Wat is HBase?
HBase is een database die een kolomgerichte gedistribueerde database is die is ontworpen om te werken op het Distributed File System genaamd HDFS (HDFS - staat voor Hadoop Distributed File System). Om grote datasets in een brede omgeving te verwerken, komt Hadoop in beeld.
Definitie van HBase
In een gedistribueerde omgeving ondersteunt HBase optimistisch updatefrequenties op een hoge tafel en kan het de clusters ook horizontaal opschalen. Het maakt vooral grote tabellen in de database mogelijk.
De belangrijkste techniek voor het opslaan van logboeken is het gebruik van Write-Ahead Logs (WAL).
Bijvoorbeeld - HBase is de beste verwerkingsomgeving voor de gestructureerde gegevens. Facebook is een van de grootste voorbeelden waarbij het het berichtenplatform gebruikt, dat miljarden rijen en miljoenen kolommen bezit.
Gegevensconsistentie is een van de belangrijke factoren tijdens lees- / schrijfbewerkingen, HBase heeft een sterke impact op de consistentie. Om de servers van elke regio te beheren, is de architectuur van HBase primair nodig. HBase is enorm gecodeerd op Java, dat in 2010 een topproject in Apache wilde pushen.
HBase begrijpen
HBase zorgt automatisch voor de failover en load balancing met regioserverreplicatie. Het kan ook metadata vastleggen Sharding is het concept dat voornamelijk wordt gebruikt in HBase. Zoals we al weten, zal HBase bestaan uit regio's waar ze worden aangestuurd door de regioservers en elke regio wordt gesplitst met behulp van regioservers op volledig verschillende dataknooppunten. HBase kan handmatig of automatisch splitsen.
Om de clusters op te schalen, kunnen we in plaats van servers krachtiger te maken een n-aantal machines aan de clusters toevoegen. We kunnen ook meteen een aantal clusters maken. Wanneer het regioserverknooppunt actief is, begint het cluster vanzelf opnieuw in evenwicht te komen. HBase heeft een uniek kenmerk om elke kolom afzonderlijk op te slaan, zoals geen andere relationele databases die worden opgeslagen op basis van de rijen. Het ondersteunt ook eenvoudige bediening door alleen het opdrachtregelprogramma te gebruiken.
Hoe maakt HBase werken zo gemakkelijk?
De enige reden is vanwege het opslagmechanisme. In wezen is HBase een gesegmenteerde database. Bovendien zijn de tabellen erin gerangschikt per kolom. Hier kenmerkt de tabelconstructie alleen sectiefamilies, die de sleutel-achtensets zijn. Desondanks is het denkbaar dat een tabel verschillende sectiefamilies heeft en hier kan elke segmentfamilie een willekeurig aantal segmenten hebben. Bovendien, hier op de plaat, resulterend in sectie estes worden weggezet aangrenzend. Bovendien heeft elke celschatting van de tabel hier een tijdstempel.
In een HBase verwijst de tabel naar de accumulatie van kolommen. Regel verwijst naar het verzamelen van sectiefamilies. Sectiefamilie verwijst naar het verzamelen van segmenten. De sectie verwijst naar de verzameling sleutelwaarden.
Wat kunt u doen met HBase?
Hoewel we onregelmatige, doorlopende lees- / schrijftoegang tot Big Data moeten hebben, gebruiken we Apache HBase. Het is denkbaar om met Apache HBase uitzonderlijk grote tafels te hebben over groepen itemapparatuur. Na Bigtable van Google is HBase een gedemonstreerde niet-sociale database. Fundamenteel, zoals Bigtable zich misdraagt op Google File System, maakt HBase op dezelfde manier een schot op Hadoop en HDFS.
Werken met HBase
Neem aan dat de records van een tabel in de geheugenpagina's worden opgeborgen. Deze pagina's worden overgebracht naar het essentiële geheugen, met de kans dat ze niet officieel in het geheugen worden weergegeven. Bij de kans dat een regel een pagina heeft en we alle specifieke secties nodig hebben, bijvoorbeeld compensatie of snelheid van enthousiasme van elk van de regels voor een soort onderzoek, moet elke pagina met de segmenten het geheugen verwerven; dus deze pagina in & pagina uit resulteert in veel I / O, wat kan resulteren in een vertraagde verwerkingstijd.
In in sectie gelegen databases wordt elk segment in pagina's opgeborgen. Bij de kans dat we een bepaald segment moeten krijgen, zal er minder I / O zijn, omdat alleen de pagina's die het vooraf bepaalde segment bevatten, het primaire geheugen hadden moeten krijgen en moeten lezen, en we hoeven niet alle pagina's met regels / records hierna in het geheugen.
Dus het soort vragen waarbij we gewoon expliciete segmenten moeten krijgen en niet hele record (s) of sets wordt het best geserveerd in de gesegmenteerde database, wat waardevol is voor onderzoek waarin we een paar secties kunnen krijgen en wat numerieke activiteiten kunnen uitvoeren.
Toepassing
- Om zware applicaties te schrijven, kunnen we Apache HBase gebruiken.
- Hoewel we snelle willekeurige toegang tot beschikbare gegevens moeten bieden, gebruiken we bovendien HBase.
