Qu'est-ce que HBase?
HBase est une base de données qui est une base de données distribuée orientée colonne conçue pour fonctionner sur le système de fichiers distribués appelé HDFS (HDFS - Stands for Hadoop Distributed File System). Pour gérer de grands ensembles de données dans un environnement étendu, Hadoop entre en scène.
Définition de HBase
Dans un environnement distribué, HBase prend en charge de manière optimiste les taux de mise à jour sur une table haute et peut également augmenter horizontalement les clusters. Il permet principalement d'énormes tables dans la base de données.
La principale technique de stockage des journaux consiste à utiliser les journaux d'écriture anticipée (WAL).
Par exemple - HBase est le meilleur environnement de gestion des données structurées. Facebook est l'un des plus grands exemples d'utilisation de la plate-forme de messagerie, qui possède des milliards de lignes et des millions de colonnes.
La cohérence des données est l'un des facteurs importants lors des opérations de lecture / écriture, HBase donne un fort impact sur la cohérence. Pour administrer les serveurs de chaque région, l'architecture de HBase est principalement nécessaire. HBase est largement codé sur Java, qui avait l'intention de pousser un projet de haut niveau dans Apache en 2010.
Comprendre HBase
HBase gère automatiquement le basculement et l'équilibrage de charge à l'aide de la réplication du serveur de région. Il peut également capturer des métadonnées Sharding est le concept principalement utilisé dans HBase. Comme nous le savons déjà, HBase sera composé de régions où ils sont alimentés par les serveurs de région et chaque région sera divisée à l'aide de serveurs de région sur des nœuds de données complètement différents. HBase peut effectuer le fractionnement manuellement ou automatiquement.
Pour agrandir les clusters, au lieu de rendre les serveurs plus puissants, nous pouvons ajouter un nombre n de machines aux clusters. Également à la volée, nous pouvons créer plusieurs clusters. Lorsque le nœud du serveur de région est en cours d'exécution, le cluster commence à se rééquilibrer par lui-même. HBase a une caractéristique unique pour stocker chaque colonne individuellement, pas comme les autres bases de données relationnelles qui stockent en fonction des lignes. Il prend également en charge des opérations faciles en utilisant simplement l'outil de ligne de commande.
Comment HBase facilite-t-il le travail?
La seule raison est à cause du mécanisme de stockage. Fondamentalement, HBase est une base de données organisée par segments. De plus, les tableaux qu'il contient sont classés par colonne. Ici, la construction du tableau ne caractérise que les familles de sections, qui sont les ensembles d'estime clé. Néanmoins, il est concevable qu'une table ait différentes familles de sections et ici chaque famille de segments peut avoir un nombre quelconque de segments. De plus, ici sur la plaque, ce qui entraîne des estimations de section sont rangées adjacentes. De plus, chaque estimation de cellule du tableau a en plus un horodatage ici.
Dans un HBase, le tableau fait allusion à l'accumulation de colonnes. Line fait allusion au rassemblement des familles de la section. La famille de sections fait allusion au rassemblement de segments. La section fait allusion à l'accumulation d'ensembles d'estime clé.
Que pouvez-vous faire avec HBase?
Bien que nous ayons besoin d'un accès en lecture / composition irrégulier et continu aux Big Data, nous utilisons Apache HBase. Il est concevable d'avoir des tables exceptionnellement énormes sur des groupes d'équipements d'articles avec Apache HBase. Après Bigtable de Google, HBase est une base de données non sociale démontrée. Fondamentalement, comme Bigtable se comporte mal sur Google File System, de la même manière, HBase prend une photo au sommet de Hadoop et de HDFS.
Travailler avec HBase
Supposons que les enregistrements d'une table soient rangés dans les pages de mémoire. Ces pages sont transmises à la mémoire essentielle, au cas où elles ne seraient pas officiellement affichées dans la mémoire. Au cas où une ligne possède une page et nous avons besoin de toute section particulière, par exemple, une compensation ou un taux d'enthousiasme de chacune des lignes pour une sorte d'enquête, chaque page contenant les segments doit acquérir la mémoire; cette entrée et cette sortie de la page entraîneront donc un grand nombre d'E / S, ce qui peut retarder le temps de traitement.
Dans les bases de données situées dans la section, chaque segment sera rangé dans des pages. Au cas où nous devions obtenir un segment particulier, il y aurait moins d'E / S car seules les pages qui contiennent le segment prédéterminé auraient dû être apportées à la mémoire principale et lues, et nous n'avons pas besoin d'apporter et de parcourir chacun des pages contenant des lignes / enregistrements ci-après dans la mémoire.
Ainsi, le type d'enquêtes où nous devons simplement obtenir des segments explicites et non des enregistrements ou des ensembles entiers est mieux servi dans la base de données située sur le segment, ce qui est utile pour une enquête dans laquelle nous pouvons obtenir quelques sections et effectuer certaines activités numériques.
