hadoop acceda a los datos de forma aleatoria y no secuencial.

Diferencias entre HDFS y HBase

Como tanto HDFS como HBase son componentes de Hadoop, puede ser un poco confuso para cualquiera entender las diferencias entre ellos, aunque sean muy diferentes y realicen tareas separadas.

HDFS es el sistema de archivos distribuido de Hadoop y lo usa para almacenar grandes cantidades de datos. HBase, por otro lado, es una base de datos basada en HDFS. No puede buscar registros individuales rápidamente en HDFS, pero puede hacerlo con HBase.

HDFS ofrece procesamiento por lotes de alta latencia, mientras que HBase brinda acceso de baja latencia. Obtiene acceso secuencial a sus archivos en HDFS, pero con HBase, obtiene acceso aleatorio. En general, HBase aumenta la velocidad de operaciones específicas que puede realizar con HDFS.

Arquitectura de HBase

Podemos definir la arquitectura HBase como un almacén de datos de clave-valor centrado en columnas. Como hemos establecido antes, funciona perfectamente sobre HDFS al mejorar su accesibilidad y velocidad de operación. Las tres partes principales de HBase son:

• Servidores de región
• Servidor HMaster
• cuidador del zoológico

HMaster es responsable de las funciones administrativas y la coordinación de los servidores de la Región. Zookeeper es responsable de la información de configuración y sincronización distribuida.

Almacenamiento en HBase

Este blog de capacitación de HBase estaría incompleto sin analizar su mecanismo de almacenamiento. Ya hemos mencionado que HBase es una base de datos orientada a columnas y ordena sus tablas por filas. El esquema en HBase define familias de columnas que son pares clave-valor. Una tabla puede tener muchas familias de columnas y una familia de columnas puede tener varias columnas. Cada celda de la tabla tiene una marca de tiempo.

Podemos desglosarlo de la siguiente manera:

• Una tabla tiene varias filas
• Una fila tiene varias familias de columnas
• Una familia de columnas tiene varias columnas
• Una columna tiene diferentes pares clave-valor

Orientado a filas vs. Orientado a columnas

Sabe que HBase es una base de datos orientada a columnas, pero es posible que sepa lo que eso significa. Bueno, una base de datos orientada a filas es excelente para los procesos de transacciones en línea, mientras que una base de datos orientada a columnas es excelente para el procesamiento analítico en línea. Del mismo modo, el primero es apto para trabajar con pequeñas cantidades de filas y columnas, mientras que el segundo es apto para grandes cantidades de las mismas.

Aplicaciones HBase

Debido a la capacidad de HBase para mejorar la accesibilidad y la velocidad del almacenamiento de datos, encuentra aplicaciones en muchas industrias. Ya ha leído en la historia de HBase que ha estado disponible en el mercado durante mucho tiempo. Con más de una década de actualizaciones y avances, se ha convertido en una herramienta vital para cualquier profesional de big data.

Las siguientes son las aplicaciones de HBase:

• Usamos HBase cuando necesitamos escribir aplicaciones pesadas
• Cuando necesitamos realizar análisis de registros en línea para crear informes de cumplimiento
• Cuando necesitamos un acceso rápido y aleatorio a nuestros datos almacenados en HDFS
• Cuando necesitamos acceso de lectura/escritura en tiempo real a grandes cantidades de datos (Big Data)

Muchas organizaciones importantes como Google y Facebook usan HBase para sus operaciones internas. Big data prevalece en todas partes, y es por eso que el requisito de HBase también ha aumentado relativamente.

Pensamientos finales

Con la demanda de expertos de Hadoop en su punto más alto, sería conveniente que los profesionales de big data aprendieran todo lo posible sobre esta solución. HBase tiene muchas aplicaciones y eso también, en una variedad de sectores. Por eso es necesario aprender los conceptos básicos de HBase y sus aspectos avanzados.

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