Какво е HBase?
HBase е база данни, която е ориентирана към колони разпределена база данни, предназначена да работи върху разпределена файлова система, наречена HDFS (HDFS - щандове за разпределена файлова система Hadoop). За обработка на големи масиви от данни в широка среда Hadoop влиза в картината.
Определение на HBase
В разпределена среда, HBase оптимистично поддържа скорости на актуализиране на висока маса и също така може хоризонтално да мащабира кластерите. Основно позволява огромни таблици в базата данни.
Основната техника за съхранение на регистрационни файлове е използването на протоколи за писане (WAL).
Например - HBase е най-добрата среда за обработка на данните, които са структурирани. Facebook е един от най-големите примери, където използва платформата за съобщения, която притежава милиарди редове и милиони колони.
Последователността на данните е един от важните фактори по време на операции за четене / запис, HBase дава силно влияние върху последователността. За да се администрират сървърите на всеки регион, архитектурата на HBase е необходима преди всичко. HBase е силно кодирана на Java, която възнамеряваше да прокара проект от най-високо ниво в Apache през 2010 г.
Разбиране на HBase
HBase автоматично се справя с отказ и зареждане на балансиране, използвайки репликация на регионален сървър. Освен това може да улови метаданни Sharding е концепцията, използвана предимно в HBase. Както вече знаем, HBase ще се състои от региони, където те се захранват от регионалните сървъри и всеки регион ще бъде разделен с помощта на регионални сървъри на напълно различни възли за данни. HBase може да направи разделяне ръчно или автоматично.
За да увеличим мащабите на клъстерите, вместо да правим сървърите по-мощни, можем да добавим n-брой машини към клъстерите. Също така в движение можем да създадем многобройни клъстери. Когато възелът на регионалния сървър се изпълнява, клъстерът започва да се балансира от само себе си. HBase има уникална характеристика да съхранява всяка колона поотделно, не като всяка друга релационна база данни, която се съхранява въз основа на редовете. Той също така поддържа лесни операции само с помощта на инструмента за команден ред.
Как HBase прави работата толкова лесна?
Единствената причина е заради механизма за съхранение. По принцип HBase е сегментирана база данни. Освен това таблиците в него са подредени по колона. Тук конструкцията на таблица характеризира само семейства от секции, които са наборите от ключови оценки. Независимо от това е възможно таблицата да има различни семейства от раздели и тук всяко семейство от сегменти може да има произволен брой сегменти. Освен това, тук, в чинията, в резултат на това оценките на секциите са поставени в съседство. Нещо повече, освен това всяка оценка на клетката на таблицата има времева марка.
В HBase таблицата намеква за натрупването на колони. Линия намеква за събирането на семейства от секции. Семейството на секциите намеква за събирането на сегменти. Разделът намеква за натрупването на ключови оценки.
Какво можете да направите с HBase?
Въпреки че трябва да имаме нередовен, непрекъснат достъп за четене / композиране до Big Data, ние използваме Apache HBase. Възможно е да има изключително огромни маси над групи артикули с Apache HBase. След Bigtable на Google, HBase е демонстрирана несоциална база данни. По принцип, като Bigtable се държи неправилно в файловата система на Google, по същия начин HBase прави снимка на върха на Hadoop и HDFS.
Работа с HBase
Да приемем, че записите на таблица са поставени в страниците на паметта. Тези страници се предават в основната памет, за да се изключат официално в паметта. При изключен шанс, че един ред притежава страница и ни е необходим цял отделен раздел, например компенсация или степен на ентусиазъм от всеки един от редовете за някакво разследване, всяка страница, съдържаща сегментите, трябва да придобие паметта; така че тази страница в & страницата ще доведе до голяма част от I / O, което може да доведе до забавено време за обработка.
В секция, базирана на бази данни, всеки сегмент ще бъде поставен в страници. При изключен шанс, че трябва да получим определен сегмент, ще има по-малко I / O, тъй като само страниците, които съдържат предварително определен сегмент, би трябвало да са донесли основната памет и да бъдат прочетени, и не е необходимо да въвеждаме и проверяваме всеки един от страници, съдържащи редове / записи по-долу в паметта.
Така че видът на запитванията, при който трябва просто да получим явни сегменти, а не целия запис (и) или набори, се обслужва най-добре в базата данни, разположена в сегмента, което е ценно за разследване, при което можем да получим няколко раздела и да извършим някои цифрови дейности.
Приложение
- За да пишем тежки приложения, можем да използваме Apache HBase.
- Освен това, докато трябва да осигурим бърз случаен достъп до наличните данни, ние използваме HBase.
