Hva er HBase?
HBase er en database som er kolonneorientert distribuert database designet for å fungere på Distribuert filsystem kalt HDFS (HDFS - Stands for Hadoop Distribuert filsystem). For å håndtere store datasett i et bredt miljø kommer Hadoop inn i bildet.
Definisjon av HBase
I et distribuert miljø, støtter HBase optimistisk oppdateringshastigheter på et høyt bord, og også det kan horisontalt skalere opp klyngene. Det muliggjør stort sett enorme tabeller i databasen.
Den viktigste teknikken for lagring av logger er å bruke Writ-Ahead Logs (WAL).
For eksempel - HBase er det beste håndteringsmiljøet for dataene som er strukturert. Facebook er et av de største eksemplene der den bruker meldingsplattformen, som har milliarder av rader og millioner av kolonner.
Datakonsistens er en av de viktige faktorene under lese- / skriveoperasjoner, HBase gir en sterk innvirkning på konsistensen. For å administrere serverne i hver region er arkitekturen til HBase først og fremst nødvendig. HBase er enormt kodet på Java, som hadde til hensikt å skyve et toppnivåprosjekt i Apache i løpet av 2010.
Forstå HBase
HBase håndterer automatisk failover og belastningsbalansering ved bruk av regionserverreplikasjon. Det kan også fange metadata. Sharding er konseptet som primært brukes i HBase. Som vi allerede vet, vil HBase bestå av regioner der de drives av regionens servere og hver region vil bli delt ved hjelp av regionservere på helt forskjellige datanoder. HBase kan dele opp enten manuelt eller automatisk.
For å oppskalere klyngene, i stedet for å gjøre servere kraftigere, kan vi legge til et n-antall maskiner til klyngene. Også på farten kan vi lage et flertall klynger. Når regionens servernode kjører opp, begynner klyngen å rebalansere av seg selv. HBase har en unik karakteristikk for å lagre hver kolonne hver for seg, ikke som noen andre relasjonsdatabaser som lagrer basert på radene. Det støtter også enkle operasjoner bare ved å bruke kommandolinjeverktøyet.
Hvordan gjør HBase det å jobbe så enkelt?
Den eneste grunnen er på grunn av lagringsmekanismen. I utgangspunktet er HBase en segmentordnet database. I tillegg er tabellene i den ordnet etter kolonne. Her karakteriserer bordkonstruksjonen bare seksjonsfamilier, som er nøkkelverdiene. Til tross for det kan det tenkes at en tabell har forskjellige seksjonsfamilier, og her kan hver segmentfamilie ha et hvilket som helst antall segmenter. I tillegg, her på tallerkenen, noe som resulterer i seksjoner, blir lagt bort tilgrensende. I tillegg har hver cellestimering av tabellen en tidsstempel her.
I en HBase henviser tabellen til akkumulering av kolonner. Line henspiller på samling av seksjonsfamilier. Seksjonsfamilien henviser til samling av segmenter. Avsnittet henviser til akkumulering av nøkkelverdisett.
Hva kan du gjøre med HBase?
Selv om vi trenger å ha uregelmessig, pågående lese / komponere tilgang til Big Data, bruker vi Apache HBase. Det kan tenkes å ha usedvanlig enorme bord over grupper av utstyrsutstyr med Apache HBase. Etter Googles Bigtable er HBase en ikke-sosial database demonstrert. I utgangspunktet, som Bigtable oppfører seg på Google File System, på samme måte, tar HBase et skudd på toppen av Hadoop og HDFS.
Jobber med HBase
Anta at postene til et bord er lagt bort på minnesidene. Disse sidene formidles til det viktige minnet, med en sjanse for at de ikke offisielt vises i minnet. Når sjansen er stor for at én linje har en side, og vi trenger en spesiell del, for eksempel kompensasjon eller hastighet av entusiasme fra hver av linjene for en slags undersøkelse, må hver side som inneholder segmentene skaffe seg minnet; så denne siden inn og siden ut vil resultere i mye I / O, noe som kan føre til forsinket håndteringstid.
