Учебное пособие по HBase: подробное руководство для начинающих [2022]

Большие данные — один из самых быстрорастущих секторов. Все, от технологических гигантов, таких как Facebook, до финансовых учреждений, используют большие данные для улучшения своей деятельности. И одним из самых популярных решений для работы с большими данными является Hadoop.

Чтобы узнать о Hadoop, вам нужно узнать обо всех его основных компонентах. Вот почему в этой статье мы обсудим HBase, неотъемлемую часть Hadoop. Мы обсудим основы HBase, такие как его архитектура, история и приложения. Вы можете добавить эту статью в закладки для дальнейшего использования.

Давайте начнем.

Что такое HBase?

Подобно Google Big Table, HBase — это модель данных, обеспечивающая быстрый доступ к большим объемам структурированных данных. Это продукт Apache Software Foundation и часть проекта Hadoop. Она написана на Java и представляет собой нереляционную распределенную базу данных с открытым исходным кодом. Он работает в распределенной файловой системе Hadoop (HDFS), компоненте хранилища Hadoop.

HBase является распределенным, согласованным, многомерным и разреженным. Вы можете использовать его с огромным количеством данных, схемой переменных и многими другими требованиями.

Вы можете задаться вопросом, что такое разреженные данные. Ну, это как искать иголку в стоге сена.

История HBase

Прежде чем говорить о его особенностях и функциях, следует узнать о его истории. Google выпустил документ о BigTable в 2006 году, а после этого в 2007 году разработчики создали первый прототип HBase.

Первая версия HBase появилась на рынке в октябре 2007 года вместе с Hadoop. В 2008 году он стал подпроектом Hadoop, а в 2010 году стал проектом верхнего уровня Apache. Можно сказать, что он развивался бок о бок с Hadoop и другими его основными компонентами.

Зачем нам нужен HBase?

До появления больших данных СУРБД была ведущим решением проблем с хранением данных. Но по мере увеличения объема данных компании почувствовали потребность в лучшем решении для хранения данных и управления ими. Именно тогда появился Hadoop.

Он использует распределенную систему хранения и MapReduce для обработки данных. Hadoop имеет несколько компонентов, таких как HDFS и MapReduce.

HBase является одним из таких важных компонентов. Его функции делают его важным членом экосистемы Hadoop. Это позволяет быстро работать с большими объемами данных. Это также дает вам очень безопасное управление вашими данными. Вы также можете поддерживать задания MapReduce с помощью таблиц HBase.

Более того, Hadoop может выполнять только пакетную обработку. Он только последовательно обращается к данным. Такие инструменты, как HBase и MongoDB, позволяют Hadoop получать доступ к данным случайным образом, а не последовательно.

Различия между HDFS и HBase

Поскольку и HDFS, и HBase являются компонентами Hadoop, для любого может быть немного запутанным понимание различий между ними, даже если они очень разные и выполняют разные задачи.

HDFS — это распределенная файловая система Hadoop, и вы используете ее для хранения огромных объемов данных. С другой стороны, HBase — это база данных, основанная на HDFS. Вы не можете быстро искать отдельные записи в HDFS, но можете с помощью HBase.

HDFS предлагает пакетную обработку с высокой задержкой, а HBase обеспечивает доступ с малой задержкой. Вы получаете последовательный доступ к своим файлам в HDFS, но с HBase вы получаете произвольный доступ. В целом, HBase увеличивает скорость определенных операций, которые вы можете выполнять с HDFS.

Архитектура HBase

Мы можем определить архитектуру HBase как хранилище данных, ориентированное на столбцы. Как мы установили ранее, он отлично работает поверх HDFS, повышая доступность и скорость работы. Три основные части HBase:

• Региональные серверы
• HМастер-сервер
• Работник зоопарка

HMaster отвечает за административные функции и координацию региональных серверов. Zookeeper отвечает за информацию о конфигурации и распределенную синхронизацию.

Хранилище в HBase

Этот обучающий блог HBase был бы неполным без обсуждения механизма его хранения. Мы уже упоминали, что HBase — это база данных, ориентированная на столбцы, и она сортирует свои таблицы по строкам. Схема в HBase определяет семейства столбцов, которые представляют собой пары ключ-значение. В одной таблице может быть много семейств столбцов, а в семействе столбцов может быть несколько столбцов. Каждая ячейка таблицы имеет отметку времени.

Мы можем разбить его следующим образом:

• Таблица имеет несколько строк
• Строка имеет несколько семейств столбцов
• Семейство столбцов содержит различные столбцы
• Столбец имеет разные пары ключ-значение

Ориентировано на строки и ориентировано на столбцы

Вы знаете, что HBase — это база данных, ориентированная на столбцы, но вы можете понять, что это значит. Что ж, база данных, ориентированная на строки, отлично подходит для онлайн-процессов транзакций, тогда как база данных, ориентированная на столбцы, отлично подходит для онлайн-аналитической обработки. Точно так же первый подходит для работы с небольшим количеством строк и столбцов, а второй подходит для большого количества одного и того же.

HBase-приложения

Благодаря способности HBase повышать доступность и скорость хранения данных, он находит применение во многих отраслях. Вы уже читали в истории HBase, что он давно доступен на рынке. С более чем десятилетним периодом обновлений и усовершенствований он стал жизненно важным инструментом для любого специалиста по работе с большими данными.

Ниже приведены приложения HBase:

• Мы используем HBase, когда нам нужно писать тяжелые приложения
• Когда нам нужно выполнить онлайн-аналитику журналов для создания отчетов о соответствии
• Когда нам нужен быстрый и произвольный доступ к нашим данным, хранящимся в HDFS
• Когда нам нужен доступ для чтения/записи в режиме реального времени к огромным объемам данных (большие данные)

Многие крупные организации, такие как Google и Facebook, используют HBase для своих внутренних операций. Большие данные распространены повсюду, и поэтому потребность в HBase также относительно возросла.

Последние мысли

Поскольку спрос на экспертов Hadoop постоянно высок, специалистам по большим данным было бы целесообразно узнать как можно больше об этом решении. HBase имеет множество приложений, причем в самых разных секторах. Вот почему изучение основ HBase и его расширенных аспектов необходимо.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.