Was ist HBase?
HBase ist eine spaltenorientierte verteilte Datenbank, die für das verteilte Dateisystem HDFS (HDFS - Stands for Hadoop Distributed File System) entwickelt wurde. Um große Datenmengen in einer weiten Umgebung verarbeiten zu können, kommt Hadoop ins Spiel.
Definition von HBase
In einer verteilten Umgebung unterstützt HBase die Aktualisierungsraten auf einem hohen Tisch optimistisch und kann die Cluster auch horizontal skalieren. Es ermöglicht hauptsächlich große Tabellen in der Datenbank.
Die Haupttechnik zum Speichern von Protokollen ist die Verwendung von Write-Ahead-Protokollen (WAL).
Zum Beispiel - HBase ist die beste Handhabungsumgebung für die Daten, die strukturiert sind. Facebook ist eines der größten Beispiele für die Verwendung der Nachrichtenplattform, die Milliarden von Zeilen und Millionen von Spalten umfasst.
Datenkonsistenz ist einer der wichtigsten Faktoren beim Lesen / Schreiben. HBase hat einen starken Einfluss auf die Konsistenz. Zur Verwaltung der Server jeder Region wird in erster Linie die Architektur von HBase benötigt. HBase ist in großem Umfang auf Java programmiert, das im Jahr 2010 ein Top-Level-Projekt in Apache vorantreiben soll.
Grundlegendes zu HBase
HBase übernimmt automatisch das Failover und den Lastenausgleich mithilfe der Replikation des Regionsservers. Es kann auch Metadaten erfassen. Sharding ist das Konzept, das hauptsächlich in HBase verwendet wird. Wie wir bereits wissen, wird HBase aus Regionen bestehen, in denen sie von den Regionsservern hochgefahren werden, und jede Region wird mithilfe von Regionsservern auf völlig andere Datenknoten aufgeteilt. HBase kann manuell oder automatisch aufteilen.
Um die Cluster zu skalieren, können wir den Clustern nicht mehr Server, sondern n Computer hinzufügen. Auch im laufenden Betrieb können wir eine Vielzahl von Clustern erstellen. Wenn der Regionsserverknoten hochgefahren wird, beginnt der Cluster von selbst neu zu balancieren. HBase hat eine einzigartige Eigenschaft, um jede Spalte einzeln zu speichern, anders als andere relationale Datenbanken, die basierend auf den Zeilen gespeichert werden. Es unterstützt auch einfache Operationen, indem nur das Befehlszeilen-Tool verwendet wird.
Wie macht HBase das Arbeiten so einfach?
Der einzige Grund ist der Speichermechanismus. Grundsätzlich ist HBase eine segmentierte Datenbank. Darüber hinaus sind die darin enthaltenen Tabellen nach Spalten geordnet. Die Tischkonstruktion charakterisiert hier nur Abschnittsfamilien, die die wichtigsten Wertschätzungssätze sind. Ungeachtet dessen ist es denkbar, dass eine Tabelle unterschiedliche Abschnittsfamilien aufweist und hier jede Segmentfamilie eine beliebige Anzahl von Segmenten aufweisen kann. Außerdem werden hier auf der Platte die daraus resultierenden Wertschätzungen nebeneinander weggelegt. Außerdem hat hier jede Zellenschätzung der Tabelle einen Zeitstempel.
In einer HBase spielt die Tabelle auf die Ansammlung von Spalten an. Die Linie spielt auf das Sammeln von Sektionsfamilien an. Die Sektionsfamilie spielt auf das Sammeln von Segmenten an. Der Abschnitt spielt auf die Anhäufung von Schlüsselsätzen an.
Was können Sie mit HBase tun?
