Tutoriel HBase : Guide complet pour les débutants [2022]

Le Big Data est l'un des secteurs à la croissance la plus rapide. Des géants de la technologie tels que Facebook aux institutions financières, tout le monde utilise le big data pour améliorer ses opérations. Et l'une des solutions de Big Data les plus populaires est Hadoop.

Pour en savoir plus sur Hadoop, vous devez en savoir plus sur tous ses principaux composants. C'est pourquoi, dans cet article, nous aborderons HBase, une partie essentielle de Hadoop. Nous aborderons les bases de HBase telles que son architecture, son historique et ses applications. Vous pouvez mettre cet article en signet pour référence future.

Commençons.

Qu'est-ce que HBase ?

Semblable au Big Table de Google, HBase est un modèle de données qui vous offre un accès rapide à de grandes quantités de données structurées. C'est un produit de l'Apache Software Foundation et fait partie du projet Hadoop. Il est écrit en Java et est une base de données distribuée non relationnelle et open source. Il s'exécute sur le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS), le composant de stockage de Hadoop.

HBase est distribué, cohérent, multidimensionnel et clairsemé. Vous pouvez l'utiliser avec de grandes quantités de données, un schéma variable et de nombreuses autres exigences.

Vous vous demandez peut-être ce que sont les données dispersées. Eh bien, c'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin.

Histoire de HBase

Avant de parler de ses caractéristiques et fonctions, vous devez connaître son histoire. Google avait publié son article sur BigTable en 2006, et après cela, les développeurs ont créé le premier prototype HBase en 2007.

La première version de HBase est arrivée sur le marché en octobre 2007 aux côtés de Hadoop. En 2008, il est devenu le sous-projet de Hadoop, et en 2010, il est devenu un projet de haut niveau Apache. On peut dire qu'il s'est développé côte à côte avec Hadoop et ses autres composants majeurs.

Pourquoi avons-nous besoin de HBase ?

Avant le big data, le RDBMS était la principale solution aux problèmes de stockage de données. Mais à mesure que la quantité de données augmentait, les entreprises ont ressenti le besoin d'une meilleure solution de stockage et de gestion des données. C'est alors que Hadoop est arrivé.

Il utilise un système de stockage distribué et dispose de MapReduce pour le traitement des données. Hadoop a plusieurs composants, tels que HDFS et MapReduce.

HBase fait partie de ces composants essentiels. Ses fonctionnalités en font un membre crucial de l'écosystème Hadoop. Il vous permet de travailler rapidement sur de grandes quantités de données. Il vous offre également la gestion hautement sécurisée de vos données. Vous pouvez également sauvegarder des tâches MapReduce avec des tables HBase.

De plus, Hadoop est capable d'effectuer uniquement un traitement par lots. Il n'accède que séquentiellement aux données. Des outils comme HBase et MongoDB permettent à Hadoop d'accéder aux données de manière aléatoire et non séquentielle.

Différences entre HDFS et HBase

Comme HDFS et HBase sont tous deux des composants de Hadoop, il peut être un peu déroutant pour quiconque de comprendre les différences entre eux, même s'ils sont très différents et effectuent des tâches distinctes.

HDFS est le système de fichiers distribué de Hadoop, et vous l'utilisez pour stocker de grandes quantités de données. HBase, en revanche, est une base de données basée sur HDFS. Vous ne pouvez pas rechercher rapidement des enregistrements individuels dans HDFS, mais vous pouvez le faire avec HBase.

HDFS offre un traitement par lots à latence élevée, tandis que HBase offre un accès à faible latence. Vous obtenez un accès séquentiel à vos fichiers dans HDFS, mais avec HBase, vous obtenez un accès aléatoire. Dans l'ensemble, HBase augmente la vitesse des opérations spécifiques que vous pouvez effectuer avec HDFS.

Architecture de HBase

Nous pouvons définir l'architecture HBase comme un magasin de données clé-valeur axé sur les colonnes. Comme nous l'avons déjà établi, il fonctionne parfaitement sur HDFS en améliorant son accessibilité et sa vitesse de fonctionnement. Les trois parties principales de HBase sont :

• Serveurs de région
• HServeur Maître
• Gardien de zoo

HMaster est responsable des fonctions administratives et de la coordination des serveurs de la région. Zookeeper est responsable des informations de configuration et de la synchronisation distribuée.

Stockage dans HBase

Ce blog de formation HBase serait incomplet sans discuter de son mécanisme de stockage. Nous avons déjà mentionné que HBase est une base de données orientée colonnes et qu'elle trie ses tables par lignes. Le schéma dans HBase définit les familles de colonnes qui sont des paires clé-valeur. Une table peut avoir plusieurs familles de colonnes et une famille de colonnes peut avoir plusieurs colonnes. Chaque cellule de la table a un horodatage.

Nous pouvons le décomposer de la manière suivante :

• Un tableau comporte plusieurs lignes
• Une ligne a plusieurs familles de colonnes
• Une famille de colonnes comporte plusieurs colonnes
• Une colonne a différentes paires clé-valeur

Orienté ligne vs Orienté colonne

Vous savez que HBase est une base de données orientée colonnes, mais vous savez peut-être ce que cela signifie. Eh bien, une base de données orientée ligne est excellente pour les processus de transaction en ligne, tandis qu'une base de données orientée colonne est excellente pour le traitement analytique en ligne. De même, le premier convient pour travailler avec de petites quantités de lignes et de colonnes, tandis que le second convient pour de grandes quantités de la même chose.

Applications HBase

En raison de la capacité de HBase à améliorer l'accessibilité et la vitesse de stockage des données, il trouve des applications dans de nombreux secteurs. Vous avez déjà lu dans l'histoire de HBase qu'il est disponible sur le marché depuis longtemps. Avec plus d'une décennie de mises à jour et d'avancées, il est devenu un outil essentiel pour tout professionnel du Big Data.

Voici les applications de HBase :

• Nous utilisons HBase lorsque nous devons écrire des applications lourdes
• Lorsque nous devons effectuer des analyses de journaux en ligne pour créer des rapports de conformité
• Lorsque nous avons besoin d'un accès rapide et aléatoire à nos données stockées dans HDFS
• Lorsque nous avons besoin d'un accès en lecture/écriture en temps réel à de grandes quantités de données (Big Data)

De nombreuses organisations importantes telles que Google et Facebook utilisent HBase pour leurs opérations internes. Le Big Data est répandu partout, et c'est pourquoi l'exigence de HBase a également augmenté relativement.

Dernières pensées

Avec la demande des experts Hadoop à un niveau record, il serait bon que les professionnels du Big Data en apprennent le plus possible sur cette solution. HBase a de nombreuses applications et cela aussi, dans une variété de secteurs. C'est pourquoi il est nécessaire d'apprendre les bases de HBase et ses aspects avancés.

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