Hvad er HBase?
HBase er en database, der er søjleorienteret distribueret database designet til at arbejde på Distribueret filsystem kaldet HDFS (HDFS - Stands for Hadoop Distribueret filsystem). For at håndtere store datasæt i et bredt miljø kommer Hadoop ind i billedet.
Definition af HBase
I et distribueret miljø understøtter HBase optimistisk opdateringshastigheder på et højt bord, og det kan også vandret opskalere klyngerne. Det muliggør stort set store tabeller i databasen.
Den vigtigste teknik til lagring af logfiler er at bruge Writ-Ahead Logs (WAL).
For eksempel - HBase er det bedste håndteringsmiljø for de data, der er struktureret. Facebook er et af de største eksempler, hvor det bruger meddelelsesplatformen, der har milliarder af rækker og millioner af kolonner.
Datakonsistens er en af de vigtige faktorer under læsning / skrivning, HBase giver en stærk indflydelse på konsistensen. For at administrere serverne i hver eneste region er arkitekturen i HBase primært nødvendig. HBase er meget kodet på Java, der havde til formål at skubbe et topniveau-projekt i Apache i år 2010.
Forståelse af HBase
HBase håndterer automatisk failover og belastningsbalancering ved hjælp af regionens serverreplikation. Det kan også indfange metadata. Afskærmning er det koncept, der primært bruges i HBase. Som vi allerede ved, vil HBase bestå af regioner, hvor de er tændt op af regionens servere, og hver region vil blive opdelt ved hjælp af regionservere på helt forskellige datanoder. HBase kan gøre opdeling enten manuelt eller automatisk.
For at opskalere klyngerne kan vi i stedet for at gøre servere mere magtfulde tilføje et n-antal maskiner til klyngerne. Også på farten kan vi oprette et flertal klynger. Når regionens serverknude løber op, begynder klyngen at rebalansere af sig selv. HBase har en unik egenskab til at gemme hver kolonne hver for sig, ikke som andre relationelle databaser, der gemmer baseret på rækkerne. Det understøtter også let betjening ved blot at bruge kommandolinjeværktøjet.
Hvordan gør HBase det at arbejde så let?
Den eneste grund er på grund af opbevaringsmekanismen. Grundlæggende er HBase en segmentordnet database. Derudover er tabellerne der arrangeret efter søjle. Her karakteriserer bordkonstruktionen kun sektionsfamilier, som er nøglespilsæt. Ikke desto mindre kan det tænkes, at en tabel har forskellige sektionsfamilier, og her kan hver segmentfamilie have et hvilket som helst antal segmenter. Derudover, her på pladen, hvilket resulterer i sektionsvurderinger er placeret ved siden af. Derudover har hver celleestimering af tabellen en tidsstempel her.
I en HBase henviser tabellen til akkumulering af kolonner. Linie henviser til samlingen af sektionsfamilier. Sektionsfamilien henviser til samling af segmenter. Afsnittet henviser til akkumulering af nøglespilsæt.
Hvad kan du gøre med HBase?
Selvom vi skal have uregelmæssig, løbende læse / komponere adgang til Big Data, bruger vi Apache HBase. Det kan tænkes at have usædvanligt store tabeller over grupper af udstyr med Apache HBase. Efter Googles Bigtable er HBase en ikke-social database demonstreret. Grundlæggende, da Bigtable ikke opfører sig på Google File System på samme måde, tager HBase et skud på toppen af Hadoop og HDFS.
Arbejder med HBase
Antag, at posterne i en tabel er placeret på hukommelsessiderne. Disse sider overføres til den essentielle hukommelse, med en chance for, at de ikke officielt vises i hukommelsen. Når der er en chance for, at en linje besidder en side, og vi har brug for alle bestemte sektioner, for eksempel kompensation eller hastighed af entusiasme fra hver linie til en slags undersøgelse, skal hver side, der indeholder segmenterne, erhverve hukommelsen; så denne side ind og side ud resulterer i en masse I / O, hvilket kan resultere i forsinket håndteringstid.
I sektioner placerede databaser, vil hvert segment blive lagt på sider. Med en chance for, at vi er nødt til at få et bestemt segment, vil der være mindre I / O, da bare de sider, der indeholder det forudbestemte segment, burde have været bragt den primære hukommelse og læst, og vi behøver ikke at bringe og gennemse enhver af sider der indeholder linjer / poster i hukommelsen.
Så den slags forespørgsler, hvor vi blot skal få eksplicitte segmenter og ikke hele post (er) eller sæt, serveres bedst i den segment beliggende database, hvilket er værdifuldt til undersøgelse, hvor vi kan få et par sektioner og udføre nogle numeriske aktiviteter.
Ansøgning
- For at skrive tunge applikationer kan vi bruge Apache HBase.
- Selvom vi er nødt til at give hurtig tilfældig adgang til tilgængelige data, bruger vi HBase.