Wir benötigen unregelmäßigen, fortlaufenden Lese- / Kompositionszugriff auf Big Data, verwenden jedoch Apache HBase. Es ist denkbar, mit Apache HBase außergewöhnlich große Tabellen über Gruppen von Gegenständen zu haben. Nach Googles Bigtable ist HBase eine unsoziale Datenbank. Da sich Bigtable im Google-Dateisystem auf die gleiche Weise schlecht verhält, versucht HBase im Grunde genommen, Hadoop und HDFS zu übertreffen.
Arbeiten mit HBase
Angenommen, die Datensätze einer Tabelle werden auf den Speicherseiten abgelegt. Diese Seiten werden in den wesentlichen Speicher übertragen, mit der Möglichkeit, dass sie nicht offiziell im Speicher angezeigt werden. Wenn eine Zeile keine Seite enthält und wir für eine Untersuchung einen bestimmten Abschnitt benötigen, z. B. die Kompensation oder die Enthusiasmusrate aller Zeilen, muss jede Seite, die die Segmente enthält, den Speicher erhalten. Aus diesem Grund führt das Ein- und Ausblättern zu einer großen Anzahl von E / A-Vorgängen, was zu einer Verzögerung der Bearbeitungszeit führen kann.
In abschnittsweise angeordneten Datenbanken wird jedes Segment in Seiten abgelegt. Bei der Möglichkeit, dass wir ein bestimmtes Segment abrufen müssen, wird es weniger E / A geben, da nur die Seiten, die das festgelegte Segment enthalten, in den Primärspeicher gebracht und gelesen werden sollten, und wir müssen nicht jedes einzelne Segment mitnehmen und durchsuchen Seiten, die Zeilen / Datensätze enthalten, werden im Speicher abgelegt.
Die Art von Anfragen, bei denen wir nur explizite Segmente und nicht ganze Datensätze oder Mengen abrufen müssen, wird am besten in der segmentierten Datenbank verarbeitet. Dies ist für Untersuchungen hilfreich, bei denen wir einige Abschnitte abrufen und einige numerische Aktivitäten ausführen können.
Anwendung
- Für schreibintensive Anwendungen können wir Apache HBase verwenden.
- Darüber hinaus verwenden wir HBase, um einen schnellen wahlfreien Zugriff auf verfügbare Daten zu ermöglichen.
- Einige Unternehmen wie Facebook, Twitter, Yahoo und Adobe verwenden HBase auch intern.
Vorteile
- HBase hat bei der Unterstützung des Produktiv- und Informationsdrucks mitgearbeitet.
- Dies unterstützt die schnelle Wiederherstellung von Informationen.
- Organisation und Design sind entflochten. Es kann sehr gut verkleinert werden und ist folglich alles andere als schwierig zu erweitern.
- Dies ist nützlich für Elite bei Gesamtfragen (z. B. COUNT, Total, AVG, MIN und MAX).
- Dies ist produktiv für die Aufteilung, da es Highlights des programmierten Scherbeninstruments gibt, um den Kleinen größere Flächen zu vermitteln.
Warum sollten wir HBase verwenden?
- Es verfügt über eine vollständig verteilte Technik und kann mit erstaunlich umfangreichen Informationen umgehen.
- Es funktioniert für ein unglaublich beliebiges Lesen und komponiert Aktivitäten.
- Es hat eine hohe Sicherheit und einfache Verwaltung von Informationen.
- Es ergibt sich ein bemerkenswert hoher Compose-Durchsatz.
- Die Skalierung, um zusätzliche Voraussetzungen zu erfüllen, ist konsistent und zügig.
- Kann sowohl für organisierte als auch für halborganisierte Informationstypen verwendet werden.
- Es ist großartig, wenn Sie sich nicht um die vollen RDBMS-Kapazitäten kümmern müssen.
- Es hat ein tadellos gemessenes und direktes Highlight der Anpassungsfähigkeit.
- Die Informationen lesen und verfassen wir sorgfältig und zuverlässig.
- Tischsplitter können effektiv angeordnet und automatisiert werden.
