Einführung in Apache HBase
Apache HBase ist eine Hadoop-basierte NoSQL-Speicherdatenbank, eine der größten Open-Source- und nicht relationalen Datenbanken, die nach dem Vorbild des Unternehmens Google Bigtable erstellt wurde. Es ist in der Sprache Java geschrieben. Es läuft auf dem verteilten Hadoop-Dateisystem oder wird im Volksmund als HDFS oder Alluxio bezeichnet. Dies ist hilfreich, um Bigtable-ähnliche Funktionen für das Hadoop-System bereitzustellen. Es ist hilfreich, einen fehlertoleranten Mechanismus bereitzustellen, mit dem große Datenmengen gespeichert und aufbewahrt werden können, insbesondere Daten, die sich in einem spärlichen Zustand befinden. Unter spärlichen Daten versteht man die Art von Daten, die in kleinen Mengen oder Fragmenten verfügbar sind und sich in einer riesigen Sammlung unwichtiger oder leerer Daten befinden. Angenommen, Sie suchen die höchsten 100 Datensätze aus einer Gruppe von 2 Milliarden Datensätzen.
Wie funktioniert Apache HBase?
Apache HBase ist eine Art Datenmodell, das die halbstrukturierte Form von Daten speichert, die einen anderen Datentyp mit dynamischer Feldgröße und variierender Spaltengröße haben. Innerhalb des Hbase-Datenmodells sind mehrere logische Komponenten vorhanden. Dazu gehören der Zeilenschlüssel, der Tabellenname, die Spaltenfamilie, der Zeitstempel usw. Wie der Name andeutet, wird der Zeilenschlüssel speziell zum Bereitstellen und Identifizieren der Zeilen in HBase-Tabellen verwendet. Die Spaltenfamilien bei HBase sind statisch, wohingegen Spalten selbst als dynamisch bezeichnet werden.
HBase wird verwendet, um zufällige Lesevorgänge mit niedriger Latenz sowie die Schreibvorgänge, die auf HDFS vorhanden sind, bereitzustellen. Die Tabellen in HBase werden mit Hilfe eines Systems dynamisch verteilt, sobald sie für die Verarbeitung zu groß werden, dh das Auto-Sharding beginnt. Eine weitere grundlegende Einheit in der Region dient der horizontalen Skalierbarkeit und ist ein sortierter, fortlaufender Satz von Zeilen, die zusammen gespeichert werden. Abgesehen von diesen verfügt es über einen als HBase-Master bekannten Masterknoten und viele Slave-Knoten, die auch als Regionsserver bezeichnet werden. Der HMaster wird verwendet, um die Schreibanforderung des Clients zu erfüllen und an den entsprechenden Regionsserver weiterzuleiten.
Was ist die Verwendung von Apache HBase?
Die Anwendungen von Apache HBase umfassen viele Bereiche, in denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen und die Verwendung einer NoSQL-Datenbank erforderlich ist. Lassen Sie uns in diesem Beitrag einige der Anwendungen von Apache HBase im Detail besprechen.
1. Medizinisches Gebiet: HBase wird auf dem Gebiet der Medizin häufig verwendet, da es zur Speicherung der Genomsequenzen verwendet werden kann. Darüber hinaus wird MapReduce ausgeführt, sodass auch die Vorgeschichte von Menschen mit chronischen oder nicht chronischen Krankheiten gespeichert werden kann, die auf einer geografischen oder nicht geografischen Region basieren könnten.
2. Web und Internet: Apache HBase ist sehr hilfreich, um Unternehmen zu erreichen, die auf benutzerspezifische und kundenorientierte Daten abzielen und daher mithilfe von Benutzeraktivitäten und -aktionen durch Speichern von Verlauf, Cookies viele Erkenntnisse gewinnen. und Vorlieben und Vorhersagen später mit dem riesigen Datensatz bereits vorhanden.
3. Sport: HBase dient im Sportbereich, sei es in irgendeiner Sportart, hauptsächlich dazu, die historischen Daten der Spieler zu speichern. Wenn man sich die Erkenntnisse dazu ansieht, kann die Spielvorhersage zusammen mit der Art des Gameplays des jeweiligen Teams vorhergesagt werden.
