Tutorial HBase: Panduan Komprehensif untuk Pemula [2022]

Big Data adalah salah satu sektor dengan pertumbuhan tercepat. Dari raksasa teknologi seperti Facebook hingga lembaga keuangan, semua orang menggunakan data besar untuk meningkatkan operasi mereka. Dan salah satu solusi big data yang paling populer adalah Hadoop.

Untuk mempelajari tentang Hadoop, Anda harus mempelajari semua komponen utamanya. Itu sebabnya dalam artikel ini, kita akan membahas HBase, bagian penting dari Hadoop. Kami akan membahas dasar-dasar HBase seperti arsitektur, sejarah, dan aplikasinya. Anda dapat menandai artikel ini untuk referensi di masa mendatang.

Mari kita mulai.

Apa itu HBase?

Mirip dengan Tabel Besar Google, HBase adalah model data yang memberi Anda akses cepat ke data terstruktur dalam jumlah besar. Ini adalah produk dari Apache Software Foundation dan merupakan bagian dari proyek Hadoop. Ini ditulis dalam Java dan merupakan database terdistribusi non-relasional dan open-source. Ini berjalan pada Hadoop Distributed File System (HDFS), komponen penyimpanan Hadoop.

HBase terdistribusi, konsisten, multidimensi, dan jarang. Anda dapat menggunakannya dengan sejumlah besar data, skema variabel, dan banyak persyaratan lainnya.

Anda mungkin bertanya-tanya apa itu data Jarang. Yah, itu mirip dengan mencari jarum di tumpukan jerami.

Sejarah HBase

Sebelum kita berbicara tentang fitur dan fungsinya, Anda harus tahu tentang sejarahnya. Google telah merilis makalahnya di BigTable pada tahun 2006, dan setelah itu, pengembang membuat prototipe HBase pertama pada tahun 2007.

Versi pertama HBase tiba di pasar pada bulan Oktober 2007 bersama Hadoop. Pada tahun 2008, itu menjadi subproyek Hadoop, dan pada 2010, itu menjadi proyek tingkat atas Apache. Anda dapat mengatakan bahwa itu dikembangkan berdampingan dengan Hadoop dan komponen utama lainnya.

Mengapa Kita Membutuhkan HBase?

Sebelum big data, RDBMS dulunya adalah solusi terdepan untuk masalah penyimpanan data. Namun seiring dengan bertambahnya jumlah data, perusahaan merasa perlu adanya solusi penyimpanan dan pengelolaan data yang lebih baik. Saat itulah Hadoop tiba.

Ini menggunakan sistem penyimpanan terdistribusi dan memiliki MapReduce untuk memproses data. Hadoop memiliki beberapa komponen, seperti HDFS dan MapReduce.

HBase adalah salah satu komponen penting tersebut. Fitur-fiturnya menjadikannya anggota penting dari ekosistem Hadoop. Ini memungkinkan Anda untuk mengerjakan sejumlah besar data dengan cepat. Ini juga memberi Anda manajemen data Anda yang sangat aman. Anda dapat mendukung pekerjaan MapReduce dengan Tabel HBase juga.

Selain itu, Hadoop hanya mampu melakukan pemrosesan batch. Itu hanya mengakses data secara berurutan. Alat seperti HBase dan MongoDB memungkinkan Hadoop untuk mengakses data secara acak dan tidak berurutan.

Perbedaan Antara HDFS dan HBase

Karena HDFS dan HBase adalah komponen Hadoop, mungkin akan sedikit membingungkan bagi siapa pun untuk memahami perbedaan di antara keduanya, meskipun keduanya sangat berbeda dan melakukan tugas terpisah.

HDFS adalah sistem file terdistribusi dari Hadoop, dan Anda menggunakannya untuk menyimpan data dalam jumlah besar. HBase, di sisi lain, adalah database yang didasarkan pada HDFS. Anda tidak dapat mencari catatan individual dengan cepat di HDFS, tetapi Anda dapat dengan HBase.

