Що таке HBase?

HBase - це база даних, орієнтована на колонки, розподілена база даних, призначена для роботи в розподіленій файловій системі під назвою HDFS (HDFS - Стенди для розподіленої файлової системи Hadoop). Для обробки великих наборів даних у широких умовах Hadoop виходить на малюнок.

Визначення HBase

У розподіленому середовищі HBase оптимістично підтримує швидкість оновлення на високому столі, а також може горизонтально масштабувати кластери. Це в основному дозволяє величезні таблиці в базі даних.

Основною технікою зберігання журналів є використання журналів Write-Ahead (WAL).

Наприклад, HBase - найкраще середовище обробки даних, структурованих. Facebook - один з найбільших прикладів, коли він використовує платформу обміну повідомленнями, яка має мільярди рядків та мільйони стовпців.

Узгодженість даних є одним з важливих факторів під час читання / запису операцій, HBase надає сильний вплив на узгодженість. Для адміністрування серверів кожного регіону насамперед потрібна архітектура HBase. HBase сильно кодується на Java, яка мала намір висунути проект Apache на високому рівні в 2010 році.

Розуміння HBase

HBase автоматично обробляє відмову та балансування навантаження за допомогою реплікації регіонального сервера. Він також може захоплювати метадані Sharding - концепція, що використовується в основному в HBase. Як ми вже знаємо, HBase буде складатися з регіонів, де їх живлять регіональні сервери, і кожен регіон буде розділений за допомогою регіональних серверів на абсолютно різні вузли даних. HBase може робити розщеплення або вручну, або автоматично.

Щоб масштабувати кластери, замість того, щоб зробити сервери більш потужними, ми можемо додати n-кількість машин до кластерів. Також на ходу ми можемо створити кластери з кількома числами. Коли вузол регіонального сервера працює, кластер починає відновлюватись сам по собі. HBase має унікальну характеристику для зберігання кожного стовпця окремо, не як будь-які інші реляційні бази даних, які зберігаються на основі рядків. Він також підтримує легкі операції, просто використовуючи інструмент командного рядка.

Як HBase робить роботу такою простою?

Єдина причина - через механізм зберігання. По суті, HBase - це сегментована база даних. Крім того, таблиці в ньому розташовані стовпчиком. Тут побудова таблиці характеризує лише сімейство розділів, які є набором ключових оцінок. Незважаючи на це, можливо, у таблиці є різні сімейства розділів, і тут кожна сім'я сегментів може мати будь-яку кількість сегментів. Крім того, тут, на тарілці, в результаті чого поважні розділи відкладаються разом. Більше того, додатково кожна оцінка комірок таблиці має тут часову позначку.

У HBase таблиця натякає на накопичення стовпців. Лінія натякає на збір сімей секцій. Сім'я секцій натякає на збирання сегментів. Розділ натякає на накопичення наборів ключових якостей.

Що ви можете зробити з HBase?

Хоча нам потрібно мати нерегулярний, постійний доступ для читання / створення даних до Big Data, ми використовуємо Apache HBase. Можна мати надзвичайно величезні таблиці за групами предметного обладнання з Apache HBase. Після Bigtable від Google, HBase є несоціальною базою даних. По суті, як Bigtable погано поводиться з файловою системою Google, так само HBase робить знімок у вершині Hadoop та HDFS.

Робота з HBase

Припустимо, записи таблиці зберігаються на сторінках пам'яті. Ці сторінки передаються в основну пам'ять, виключаючи їх офіційне відображення в пам'яті. За випадковості, що один рядок має сторінку, і нам потрібен весь конкретний розділ, наприклад, компенсація або рівень ентузіазму від кожного з рядків для якогось дослідження, кожна сторінка, що містить сегменти, повинна придбати пам'ять; тож ця сторінка з & виходу на сторінку призведе до великої кількості вводу-виводу, що може призвести до затримки часу обробки.

У розділі баз даних кожен сегмент буде розміщений на сторінках. За винятком випадків, що нам доведеться отримати певний сегмент, буде менше вводу / виводу, тому що лише ті сторінки, які містять заздалегідь визначений сегмент, повинні були принести первинну пам'ять і прочитати, і нам не потрібно приносити та переглядати кожен з сторінки, що містять рядки / записи далі в пам'яті.

Таким чином, запити, де нам потрібно просто отримати явні сегменти, а не весь запис (и) або набори, подаються найкраще в сегменті бази даних, що є цінним для дослідження, в якому ми можемо отримати кілька розділів і виконати деякі числові дії.

Застосування

  1. Для написання важких додатків ми можемо використовувати Apache HBase.
  2. Більше того, хоча нам потрібно забезпечити швидкий випадковий доступ до наявних даних, ми використовуємо HBase.
  3. Також деякі компанії використовують HBase внутрішньо, як Facebook, Twitter, Yahoo та Adobe тощо.