- Също така някои компании използват HBase вътрешно, като Facebook, Twitter, Yahoo и Adobe и т.н.
Предимства
- HBase е помогнала за продуктивен и информационен натиск.
- Това поддържа бързо възстановяване на информация.
- Организацията и дизайна са разединени. Много добре може да бъде мащабиран и съответно да се разшири всичко, но трудно.
- Това е полезно за елита при общите въпроси (например COUNT, Total, AVG, MIN и MAX).
- Това е продуктивно за разпределение, тъй като дава акценти на програмиран инструмент за заточване, за да предаде по-големи площи на малките.
Защо трябва да използваме HBase?
- Той има напълно разпространен инженеринг и може да се справи с невероятно огромна информация за мащаба.
- Работи за невероятно произволно четене и съставя дейности.
- Има висока сигурност и просто администриране на информация.
- Той дава забележителна висока композитна пропускателна способност.
- Мащабирането, за да отговарят на допълнителни предпоставки, е последователно и бързо.
- Може да се използва както за организирани, така и за полуорганизирани видове информация.
- Чудесно е, когато няма нужда да се занимавате с пълни RDBMS капацитети.
- Той има безупречно премерен и прав адаптивен акцент.
- Информацията разглежда и съставя внимателно надеждни.
- Заточването на маса може да бъде ефективно подредено и автоматизирано.
- Различните сървъри получават програмирана поддръжка при отказ.
- Наеманията на MapReduce могат да бъдат подкрепени с HBase Tables.
- клиентът е съгласен с Java API.
Защо имаме нужда от HBase?
HBase е динамична база данни от NoSQL, която се наблюдава разширен в този ден и възраст, която е превъзмогната с Big Data. Той има изключително лесни корени за програмиране на Java, които могат да бъдат изпращани за мащабиране на HBase в голям мащаб. Има много бизнес ситуации, в които работим само с неадекватна информация, която е да търсим куп информационни полета, координиращи конкретни критерии в информационната обработка, които се номерират в милиарди. Той е много толерантен и силен и може да се справи с различни видове информация, което го прави ценна за променени бизнес ситуации.
Това е сегмент подредена таблица, която улеснява търсенето на точната информация сред милиарди информационни полета. Можете без много разтягане да разделяте информацията в таблици с правилната настройка и автоматизация. HBase е непрекъснато подходящ за систематично подготвяне на информация. Тъй като обяснителната подготовка има огромни мерки за необходима информация, тя прави проучванията да надминат точката на счупване, която е възможна на самотен сървър. Това е моментът, в който разпръснатите запаси влизат в картината.
Съществува също и изискване за много грижи и композиции, което е просто нереалистично използване на база данни RDBMS, така че HBase е идеалната възможност за такива приложения. Лимитът за четене / композиране на тази иновация може да бъде мащабиран до дори милиони / секунда, което му дава изключително предпочитана гледна точка. Facebook го използва широко за непрекъснато информиране на приложения, а Pinterest използва за множество задачи, изпълняващи до 5 милиона задачи за всяка секунда.
Правилната аудитория за учене на HBase технологии?
- Софтуерни разработчици и професионалисти в Mainframe.
- Ръководител на проекти, анализатори на големи данни и специалисти по тестване.
- Java Developers, специалист по управление на данни.
Обхват и кариерен растеж
Както вероятно сме наясно, средата на Hadoop се увеличава и можем да кажем, че HBase е идеалният етап за справяне с върха на HDFS (разпределена файлова система Hadoop). Впоследствие, както и досега, ученето на HBase ще бъде полезно за развитието. Всъщност дори организациите търсят конкуренти, които могат да изпращат информационни модели на HBase в мащаб на експанзивни групи Hadoop, състоящи се от производствено оборудване. По този начин научаването на тази иновация на HBase ще ни помогне да изпълним няколко задачи, тъй като изпратете Load Utility да подреди документ, да го координира с Hive, да разберете за HBase API и HBase Shell. Следователно, ученето му ще отведе нашата професия в следното измерение.
заключение
След като научите HBase, вие най-вече ще изпълнявате различни задачи, ще изпратите Load Utility, за да стекирате запис, да го включите в Hive, да разберете за HBase API и HBase Shell. Това може много да ви помогне в професията ви да вземете призванието си в следното измерение.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Какво е HBase? Тук обсъдихме концепциите, дефиницията, работата, приложението и предимствата на HBase. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е обработка на данни?
- Какво е склад за данни?
- Какво е определението за извличане на данни?
- Какво е наука за данни?
- Стъпки, които да следвате при тестване на мейнфрейм