HDFS menawarkan pemrosesan batch latensi tinggi, sementara HBase memberikan akses latensi rendah. Anda mendapatkan akses berurutan ke file Anda dalam HDFS, tetapi dengan HBase, Anda mendapatkan akses acak. Secara keseluruhan, HBase meningkatkan kecepatan operasi spesifik yang dapat Anda lakukan dengan HDFS.

Arsitektur HBase

Kita dapat mendefinisikan arsitektur HBase sebagai penyimpanan data nilai kunci yang berfokus pada kolom. Seperti yang telah kami buat sebelumnya, ia bekerja sempurna di atas HDFS dengan meningkatkan aksesibilitas dan kecepatan operasinya. Tiga bagian utama HBase adalah:

• Server Wilayah
• Server HMaster
• Penjaga kebun binatang

HMaster bertanggung jawab atas fungsi administratif dan koordinasi server Wilayah. Zookeeper bertanggung jawab atas informasi konfigurasi dan sinkronisasi terdistribusi.

Penyimpanan di HBase

Blog pelatihan HBase ini tidak akan lengkap tanpa membahas mekanisme penyimpanannya. Kami telah menyebutkan bahwa HBase adalah database berorientasi kolom, dan mengurutkan tabel berdasarkan baris. Skema di HBase mendefinisikan keluarga kolom yang merupakan pasangan nilai kunci. Satu tabel dapat memiliki banyak keluarga kolom, dan keluarga kolom dapat memiliki beberapa kolom. Setiap sel pada tabel memiliki stempel waktu.

Kita dapat memecahnya dengan cara berikut:

• Sebuah tabel memiliki beberapa baris
• Sebuah baris memiliki beberapa keluarga kolom
• Keluarga kolom memiliki berbagai kolom
• Kolom memiliki pasangan nilai kunci yang berbeda

Berorientasi Baris vs. Berorientasi Kolom

Anda tahu bahwa HBase adalah database berorientasi kolom, tetapi Anda mungkin tahu apa artinya itu. Nah, database berorientasi baris sangat baik untuk Proses Transaksi Online, sedangkan database berorientasi kolom sangat baik untuk Pemrosesan Analitis Online. Demikian pula, yang pertama cocok untuk bekerja dengan sejumlah kecil baris dan kolom, sedangkan yang kedua cocok untuk jumlah besar yang sama.

Aplikasi HBase

Karena kemampuan HBase untuk meningkatkan aksesibilitas dan kecepatan penyimpanan data, ia menemukan aplikasi di banyak industri. Anda telah membaca dalam sejarah HBase bahwa itu telah tersedia di pasar untuk waktu yang lama. Dengan lebih dari satu dekade pembaruan dan kemajuan, ini telah menjadi alat vital bagi setiap profesional data besar.

Berikut ini adalah aplikasi dari HBase:

• Kami menggunakan HBase ketika kami perlu menulis aplikasi berat
• Saat kami perlu melakukan analitik log online untuk membuat laporan kepatuhan
• Saat kami membutuhkan akses cepat dan acak ke data kami yang disimpan di HDFS
• Saat kami membutuhkan akses baca/tulis real-time ke sejumlah besar data (Big Data)

Banyak organisasi penting seperti Google dan Facebook menggunakan HBase untuk operasi internal mereka. Data besar tersebar luas di mana-mana, dan itulah sebabnya kebutuhan HBase juga meningkat secara relatif.

Pikiran Akhir

Dengan permintaan para ahli Hadoop yang selalu tinggi, akan cocok bagi para profesional data besar untuk belajar sebanyak mungkin tentang solusi ini. HBase memiliki banyak aplikasi dan itu juga, di berbagai sektor. Itu sebabnya belajar tentang dasar-dasar HBase dan aspek lanjutannya diperlukan.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad.