O que é o HBase?
O HBase é um banco de dados que é um banco de dados distribuído orientado a colunas, projetado para funcionar no sistema de arquivos distribuídos chamado HDFS (HDFS - significa sistema de arquivos distribuídos Hadoop). Para lidar com grandes conjuntos de dados em um ambiente amplo, o Hadoop entra em cena.
Definição de HBase
Em um ambiente distribuído, o HBase oferece suporte otimista às taxas de atualização em uma tabela alta e também pode aumentar horizontalmente os clusters. Ele possibilita grandes tabelas no banco de dados.
A principal técnica para armazenar logs está usando o Write-Ahead Logs (WAL).
Por exemplo - HBase é o melhor ambiente de manipulação para os dados que estão estruturados. O Facebook é um dos maiores exemplos em que utiliza a plataforma de mensagens, que possui bilhões de linhas e milhões de colunas.
A consistência dos dados é um dos fatores importantes durante as operações de leitura / gravação. O HBase causa um forte impacto na consistência. Para administrar os servidores de cada região, a arquitetura do HBase é principalmente necessária. O HBase é amplamente codificado em Java, que pretendia lançar um projeto de nível superior no Apache no ano de 2010.
Entendendo o HBase
O HBase lida automaticamente com o failover e o balanceamento de carga usando a replicação do servidor da região. Ele também pode capturar metadados Sharding é o conceito usado principalmente no HBase. Como já sabemos, o HBase consistirá de regiões onde eles são alimentados pelos servidores da região e cada região será dividida com a ajuda dos servidores da região em nós de dados completamente diferentes. O HBase pode fazer a divisão manual ou automaticamente.
Para ampliar os clusters, em vez de tornar os servidores mais poderosos, podemos adicionar um número n de máquinas aos clusters. Também em tempo real, podemos criar um número múltiplo de clusters. Quando o nó do servidor da região está em execução, o cluster começa a se reequilibrar sozinho. O HBase possui uma característica única para armazenar todas as colunas individualmente, como em qualquer outro banco de dados relacional armazenado com base nas linhas. Ele também suporta operações fáceis usando apenas a ferramenta de linha de comando.
Como o HBase facilita o trabalho?
O único motivo é por causa do mecanismo de armazenamento. Fundamentalmente, o HBase é um banco de dados organizado por segmentos. Além disso, as tabelas são organizadas por coluna. Aqui, a construção da tabela caracteriza apenas as famílias de seção, que são os conjuntos de estima-chave. Não obstante, é concebível que uma tabela tenha famílias de seções diferentes e aqui cada família de segmentos possa ter qualquer número de segmentos. Além disso, aqui no prato, resultando em estimativas de seção, são adiadas. Além disso, além disso, toda estimativa de célula da tabela possui um carimbo de data / hora aqui.
Em um HBase, a tabela faz alusão ao acúmulo de colunas. Linha alude à reunião de famílias de seção. A família de seção faz alusão à coleta de segmentos. A seção alude ao acúmulo de conjuntos de estima-chave.
O que você pode fazer com o HBase?
Embora tenhamos acesso irregular e contínuo de leitura / composição ao Big Data, usamos o Apache HBase. É concebível ter tabelas excepcionalmente grandes sobre grupos de equipamentos com o Apache HBase. Após o Bigtable do Google, o HBase é um banco de dados não social demonstrado. Fundamentalmente, como o Bigtable se comporta mal no sistema de arquivos do Google, da mesma maneira, o HBase se destaca no Hadoop e no HDFS.
Trabalhando com HBase
Suponha que os registros de uma tabela sejam guardados nas páginas da memória. Essas páginas são transmitidas para a memória essencial, com a possibilidade de não serem exibidas oficialmente na memória. Na hipótese de uma linha possuir uma página e precisarmos de toda seção específica, por exemplo, compensação ou taxa de entusiasmo de cada uma das linhas para algum tipo de investigação, cada página que contém os segmentos deve adquirir a memória; portanto, esta página dentro e fora da página resultará em uma grande quantidade de E / S, o que pode resultar em atraso no tempo de processamento.
Nos bancos de dados situados na seção, cada segmento será guardado em páginas. Com a chance de obter um segmento específico, haverá menos E / S, pois apenas as páginas que contêm o segmento predeterminado deveriam ter trazido a memória primária e a leitura, e não precisamos trazer e examinar cada um dos páginas contendo linhas / registros a seguir na memória.
Portanto, o tipo de consulta em que simplesmente precisamos obter segmentos explícitos e não registros ou conjuntos inteiros é melhor atendido no banco de dados situado no segmento, o que é valioso para a investigação em que podemos obter algumas seções e realizar algumas atividades numéricas.
Inscrição
- Para aplicativos com gravação pesada, podemos usar o Apache HBase.
- Além disso, enquanto precisamos fornecer acesso aleatório rápido aos dados disponíveis, usamos o HBase.
