Che cos'è HBase?
HBase è un database che è un database distribuito orientato alla colonna progettato per funzionare su file system distribuito chiamato HDFS (HDFS - Stand per Hadoop Distributed File System). Per gestire set di dati di grandi dimensioni in un ambiente ampio, Hadoop entra in scena.
Definizione di HBase
In un ambiente distribuito, HBase supporta in modo ottimale le velocità di aggiornamento su una tabella alta e può anche scalare orizzontalmente i cluster. Abilita principalmente enormi tabelle nel database.
La tecnica principale per l'archiviazione dei registri è l'utilizzo dei registri Write-Ahead (WAL).
Ad esempio : HBase è l'ambiente di gestione migliore per i dati strutturati. Facebook è uno dei maggiori esempi in cui utilizza la piattaforma di messaggistica, che possiede miliardi di righe e milioni di colonne.
La coerenza dei dati è uno dei fattori importanti durante le operazioni di lettura / scrittura, HBase ha un forte impatto sulla coerenza. Per amministrare i server di ogni singola regione, l'architettura di HBase è principalmente necessaria. HBase è ampiamente codificato su Java, che intendeva spingere un progetto di alto livello in Apache nel 2010.
Capire HBase
HBase gestisce automaticamente il failover e il bilanciamento del carico utilizzando la replica del server della regione. Può anche catturare metadati Il frammento è il concetto utilizzato principalmente in HBase. Come già sappiamo, HBase sarà costituito da regioni in cui sono alimentate dai server delle regioni e ogni regione verrà suddivisa con l'aiuto dei server delle regioni su nodi di dati completamente diversi. HBase può eseguire la divisione manualmente o automaticamente.
Per aumentare i cluster, invece di rendere i server più potenti, è possibile aggiungere un numero n di macchine ai cluster. Anche al volo, possiamo creare un numero multiplo di cluster. Quando il nodo del server della regione è in esecuzione, il cluster inizia a riequilibrare da solo. HBase ha una caratteristica unica di memorizzare ogni singola colonna singolarmente, non come qualsiasi altro database relazionale che memorizza in base alle righe. Supporta anche operazioni facili semplicemente usando lo strumento da riga di comando.
In che modo HBase rende il lavoro così facile?
L'unico motivo è a causa del meccanismo di archiviazione. Fondamentalmente, HBase è un database organizzato a segmenti. Inoltre, le tabelle in esso contenute sono organizzate per colonna. Qui, la costruzione della tabella caratterizza solo le famiglie di sezioni, che sono gli insiemi di stima chiave. Tuttavia, è concepibile che una tabella abbia diverse famiglie di sezioni e qui ogni famiglia di segmenti può avere un numero qualsiasi di segmenti. Inoltre, qui sulla piastra, si traducono in stime di sezione adiacenti. Inoltre, ogni stima di cella della tabella ha un timestamp qui.
In una HBase, la tabella allude all'accumulo di colonne. Line allude al raduno delle famiglie della sezione. La sezione famiglia allude alla raccolta di segmenti. La sezione allude all'accumulo di insiemi di stima delle chiavi.
Cosa puoi fare con HBase?
Sebbene sia necessario disporre di un accesso in lettura / composizione irregolare e continuo ai Big Data, utilizziamo Apache HBase. È ipotizzabile disporre di tabelle eccezionalmente enormi su gruppi di oggetti con Apache HBase. Dopo Google Bigtable, HBase è un database non social dimostrato. Fondamentalmente, poiché Bigtable si comporta in modo errato su Google File System, allo stesso modo, HBase prende un colpo in cima a Hadoop e HDFS.
Lavorare con HBase
Supponiamo che i record di una tabella vengano riposti nelle pagine della memoria. Queste pagine vengono trasmesse alla memoria essenziale, con la probabilità che non vengano visualizzate ufficialmente nella memoria. Nel caso in cui una riga possieda una pagina e abbiamo bisogno di tutte le sezioni particolari, ad esempio un compenso o un tasso di entusiasmo da ciascuna delle righe per una sorta di indagine, ogni pagina contenente i segmenti deve acquisire la memoria; quindi questa pagina in & page out comporterà una grande quantità di I / O, con conseguente ritardo nel tempo di gestione.
Nella sezione database situati, ogni segmento verrà messo via in pagine. Nel caso in cui dovessimo ottenere un particolare segmento, ci sarà meno I / O poiché solo le pagine che contengono il segmento predeterminato avrebbero dovuto portare la memoria principale e leggere, e non abbiamo bisogno di portare e sfogliare ognuno dei pagine contenenti righe / registrazioni di seguito nella memoria.
Quindi il tipo di richieste in cui dobbiamo semplicemente ottenere segmenti espliciti e non interi record o set viene servito meglio nel database situato nel segmento, che è prezioso per le indagini in cui possiamo ottenere alcune sezioni e svolgere alcune attività numeriche.