Application
- Pour les applications lourdes en écriture, nous pouvons utiliser Apache HBase.
- De plus, alors que nous devons fournir un accès aléatoire rapide aux données disponibles, nous utilisons HBase.
- De plus, certaines entreprises utilisent HBase en interne, comme Facebook, Twitter, Yahoo et Adobe, etc.
Les avantages
- HBase a travaillé dans l'aide à la pression productive et informationnelle.
- Cela prend en charge la récupération rapide des informations.
- L'organisation et la conception sont démêlées. Il peut très bien être étendu et par conséquent, il est tout sauf difficile à étendre.
- Ceci est utile pour l'élite sur le nombre total de questions (par exemple, COUNT, Total, AVG, MIN et MAX).
- Ceci est productif pour la répartition car il donne les points forts de l'instrument de partage programmé pour transmettre de plus grandes surfaces aux petits.
Pourquoi devrions-nous utiliser HBase?
- Il a une ingénierie totalement diffusée et peut traiter des informations incroyablement vastes.
- Il fonctionne pour une lecture incroyablement arbitraire et compose des activités.
- Il a une haute sécurité et une administration simple des informations.
- Il donne un débit de composition élevé remarquable.
- La mise à l'échelle pour répondre aux conditions préalables supplémentaires est cohérente et rapide.
- Peut être utilisé pour les types d'informations organisés et semi-organisés.
- C'est formidable lorsque vous n'avez pas besoin de vous soucier des capacités complètes du SGBDR.
- Il a un point culminant d'adaptabilité impeccablement mesuré et droit.
- Les informations parcourues et composées sont soigneusement fiables.
- Le partage de table peut être efficacement organisé et automatisé.
- Différents serveurs bénéficient d'un support de basculement programmé.
- Les emplois MapReduce peuvent être pris en charge avec les tables HBase.
- client atteint est compatible avec les API Java.
Pourquoi avons-nous besoin de HBase?
HBase est une base de données NoSQL dynamique qui se développe de nos jours et qui est maîtrisée par le Big Data. Il a des racines de programmation Java extrêmement simples qui peuvent être envoyées pour faire évoluer HBase à grande échelle. Il y a beaucoup de situations commerciales dans lesquelles nous ne travaillons qu'avec des informations inadéquates, c'est-à-dire rechercher un tas de champs d'information coordonnant des critères spécifiques à l'intérieur de la poignée d'informations qui se chiffrent en milliards. Il est très tolérant aux carences et solide et peut traiter différents types d'informations, ce qui le rend utile pour des situations commerciales modifiées.
Il s'agit d'un tableau organisé par segments qui facilite la recherche des informations correctes parmi des milliards de champs d'informations. Vous pouvez sans trop étirer les informations dans des tableaux avec la configuration et l'automatisation correctes. HBase est parfaitement adapté à la préparation systématique d'informations. Étant donné que la préparation explicative nécessite d'énormes mesures d'informations, les enquêtes dépassent le point de rupture envisageable sur un serveur solitaire. C'est le moment où le stockage dispersé entre en scène.
Il est également nécessaire de prendre soin de beaucoup de lectures et de compositions, ce qui est tout simplement irréaliste en utilisant une base de données RDBMS, HBase est donc la possibilité idéale pour de telles applications. La limite de lecture / composition de cette innovation peut être réduite à des millions / seconde, ce qui lui donne un point de vue privilégié extraordinaire. Facebook l'utilise largement pour des applications d'information continue et Pinterest l'utilise pour de nombreuses missions exécutant jusqu'à 5 millions de tâches par seconde.
Le bon public pour apprendre les technologies HBase?
- Développeurs de logiciels et professionnels Mainframe.
- Chef de projet, analystes Big Data et professionnels des tests.
- Développeurs Java, professionnel de la gestion des données.
Portée et croissance de carrière
Comme nous le savons probablement, l'environnement Hadoop est en hausse et nous pouvons dire que HBase est l'étape idéale pour gérer le haut du HDFS (Hadoop Distributed File System). Par la suite, à partir de maintenant, l'apprentissage de HBase sera utile dans le développement. En effet, même les organisations recherchent des concurrents qui peuvent envoyer des modèles d'information HBase à grande échelle sur de vastes lots Hadoop comprenant des équipements de production. Dans cette optique, l'apprentissage de cette innovation HBase nous aidera à effectuer quelques tâches, comme envoyer l'utilitaire de chargement pour empiler un document, le coordonner avec Hive, en savoir plus sur l'API HBase et le shell HBase. Par conséquent, l'apprendre amènera notre profession à la dimension suivante.
Conclusion
Après avoir appris HBase, vous effectuerez principalement différentes tâches, enverrez Load Utility pour empiler un enregistrement, incorporez-le à Hive, découvrez l'API HBase et le shell HBase. Cela peut vous aider énormément dans votre profession à prendre votre vocation dans la dimension suivante.
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