Samouczek HBase: kompleksowy przewodnik dla początkujących [2022]

Big Data to jeden z najszybciej rozwijających się sektorów. Od gigantów technologicznych, takich jak Facebook, po instytucje finansowe, wszyscy wykorzystują duże zbiory danych do usprawnienia swoich operacji. A jednym z najpopularniejszych rozwiązań Big Data jest Hadoop.

Aby poznać Hadoop, musisz poznać wszystkie jego główne składniki. Dlatego w tym artykule omówimy HBase, istotną część Hadoop. Omówimy podstawy HBase, takie jak jego architektura, historia i aplikacje. Możesz dodać ten artykuł do zakładek do wykorzystania w przyszłości.

Zacznijmy.

Co to jest HBase?

Podobnie jak Big Table firmy Google, HBase to model danych, który zapewnia szybki dostęp do dużych ilości uporządkowanych danych. Jest produktem Apache Software Foundation i jest częścią projektu Hadoop. Jest napisany w Javie i jest nierelacyjną i rozproszoną bazą danych o otwartym kodzie źródłowym. Działa na rozproszonym systemie plików Hadoop (HDFS), składniku pamięci masowej usługi Hadoop.

HBase jest rozproszony, spójny, wielowymiarowy i rzadki. Możesz go używać z ogromną ilością danych, zmiennym schematem i wieloma innymi wymaganiami.

Możesz się zastanawiać, co to są dane rzadkie. Cóż, to jest podobne do szukania igły w stogu siana.

Historia HBase

Zanim porozmawiamy o jego cechach i funkcjach, powinieneś wiedzieć o jego historii. Google opublikował swój artykuł na BigTable w 2006 roku, a następnie programiści stworzyli pierwszy prototyp HBase w 2007 roku.

Pierwsza wersja HBase pojawiła się na rynku w październiku 2007 roku wraz z Hadoop. W 2008 r. stał się podprojektem Hadoop, a w 2010 r. stał się projektem najwyższego poziomu Apache. Można powiedzieć, że rozwijał się równolegle z Hadoopem i jego innymi głównymi komponentami.

Dlaczego potrzebujemy HBase?

Przed big data, RDBMS był wiodącym rozwiązaniem problemów z przechowywaniem danych. Jednak wraz ze wzrostem ilości danych firmy poczuły potrzebę lepszego rozwiązania do przechowywania danych i zarządzania nimi. Wtedy przybył Hadoop.

Wykorzystuje rozproszony system pamięci masowej i ma MapReduce do przetwarzania danych. Hadoop ma wiele składników, takich jak HDFS i MapReduce.

HBase jest jednym z tych istotnych komponentów. Jego cechy sprawiają, że jest kluczowym członkiem ekosystemu Hadoop. Pozwala na szybką pracę na ogromnych ilościach danych. Zapewnia również bardzo bezpieczne zarządzanie danymi. Możesz również tworzyć kopie zapasowe zadań MapReduce za pomocą tabel HBase.

Co więcej, Hadoop może wykonywać tylko przetwarzanie wsadowe. Tylko sekwencyjnie uzyskuje dostęp do danych. Narzędzia takie jak HBase i MongoDB umożliwiają Hadoop losowy dostęp do danych, a nie sekwencyjny.

Różnice między HDFS a HBase

Ponieważ zarówno HDFS, jak i HBase są składnikami Hadoop, zrozumienie różnic między nimi może być nieco mylące, nawet jeśli są one bardzo różne i wykonują oddzielne zadania.

HDFS to rozproszony system plików Hadoop, który służy do przechowywania ogromnych ilości danych. Z drugiej strony HBase to baza danych oparta na HDFS. Nie możesz szybko wyszukiwać poszczególnych rekordów w HDFS, ale możesz dzięki HBase.

HDFS oferuje przetwarzanie wsadowe o wysokim opóźnieniu, a HBase zapewnia dostęp o niskim opóźnieniu. Otrzymujesz sekwencyjny dostęp do swoich plików w HDFS, ale dzięki HBase uzyskujesz dostęp losowy. Ogólnie rzecz biorąc, HBase zwiększa szybkość określonych operacji, które można wykonać za pomocą HDFS.

Architektura HBase

Możemy zdefiniować architekturę HBase jako magazyn danych skoncentrowany na kolumnach. Jak ustaliliśmy wcześniej, doskonale współpracuje z HDFS, zwiększając jego dostępność i szybkość działania. Trzy główne części HBase to:

• Serwery regionalne
• Serwer HMaster
• dozorca zoo

HMaster odpowiada za funkcje administracyjne i koordynację serwerów Regionów. Zookeeper jest odpowiedzialny za informacje o konfiguracji i rozproszoną synchronizację.

Przechowywanie w HBase

Ten blog szkoleniowy HBase byłby niekompletny bez omówienia mechanizmu przechowywania. Wspomnieliśmy już, że HBase jest bazą danych zorientowaną na kolumny i sortuje swoje tabele według wierszy. Schemat w HBase definiuje rodziny kolumn, które są parami klucz-wartość. Jedna tabela może mieć wiele rodzin kolumn, a rodzina kolumn może mieć wiele kolumn. Każda komórka w tabeli ma sygnaturę czasową.

Możemy to rozbić w następujący sposób:

• Tabela ma wiele wierszy
• Wiersz ma wiele rodzin kolumn
• Rodzina kolumn ma różne kolumny
• Kolumna ma różne pary klucz-wartość

Zorientowany na wiersz a zorientowany na kolumnę

Wiesz, że HBase jest bazą danych zorientowaną na kolumny, ale możesz, co to oznacza. Cóż, baza danych zorientowana na wiersze jest doskonała dla procesów transakcji online, podczas gdy baza danych zorientowana na kolumny jest doskonała do przetwarzania analitycznego online. Podobnie, pierwsza jest odpowiednia do pracy z małą ilością wierszy i kolumn, a druga do dużych ilości tego samego.

Aplikacje HBase

Ze względu na zdolność HBase do zwiększania dostępności i szybkości przechowywania danych, znajduje zastosowanie w wielu branżach. Czytałeś już w historii HBase, że jest on dostępny na rynku od dawna. Dzięki ponad dziesięcioletniej aktualizacji i postępom stało się ważnym narzędziem dla każdego profesjonalisty zajmującego się Big Data.

Poniżej znajdują się zastosowania HBase:

• Używamy HBase, gdy musimy pisać ciężkie aplikacje
• Kiedy musimy przeprowadzić analizę logów online w celu stworzenia raportów zgodności
• Kiedy potrzebujemy szybkiego i losowego dostępu do naszych danych przechowywanych w HDFS
• Gdy potrzebujemy dostępu do odczytu/zapisu w czasie rzeczywistym do ogromnych ilości danych (Big Data)

Wiele znaczących organizacji, takich jak Google i Facebook, wykorzystuje HBase do swoich wewnętrznych operacji. Big data jest wszędzie rozpowszechniona, dlatego wymagania HBase również wzrosły.

Końcowe przemyślenia

Biorąc pod uwagę najwyższe w historii zapotrzebowanie ekspertów Hadoop, profesjonaliści zajmujący się Big Data powinni dowiedzieć się jak najwięcej o tym rozwiązaniu. HBase ma wiele zastosowań i to również w różnych sektorach. Dlatego niezbędne jest poznanie podstaw HBase i jego zaawansowanych aspektów.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.