Applicazione
- Per scrivere applicazioni pesanti, possiamo usare Apache HBase.
- Inoltre, mentre dobbiamo fornire un rapido accesso casuale ai dati disponibili, utilizziamo HBase.
- Inoltre, alcune aziende utilizzano HBase internamente, come Facebook, Twitter, Yahoo e Adobe, ecc.
vantaggi
- HBase ha lavorato in aiuto per la pressione produttiva e informativa.
- Questo supporta il recupero rapido delle informazioni.
- Organizzazione e design sono districati. Può benissimo essere ridimensionato e di conseguenza è tutt'altro che difficile da estendere.
- Questo è utile per l'élite su domande totali (ad esempio, COUNT, Total, AVG, MIN e MAX).
- Questo è produttivo per la ripartizione in quanto fornisce punti salienti dello strumento di sharding programmato per trasmettere aree più grandi ai più piccoli.
Perché dovremmo usare HBase?
- Ha un'ingegneria totalmente circolante e può gestire informazioni su scala incredibilmente vasta.
- Funziona per una lettura incredibilmente arbitraria e compone attività.
- Ha un'elevata sicurezza e una semplice amministrazione delle informazioni.
- Fornisce un notevole throughput di composizione elevato.
- Il ridimensionamento per soddisfare i prerequisiti aggiuntivi è coerente e sollecito.
- Può essere utilizzato per tipi di informazioni sia organizzate che semi-organizzate.
- È fantastico quando non devi preoccuparti delle capacità RDBMS complete.
- Ha un punto culminante di adattabilità impeccabilmente misurato e dritto.
- Le informazioni e i compositi sono accuratamente affidabili.
- Lo sharding della tabella può essere organizzato e automatizzato efficacemente.
- Server diversi ricevono supporto programmato per il failover.
- Gli impieghi di MapReduce possono essere supportati con le tabelle HBase.
- cliente arriva a è coerente con le API Java.
Perché abbiamo bisogno di HBase?
HBase è un database NoSQL dinamico che si sta espandendo in questi giorni ed è sopraffatto dai Big Data. Ha radici di programmazione Java estremamente semplici che possono essere inviate per ridimensionare HBase su larga scala. Esistono molte situazioni di business in cui stiamo lavorando solo con informazioni inadeguate che sono alla ricerca di una serie di campi di informazioni che coordinano criteri specifici all'interno della gestione delle informazioni che sono numerati in miliardi. È molto tollerante alle carenze e forte e può gestire diversi tipi di informazioni che lo rendono prezioso per le mutate situazioni aziendali.
È una tabella organizzata a segmenti che semplifica la ricerca delle informazioni corrette tra miliardi di campi di informazioni. È possibile frammentare in gran parte le informazioni in tabelle con l'impostazione e l'automazione corrette. HBase è perfettamente appropriato per la preparazione sistematica delle informazioni. Poiché la preparazione esplicativa richiede enormi misure di informazione, le indagini superano il punto di rottura concepibile su un server solitario. Questo è il punto in cui l'immagazzinamento disperso entra in scena.
C'è anche un requisito per prendersi cura di molti pericoli e composizioni che è semplicemente irrealistico utilizzando un database RDBMS, quindi HBase è la possibilità ideale per tali applicazioni. Il limite di lettura / composizione di questa innovazione può essere ridimensionato a persino milioni / secondo, dandogli uno straordinario punto di vista preferito. Facebook lo utilizza ampiamente per applicazioni di informazione continua e Pinterest utilizza per numerosi incarichi eseguendo fino a 5 milioni di attività al secondo.
Il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie HBase?
- Sviluppatori di software e professionisti di mainframe.
- Project manager, analisti di Big Data e professionisti del testing.
- Sviluppatori Java, professionista della gestione dei dati.
Scopo e crescita della carriera
Come probabilmente sappiamo, l'ambiente Hadoop è in aumento e possiamo dire che HBase è il palcoscenico ideale per gestire la parte superiore dell'HDFS (Hadoop Distributed File System). Successivamente, fin d'ora, l'apprendimento di HBase sarà utile nello sviluppo. In effetti, anche le organizzazioni sono alla ricerca di concorrenti in grado di inviare modelli di informazioni HBase su larga scala su ampi gruppi Hadoop che comprendono attrezzature di produzione. In questo senso, apprendere questa innovazione HBase ci aiuterà a svolgere alcune attività, come inviare Load Utility per impilare un documento, coordinarlo con Hive, scoprire l'API HBase e la shell HBase. Di conseguenza, apprenderlo porterà la nostra professione nella seguente dimensione.
Conclusione
Dopo aver appreso HBase eseguirai principalmente diverse attività, invieremo Load Utility per impilare un record, incorporarlo con Hive, scoprire l'API HBase e la shell HBase. Questo può esserti di grande aiuto nella tua professione per portare la tua vocazione nella seguente dimensione.
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