- Sommige bedrijven gebruiken HBase intern, zoals Facebook, Twitter, Yahoo en Adobe, enz.
voordelen
- HBase heeft geholpen bij de productieve en informatiedruk.
- Dit ondersteunt snel informatieherstel.
- Organisatie en ontwerp zijn ontward. Het kan heel goed worden geschaald en is daarom allesbehalve moeilijk uit te breiden.
- Dit is handig voor elite bij totale vragen (bijvoorbeeld COUNT, Totaal, AVG, MIN en MAX).
- Dit is productief voor het verdelen, omdat het hoogtepunten van het geprogrammeerde scherfinstrument geeft om grotere gebieden aan kleintjes over te brengen.
Waarom zouden we HBase gebruiken?
- Het heeft een volledig gecirculeerde techniek en kan omgaan met ongelooflijk grote schaalinformatie.
- Het werkt voor een ongelooflijk willekeurig lezen en componeert activiteiten.
- Het heeft een hoge beveiliging en eenvoudig beheer van informatie.
- Het geeft een opmerkelijk hoge compositiesnelheid.
- Schalen om aan extra vereisten te voldoen, is consistent en snel.
- Kan worden gebruikt voor zowel georganiseerde als semi-georganiseerde informatietypen.
- Het is geweldig als u geen moeite hoeft te doen met volledige RDBMS-capaciteiten.
- Het heeft een onberispelijk gemeten en recht aanpassingsvermogen.
- De informatieperformules en -composities zijn zorgvuldig betrouwbaar.
- Tafelscherf kan effectief worden geregeld en geautomatiseerd.
- Verschillende servers krijgen geprogrammeerde failover-ondersteuning.
- MapReduce-functies kunnen worden ondersteund met HBase-tabellen.
- klant bereikt is consistent met Java API's.
Waarom hebben we HBase nodig?
HBase is een dynamische NoSQL-database die in deze tijd uitgebreid wordt overmeesterd door Big Data. Het heeft extreem eenvoudige Java-programmeerwortels die op grote schaal kunnen worden verzonden voor het schalen van HBase. Er is een groot aantal bedrijfssituaties waarin we alleen werken met onvoldoende informatie, namelijk het zoeken naar een heleboel informatievelden die specifieke criteria coördineren binnen de informatiehandgreep die in miljarden zijn genummerd. Het is zeer deficiëntietolerant en sterk en kan omgaan met verschillende soorten informatie, waardoor het waardevol is voor veranderde zakelijke situaties.
Het is een gesegmenteerde tabel die het eenvoudig maakt om in miljarden informatievelden de juiste informatie te zoeken. U kunt de informatie zonder al te veel informatie in tabellen werpen met de juiste instellingen en automatisering. HBase is volkomen geschikt voor het systematisch voorbereiden van informatie. Omdat verklarende voorbereiding enorme hoeveelheden benodigde informatie vereist, zorgt dit ervoor dat vragen het breekpunt overtreffen dat op een solitaire server denkbaar is. Dit is het punt waarop de verspreide voorraadvorming in beeld komt.
Er is ook een vereiste voor het verzorgen van veel peruses en composities, wat eenvoudigweg niet realistisch is met behulp van een RDBMS-database, dus HBase is de ideale mogelijkheid voor dergelijke toepassingen. De lees- / componeerlimiet van deze innovatie kan worden geschaald tot zelfs miljoenen / seconde waardoor het een buitengewoon gewenst standpunt is. Facebook gebruikt het op grote schaal voor het continu informeren van applicaties en Pinterest gebruikt voor tal van opdrachten die tot 5 miljoen taken per seconde uitvoeren.
Het juiste publiek voor het leren van HBase-technologieën?
- Softwareontwikkelaars en mainframe-professionals.
- Projectmanager, Big Data-analisten en testprofessionals.
- Java-ontwikkelaars, professional voor gegevensbeheer.
Omvang en carrièregroei
Zoals we waarschijnlijk weten, neemt de Hadoop-omgeving toe en kunnen we zeggen dat HBase de ideale fase is voor het omgaan met de top van de HDFS (Hadoop Distributed File System). Vervolgens zal het leren van HBase vanaf nu nuttig zijn bij de ontwikkeling. Sterker nog, zelfs organisaties zijn op zoek naar concurrenten die HBase-informatiemodellen op grote schaal kunnen verzenden over uitgestrekte Hadoop-bossen bestaande uit productieapparatuur. In deze zin zal het leren van deze HBase-innovatie ons helpen bij het uitvoeren van een paar taken, zoals het laden van het hulpprogramma Load om een document te stapelen, het te coördineren met Hive, meer te weten te komen over de HBase API en de HBase Shell. Daarom zal het leren van ons vak de volgende dimensie hebben.
Conclusie
Na het leren van HBase zul je meestal verschillende taken uitvoeren, Load Utility naar een record sturen, het opnemen met Hive, meer te weten komen over de HBase API en de HBase Shell. Dit kan je enorm helpen in je beroep om je roeping naar de volgende dimensie te brengen.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest voor Wat is HBase? Hier hebben we de concepten, definitie, werking, toepassing en voordelen van HBase besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is gegevensverwerking?
- Wat is een datawarehouse?
- Wat is de definitie van datamining?
- Wat is Data Science?
- Stappen om te volgen in Mainframe-testen