- Nogle virksomheder bruger også HBase internt, som Facebook, Twitter, Yahoo og Adobe osv.
Fordele
- HBase har arbejdet med hjælp til produktivt pres og informationstryk.
- Dette understøtter hurtig gendannelse af oplysninger.
- Organisering og design adskilles. Det kan meget vel afskaleres, og det er derfor alt andet end svært at udvide.
- Dette er nyttigt for elite om samlede spørgsmål (for eksempel COUNT, Total, AVG, MIN og MAX).
- Dette er produktivt til fordeling, da det giver højdepunkter i programmeret afskærmningsinstrument til at overføre større områder til små.
Hvorfor skal vi bruge HBase?
- Det har en fuldstændigt cirkuleret teknik og kan håndtere utroligt omfattende skalainformation.
- Det fungerer til en utrolig vilkårlig læsning og komposition af aktiviteter.
- Det har høj sikkerhed og enkel administration af information.
- Det giver en bemærkelsesværdig høj komponeringsevne.
- Skalering for at imødekomme ekstra forudsætninger er konsistent og hurtig.
- Kan bruges til både organiserede og halvorganiserede informationstyper.
- Det er godt, når du ikke behøver at gider med fuld RDBMS-kapacitet.
- Det har et upåklageligt målt og lige tilpasningsevne.
- Oplysningens gennemgang og komposition er omhyggeligt pålidelige.
- Bordafskærmning kan effektivt arrangeres og automatiseres.
- Forskellige servere får programmeret failover-support.
- MapReduce-ansættelser kan understøttes med HBase-tabeller.
- kunden får, er i overensstemmelse med Java API'er.
Hvorfor har vi brug for HBase?
HBase er en dynamisk NoSQL-database, der ser udvidet i dag og alder, der er overmagt med Big Data. Det har ekstremt ligetil Java-programmeringsrødder, der kan sendes til skalering af HBase i større skala. Der er en hel del forretningssituationer, hvor vi kun arbejder med utilstrækkelig information, som er at søge efter en masse informationsfelter, der koordinerer specifikke kriterier i informationshåndtaget, der nummereres i milliarder. Det er meget mangeltolerant og stærkt og kan håndtere forskellige slags oplysninger, hvilket gør det værdifuldt for ændrede forretningssituationer.
Det er et segment arrangeret bord, der gør det enkelt at søge efter den rigtige information blandt milliarder af informationsfelter. Du kan uden meget af en strækning opskærme oplysningerne i tabeller med den rigtige opsætning og automatisering. HBase er fuldt ud passende til systematisk forberedelse af information. Da forklarende forberedelser har enorme informationer, der kræves, gør det, at forespørgsler overgår det brudspunkt, der kan tænkes på en enslig server. Dette er det punkt, hvor den spredte lagring kommer ind i billedet.
Der er ligeledes et krav til at tage sig af en masse sansninger og kompositter, som simpelthen er urealistisk ved at bruge en RDBMS-database, således er HBase den ideelle mulighed for sådanne applikationer. Læs / komponer grænsen for denne innovation kan skaleres til endda millioner / sekund, hvilket giver den et ekstraordinært foretrukket synspunkt. Facebook bruger det bredt til kontinuerlig at informere applikationer og Pinterest bruger til adskillige opgaver, der kører op til 5 millioner opgaver for hvert sekund.
Den rigtige målgruppe til at lære HBase Technologies?
- Softwareudviklere og Mainframe-fagfolk.
- Projektleder, Big Data-analytikere og testfagfolk.
- Java-udviklere, professionel dataadministration.
Omfang og karrierevækst
Som vi sandsynligvis ved, stiger Hadoop-miljøet, og vi kan sige HBase er den ideelle fase til at håndtere toppen af HDFS (Hadoop Distribueret filsystem). Derefter, indtil nu, vil det at lære HBase være nyttigt i udviklingen. Selv organisationer er på udkig efter konkurrenter, der kan sende HBase-informationsmodeller i skala på ekspansive Hadoop-bunker, der består af produktionsudstyr. På tværs af disse linjer vil det at lære denne HBase-innovation hjælpe os med at udføre et par opgaver, da send Load Utility til at stable et dokument, koordinere det med Hive, finde ud af om HBase API og HBase Shell. Derfor lærer det vores fag til den følgende dimension.
Konklusion
Efter at have lært HBase vil du for det meste udføre forskellige opgaver, sende Load Utility for at stable en post, inkorporere den med Hive, finde ud af om HBase API og HBase Shell. Dette kan enormt hjælpe dig i dit erhverv med at tage dit kald til følgende dimension.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Hvad er HBase? Her drøftede vi koncepter, definition, arbejde, anvendelse og fordele ved HBase. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er databehandling?
- Hvad er et datavarehus?
- Hvad er definitionen af datamining?
- Hvad er datavidenskab?
- Trin, der skal følges i Mainframe Testing