Переваги

  • HBase працював у справі продуктивного та інформаційного тиску.
  • Це підтримує швидке відновлення інформації.
  • Організація та дизайн роз'єднані. Це дуже добре може бути зменшено і, отже, розширити що завгодно, але важко.
  • Це корисно для еліти в загальних питаннях (наприклад, COUNT, Total, AVG, MIN і MAX).
  • Це є результативним для розподілу, оскільки дає основні моменти запрограмованого інструменту заточування для передачі більших площ маленьким.

Чому ми повинні використовувати HBase?

  • Він має повністю розповсюджену техніку і може мати справу з надзвичайно великою інформацією про масштаби.
  • Це працює для неймовірно довільного читання і складає діяльність.
  • Він має високу безпеку та просте управління інформацією.
  • Це дає надзвичайно високу пропускну здатність композиту.
  • Масштабування, щоб відповідати додатковим умовам, послідовне і жваве.
  • Може використовуватися як для організованих, так і для напіворганізованих типів інформації.
  • Це чудово, коли вам не потрібно турбуватися з повною потужністю RDBMS.
  • Він має бездоганно розмірену і пряму родзинку адаптивності.
  • Інформація переглядає та складається дуже ретельно.
  • Набивання столів можна ефективно організувати та автоматизувати.
  • Різним серверам надається програмована підтримка відмови.
  • Заняття MapReduce можна підтримувати за допомогою таблиць HBase.
  • що відповідає клієнту, відповідає API Java.

Навіщо нам потрібна HBase?

HBase - це динамічна база даних NoSQL, яка в цей день розширюється і переважає Big Data. Це надзвичайно просте коріння програмування Java, яке може бути надіслане для масштабування HBase у великих масштабах. Існує велика кількість ділових ситуацій, в яких ми працюємо лише з недостатнім інформацією, яка полягає в пошуку купки інформаційних полів, що координують конкретні критерії всередині інформаційної обробки, яка налічується мільярдами. Він дуже толерантний до дефіциту і сильний, і може мати справу з різними видами інформації, що робить його цінним у змінених бізнес-ситуаціях.

Це сегментована таблиця, яка спрощує пошук правильної інформації серед мільярдів інформаційних полів. Ви можете без особливих зусиль розтягувати інформацію в таблиці з правильним налаштуванням та автоматизацією. HBase є надзвичайно доречним для систематичної підготовки інформації. Оскільки для роз'яснювальної підготовки передбачено величезну кількість необхідної інформації, вона вимагає, щоб запити перевищували точку злому, яку можна уявити на одиночному сервері. Це момент, коли розрізнений запас потрапляє до картини.

Існує також вимога піклуватися про безліч переслідувань і композицій, що просто нереально, використовуючи базу даних RDBMS, таким чином, HBase є ідеальною можливістю для таких програм. Ліміт читання / складання цього нововведення можна масштабувати навіть до мільйонів / секунду, надаючи йому надзвичайно бажану точку зору. Facebook широко використовує його для постійного інформування програм, а Pinterest використовує для численних завдань, що виконують до 5 мільйонів завдань щосекунди.

Правильна аудиторія для вивчення технологій HBase?

  • Розробники програмного забезпечення та професіонали Mainframe.
  • Керівник проекту, аналітики великих даних та фахівці з тестування.
  • Java Developers, професіонал управління даними.

Область застосування та кар’єрний ріст

Як ми, мабуть, знаємо, середовище Hadoop зростає, і ми можемо сказати, що HBase є ідеальним етапом для роботи з вершиною HDFS (розподіленою файловою системою Hadoop). Згодом, як і зараз, вивчення HBase буде корисним у розвитку. Дійсно, навіть організації шукають конкурентів, які можуть надсилати інформаційні моделі HBase в масштабі на великі пучки Hadoop, що складаються з виробничого обладнання. У зв'язку з цим, вивчення цієї інновації HBase допоможе нам виконати кілька завдань, оскільки надіслати Load Utility для складання документа, узгодження його з Hive, дізнатися про API HBase та оболонку HBase. Отже, її вивчення переведе нашу професію в наступний вимір.

Висновок

Вивчивши HBase, ви здебільшого будете виконувати різні завдання, надсилати Load Utility для складання запису, включати його у Hive, дізнаватися про HBase API та HBase Shell. Це може дуже допомогти вам у вашій професії прийняти своє покликання до наступного виміру.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом щодо того, що таке HBase? Тут ми обговорили поняття, визначення, роботу, застосування та переваги HBase. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке обробка даних?
  2. Що таке Склад даних?
  3. Що таке визначення майнінгу даних?
  4. Що таке наука даних?
  5. Кроки, які слід виконати у тестуванні мейнфреймів

Категорія: