Tutorial HBase: guida completa per principianti [2022]

I Big Data sono uno dei settori in più rapida crescita. Dai giganti della tecnologia come Facebook alle istituzioni finanziarie, tutti utilizzano i big data per migliorare le proprie operazioni. E una delle soluzioni per big data più popolari è Hadoop.

Per conoscere Hadoop, dovrai conoscere tutti i suoi componenti principali. Ecco perché in questo articolo parleremo di HBase, una parte essenziale di Hadoop. Discuteremo le basi di HBase come l'architettura, la cronologia e le applicazioni. Puoi aggiungere questo articolo ai segnalibri per riferimento futuro.

Iniziamo.

Cos'è HBase?

Simile a Big Table di Google, HBase è un modello di dati che fornisce un rapido accesso a grandi quantità di dati strutturati. È un prodotto della Apache Software Foundation e fa parte del progetto Hadoop. È scritto in Java ed è un database distribuito non relazionale e open source. Funziona su Hadoop Distributed File System (HDFS), il componente di archiviazione di Hadoop.

HBase è distribuito, coerente, multidimensionale e sparso. Puoi usarlo con grandi quantità di dati, schemi variabili e molti altri requisiti.

Potresti chiederti cosa sono i dati sparsi. È come cercare un ago in un pagliaio.

Storia di HBase

Prima di parlare delle sue caratteristiche e funzioni, dovresti conoscere la sua storia. Google aveva pubblicato il suo articolo su BigTable nel 2006 e, successivamente, gli sviluppatori hanno creato il primo prototipo HBase nel 2007.

La prima versione di HBase è arrivata sul mercato nell'ottobre del 2007 insieme ad Hadoop. Nel 2008 è diventato il sottoprogetto di Hadoop e nel 2010 è diventato un progetto Apache di primo livello. Si può dire che si è sviluppato fianco a fianco con Hadoop e gli altri suoi componenti principali.

Perché abbiamo bisogno di HBase?

Prima dei big data, RDBMS era la soluzione principale per i problemi di archiviazione dei dati. Ma con l'aumento della quantità di dati, le aziende hanno sentito la necessità di una migliore soluzione di archiviazione e gestione dei dati. Fu allora che arrivò Hadoop.

Utilizza un sistema di archiviazione distribuito e dispone di MapReduce per l'elaborazione dei dati. Hadoop ha più componenti, come HDFS e MapReduce.

HBase è tra quei componenti essenziali. Le sue caratteristiche lo rendono un membro cruciale dell'ecosistema Hadoop. Ti consente di lavorare rapidamente su grandi quantità di dati. Ti dà anche la gestione altamente sicura dei tuoi dati. È possibile eseguire il backup dei lavori MapReduce anche con le tabelle HBase.

Inoltre, Hadoop è in grado di eseguire solo l'elaborazione batch. Accede solo in sequenza ai dati. Strumenti come HBase e MongoDB consentono a Hadoop di accedere ai dati in modo casuale e non sequenziale.

Differenze tra HDFS e HBase

Poiché sia ​​HDFS che HBase sono componenti di Hadoop, può essere un po' confuso per chiunque capire le differenze tra loro, anche se sono molto diversi ed eseguono compiti separati.

HDFS è il file system distribuito di Hadoop e lo usi per archiviare grandi quantità di dati. HBase, d'altra parte, è un database basato su HDFS. Non puoi cercare i singoli record velocemente in HDFS, ma puoi farlo con HBase.

HDFS offre elaborazione batch ad alta latenza, mentre HBase offre accesso a bassa latenza. Ottieni l'accesso sequenziale ai tuoi file in HDFS, ma con HBase ottieni un accesso casuale. Nel complesso, HBase aumenta la velocità di operazioni specifiche che è possibile eseguire con HDFS.

Architettura di HBase

Possiamo definire l'architettura HBase come un archivio di valori chiave incentrato sulla colonna di dati. Come abbiamo stabilito in precedenza, funziona perfettamente su HDFS migliorandone l'accessibilità e la velocità di funzionamento. Le tre parti principali di HBase sono:

• Server regionali
• Server principale
• Custode dello zoo

HMaster è responsabile delle funzioni amministrative e del coordinamento dei server della regione. Zookeeper è responsabile delle informazioni di configurazione e della sincronizzazione distribuita.

Archiviazione in HBase

Questo blog di formazione HBase sarebbe incompleto senza discutere il suo meccanismo di archiviazione. Abbiamo già detto che HBase è un database orientato alle colonne e ordina le sue tabelle per righe. Lo schema in HBase definisce le famiglie di colonne che sono coppie chiave-valore. Una tabella può avere molte famiglie di colonne e una famiglia di colonne può avere più colonne. Ogni cella della tabella ha un timestamp.

Possiamo scomporlo nel modo seguente:

• Una tabella ha più righe
• Una riga ha più famiglie di colonne
• Una famiglia di colonne ha varie colonne
• Una colonna ha diverse coppie chiave-valore

Orientato per righe e Orientato per colonne

Sai che HBase è un database orientato alle colonne, ma potresti cosa significa. Bene, un database orientato alle righe è eccellente per i processi di transazione online, mentre un database orientato alle colonne è eccellente per l'elaborazione analitica online. Allo stesso modo, il primo è adatto per lavorare con piccole quantità di righe e colonne, mentre il secondo è adatto per grandi quantità delle stesse.

Applicazioni HBase

Grazie alla capacità di HBase di migliorare l'accessibilità e la velocità di archiviazione dei dati, trova applicazioni in molti settori. Hai già letto nella storia di HBase che è disponibile sul mercato da molto tempo. Con oltre un decennio di aggiornamenti e progressi, è diventato uno strumento vitale per qualsiasi professionista dei big data.

Di seguito sono elencate le applicazioni di HBase:

• Usiamo HBase quando abbiamo bisogno di scrivere applicazioni pesanti
• Quando è necessario eseguire analisi di log online per creare report di conformità
• Quando abbiamo bisogno di un accesso rapido e casuale ai nostri dati archiviati in HDFS
• Quando abbiamo bisogno dell'accesso in lettura/scrittura in tempo reale a grandi quantità di dati (Big Data)

Molte organizzazioni significative come Google e Facebook utilizzano HBase per le loro operazioni interne. I big data sono diffusi ovunque, ed è per questo che anche i requisiti di HBase sono aumentati relativamente.

Pensieri finali

Con la domanda di esperti Hadoop ai massimi livelli, sarebbe adatto per i professionisti dei big data imparare il più possibile su questa soluzione. HBase ha molte applicazioni e anche questo, in una varietà di settori. Ecco perché è necessario conoscere le basi di HBase e i suoi aspetti avanzati.

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