4. E-Commerce: Der E-Commerce-Markt erfreut sich mit jedem Tag größerer Beliebtheit, und mehr Geschäft bedeutet, dass mehr Daten und daher große Lagerbestände für die hohe Anzahl der zu versendenden PSKUs und SKUs und geführt werden müssen um eine Erfolgsbilanz aller vorhandenen Bestände zu führen. Außerdem werden Kundenpräferenzen und -entscheidungen berücksichtigt und große Datenmengen lassen sich in HBase problemlos speichern.
5. Öl und Erdöl: HBase wird auch häufig in der Erdöl-, Erdgas- und Erdölindustrie eingesetzt, da es zur Speicherung der Explorationsdaten verwendet wird, die zur Analyse verwendet werden können, und auch zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit eines Preisanstiegs zusammen mit den Bohrinseln und Küsten für wo die öle zu finden sind.
6. Banken und andere Finanzinstitute: Banken und andere Finanzinstitute, die mit der Kreditkartenbranche oder dem Kernfinanzbankwesen in Verbindung stehen, müssen ebenfalls wichtige Kundendaten speichern, die an Volumen zunehmen und daher HBase ins Spiel bringen.
Andere Felder und Domänen: Überall dort, wo eine große Vielfalt und Menge von Daten aufbewahrt wird, wird eine Art HBase-NoSQL-Datenbank verwendet. Vorteile von Apache HBase:
Vorteile von HBase
Sehen wir uns einige der Vorteile von Apache HBase an:
- Es ist ein großartiges Tool für die Analyse zusammen mit der Verwendung von Hadoop MapReduce
- Es wird verwendet, um die Skalierung zusammen mit der Koordination des Hadoop-Dateisystems zu unterstützen, was sogar auf der Standardhardware möglich ist.
- Es wird verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten.
- Lizenzfrei.
- Fehlertoleranz.
- Es ist flexibel, wenn Sie über Schemadesign sprechen.
- Mehrere Integrationen wie bei Hive for SQL ähneln Abfragen.
- Automatisches Failover.
- Auto-Sharding.
- Einfache clientseitige Oberfläche.
- Reihenebene der Atomizität.
Warum sollten wir Apache HBase verwenden?
Es enthält In-Memory-Techniken und -Operationen wie Komprimierung sowie Bloom-Filter, die spaltenweise angewendet werden. Die HBase-Tabellen dienen sowohl der Eingabe als auch der Ausgabe für MR-Jobs. Auf sie kann auch zugegriffen werden, indem die Java-API zusammen mit Avro-, REST- oder Thrift-Gateway-basierten APIs verwendet wird. Wann immer Ihre Daten spaltenspezifisch sind, ist HBase keine schlechte Lösung, da es auch eine breite Abstammungslinie hat. Es läuft auf HDFS und ist daher schneller in der Verarbeitung von Lese- und Schreibvorgängen, die sowohl für hohen Durchsatz als auch für niedrige Ausgabelatenzzeiten durchgeführt werden können.
Wie hilft Ihnen diese Technologie bei Ihrem Karrierewachstum?
Diese Technologie wird zu einem wichtigen Bestandteil des Big-Data-Ökosystems, und Sie wissen, dass alle Technologien im Zusammenhang mit Big Data einen großen Anwendungsbereich haben. Darüber hinaus befasst sich HBase mit der Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen, weshalb eine spezielle Art von Datenbanken, die als NoSql-Datenbanken bezeichnet wird, entwickelt wurde, die Organisationen und Business Foster und HBase dabei unterstützen, einen wesentlichen integralen Bestandteil zu bilden.
Das Erlernen von Apache HBase ist immer eine gute Entscheidung, da es hilfreich ist, Ihnen viele Einblicke in die Verwendung und den effizienten Umgang mit einem großen Datenvolumen zu geben, und es ist auch auf dem heutigen Markt sehr gefragt.
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