- Além disso, algumas empresas usam o HBase internamente, como Facebook, Twitter, Yahoo e Adobe, etc.
Vantagens
- A HBase trabalhou na ajuda à pressão produtiva e de informações.
- Isso suporta recuperação rápida de informações.
- Organização e design são desembaraçados. Pode muito bem ser dimensionado e, consequentemente, é tudo menos difícil de estender.
- Isso é útil para o elite em questões totais (por exemplo, COUNT, Total, AVG, MIN e MAX).
- Isso é produtivo para distribuir, pois fornece destaques do instrumento de fragmentação programado para transmitir áreas maiores para os mais pequenos.
Por que devemos usar o HBase?
- Possui uma engenharia totalmente circulada e pode lidar com informações de escala incrivelmente vasta.
- Ele funciona para uma leitura incrivelmente arbitrária e compõe atividades.
- Possui alta segurança e administração simples de informações.
- Proporciona uma alta taxa de transferência de composição.
- A escala para atender a pré-requisitos extras é consistente e rápida.
- Pode ser utilizado para tipos de informações organizadas e semi-organizadas.
- É ótimo quando você não precisa se preocupar com as capacidades RDBMS completas.
- Possui um destaque de adaptabilidade impecável, medido e reto.
- As informações examinam e compõem são cuidadosamente confiáveis.
- O sharding da tabela pode ser efetivamente organizado e automatizado.
- Servidores diferentes recebem suporte de failover programado.
- Os empregos do MapReduce podem ser suportados com as tabelas HBase.
- o cliente obtém é consistente com as APIs Java.
Por que precisamos do HBase?
O HBase é um banco de dados dinâmico NoSQL que está expandindo hoje em dia e que é dominado pelo Big Data. Possui raízes de programação Java extremamente diretas, que podem ser enviadas para dimensionar o HBase em grande escala. Existem muitas situações de negócios nas quais trabalhamos apenas com informações inadequadas, que devem procurar vários campos de informações que coordenam critérios específicos dentro do identificador de informações que estão numerando bilhões. É muito tolerante à deficiência e forte e pode lidar com diferentes tipos de informações, tornando-as valiosas para situações de negócios alteradas.
É uma tabela organizada por segmento, facilitando a busca pelas informações corretas entre bilhões de campos de informações. Você pode, sem muito esforço, dividir as informações em tabelas com a configuração e a automação corretas. O HBase é consumadamente apropriado para a preparação sistemática de informações. Como a preparação explicativa possui tremendas medidas de informações necessárias, as consultas superam o ponto de ruptura que é concebível em um servidor solitário. Este é o ponto em que o estoque disperso entra em cena.
Da mesma forma, existe um requisito para cuidar de muitos folhetos e composições, o que é simplesmente irreal utilizando um banco de dados RDBMS, portanto, o HBase é a possibilidade ideal para tais aplicações. O limite de leitura / composição dessa inovação pode ser escalado para até milhões / segundo, proporcionando um ponto de vista preferencial extraordinário. O Facebook o utiliza amplamente para aplicativos de informações contínuas e o Pinterest utiliza para inúmeras tarefas executando até 5 milhões de tarefas por segundo.
O público certo para aprender as tecnologias HBase?
- Desenvolvedores de software e profissionais de mainframe.
- Gerente de projetos, analistas de Big Data e profissionais de testes.
- Desenvolvedores Java, profissional em gerenciamento de dados.
Escopo e crescimento da carreira
Como provavelmente sabemos, o ambiente do Hadoop está aumentando e podemos dizer que o HBase é o estágio ideal para lidar com a parte superior do HDFS (Hadoop Distributed File System). Posteriormente, a partir de agora, aprender o HBase será útil no desenvolvimento. De fato, até as organizações estão procurando concorrentes que possam enviar modelos de informações HBase em escala em pacotes extensivos do Hadoop compostos por equipamentos de produção. Nesse sentido, aprender essa inovação do HBase nos ajudará a executar algumas tarefas, como enviar o Load Utility para empilhar um documento, coordená-lo com o Hive, descobrir sobre a API do HBase e o Shell do HBase. Conseqüentemente, o aprendizado levará nossa profissão à seguinte dimensão.
Conclusão
Depois de aprender o HBase, você executará tarefas diferentes, envie o Load Utility para empilhar um registro, incorpore-o ao Hive, descubra a API do HBase e o Shell do HBase. Isso pode ajudá-lo enormemente em sua profissão a levar sua vocação para a dimensão seguinte.
Artigo recomendado
Este foi um guia para o que é o HBase? Aqui discutimos os conceitos, definição, funcionamento, aplicação e vantagens do HBase. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -
- O que é processamento de dados?
- O que é um Data Warehouse?
- Qual é a definição de mineração de dados?
- O que é ciência de dados?
- Etapas a serem seguidas nos testes de mainframe