- Verschiedene Server erhalten programmierte Failover-Unterstützung.
- MapReduce-Einsätze können mit HBase Tables unterstützt werden.
- customer gets to ist konsistent mit Java APIs.
Warum brauchen wir HBase?
HBase ist eine dynamische NoSQL-Datenbank, die in der heutigen Zeit mit Big Data überfordert ist. Es verfügt über äußerst einfache Java-Programmierstämme, die zur Skalierung von HBase in großem Maßstab gesendet werden können. Es gibt eine Vielzahl von Geschäftssituationen, in denen wir nur mit unzureichenden Informationen arbeiten, dh nach einer Reihe von Informationsfeldern suchen, die bestimmte Kriterien innerhalb des Informationshandles koordinieren, die in Milliardenhöhe nummeriert sind. Es ist sehr fehlertolerant und stark und kann mit verschiedenen Arten von Informationen umgehen, was es für veränderte Geschäftssituationen wertvoll macht.
Es handelt sich um eine segmentierte Tabelle, mit der auf einfache Weise in Milliarden von Informationsfeldern nach den richtigen Informationen gesucht werden kann. Mit der richtigen Einrichtung und Automatisierung können Sie die Informationen ohne großen Aufwand in Tabellen aufteilen. HBase eignet sich hervorragend zur systematischen Aufbereitung von Informationen. Da für die erklärende Vorbereitung enorme Informationsmengen erforderlich sind, überschreiten die Anfragen die Bruchgrenze, die auf einem einzelnen Server denkbar ist. Dies ist der Punkt, an dem die verstreuten Vorräte ins Bild kommen.
Es besteht ebenfalls die Anforderung, eine Vielzahl von Durchsuchungen und Kompositionen zu erledigen, was unter Verwendung einer RDBMS-Datenbank einfach unrealistisch ist. HBase ist daher die ideale Möglichkeit für solche Anwendungen. Das Lese- / Kompositionslimit dieser Innovation kann sogar auf Millionen / Sekunde skaliert werden, was ihr einen außerordentlich bevorzugten Standpunkt verleiht. Facebook nutzt es in großem Umfang, um Anwendungen kontinuierlich zu informieren, und Pinterest für zahlreiche Aufgaben, bei denen jede Sekunde bis zu 5 Millionen Aufgaben ausgeführt werden.
Die richtige Zielgruppe zum Erlernen von HBase-Technologien?
- Softwareentwickler und Mainframe-Profis.
- Projektmanager, Big Data-Analysten und Testprofis.
- Java-Entwickler, Datenverwaltungsfachmann.
Umfang und Karrierewachstum
Wie wir wahrscheinlich wissen, steigt die Hadoop-Umgebung und wir können sagen, dass HBase die ideale Bühne für den Umgang mit der Spitze des HDFS (Hadoop Distributed File System) ist. Anschließend wird das Erlernen von HBase ab sofort für die Entwicklung nützlich sein. In der Tat suchen sogar Unternehmen nach Wettbewerbern, die HBase-Informationsmodelle in großem Maßstab auf ausgedehnten Hadoop-Paketen mit Produktionsausrüstung versenden können. In diesem Sinne hilft uns das Erlernen dieser HBase-Innovation bei der Ausführung einiger Aufgaben: Senden Sie Load Utility, um ein Dokument zu stapeln, koordinieren Sie es mit Hive, und informieren Sie sich über die HBase-API und die HBase-Shell. Wenn wir es lernen, bringt dies unseren Beruf in die folgende Dimension.
Fazit
Nach dem Erlernen von HBase werden Sie meist verschiedene Aufgaben ausführen, Load Utility senden, um einen Datensatz zu stapeln, ihn in Hive zu integrieren und sich über die HBase-API und die HBase-Shell zu informieren. Dies kann Ihnen in Ihrem Beruf enorm helfen, Ihre Berufung in die folgende Dimension zu führen.
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