I seksjoner som ligger i databaser, vil hvert segment bli lagt bort på sider. På sjansen for at vi må få et bestemt segment, vil det være mindre I / O, ettersom bare sidene som inneholder det forhåndsbestemte segmentet burde blitt brakt det primære minnet og lest, og vi trenger ikke ta med og lese hver eneste en av sider som inneholder linjer / poster heretter i minnet.
Så den type henvendelser der vi bare må få eksplisitte segmenter og ikke hele posten (e) eller sett, serveres best i databasen for segmentet, som er verdifull for utredning der vi kan få noen seksjoner og gjøre numeriske aktiviteter.
applikasjon
- For å skrive tunge applikasjoner, kan vi bruke Apache HBase.
- Dessuten, mens vi trenger å gi rask tilfeldig tilgang til tilgjengelige data, bruker vi HBase.
- Noen selskaper bruker også HBase internt, som Facebook, Twitter, Yahoo og Adobe, etc.
Fordeler
- HBase har jobbet som hjelp for produktivt og informasjonspress.
- Dette støtter rask gjenoppretting av informasjon.
- Organisering og design skilles ut. Den kan godt skaleres ut og er derfor alt annet enn vanskelig å forlenge.
- Dette er nyttig for elite på totale spørsmål, (for eksempel COUNT, Total, AVG, MIN og MAX).
- Dette er produktivt for tildeling, ettersom det gir høydepunkter av programmert avskjermingsinstrument for å formidle større områder til små.
Hvorfor skal vi bruke HBase?
- Det har en total sirkulert prosjektering og kan håndtere utrolig stor skala informasjon.
- Det fungerer for en utrolig vilkårlig lese og komponerer aktiviteter.
- Det har høy sikkerhet og enkel administrasjon av informasjon.
- Det gir en bemerkelsesverdig høy komposisjon.
- Skalering for å oppfylle ekstra forutsetninger er konsekvent og rask.
- Kan brukes til både organiserte og halvorganiserte informasjonstyper.
- Det er flott når du ikke trenger å bry deg med full RDBMS-kapasitet.
- Det har et upåklagelig målt og rett tilpasningsevne.
- Informasjonslesningene og komposisjonene er nøye pålitelige.
- Bordskjerming kan ordnes og automatiseres effektivt.
- Ulike servere får programmert failover-støtte.
- MapReduce-ansettelser kan støttes med HBase-tabeller.
- kunden får er i samsvar med Java API-er.
Hvorfor trenger vi HBase?
HBase er en dynamisk NoSQL-database som ser utvidet i dag og alder som er overmannet med Big Data. Den har ekstremt enkle Java-programmeringsrøtter som kan sendes for skalering av HBase i større skala. Det er en hel del forretningssituasjoner der vi bare jobber med mangelfull informasjon som er å søke etter en haug med informasjonsfelt som koordinerer spesifikke kriterier i informasjonshåndtaket som nummererer i milliarder. Den er veldig mangel tolerant og sterk og kan håndtere forskjellige typer informasjon som gjør den verdifull for endrede forretningssituasjoner.
Det er et segmentordnet bord som gjør det enkelt å søke etter riktig informasjon blant milliarder av informasjonsfelt. Du kan uten mye strekk skjære informasjonen i tabeller med riktig oppsett og automatisering. HBase er fullstendig passende for systematisk utarbeidelse av informasjon. Siden forklarende forberedelser har enorme målinger av informasjon som kreves, gjør det at henvendelser overgår bruddpunktet som kan tenkes på en enslig server. Dette er punktet der den spredte lagringen kommer inn i bildet.
Det er på samme måte et krav for å ta vare på en mengde peruses og komponerer, som ganske enkelt er urealistisk ved å bruke en RDBMS-database, og HBase er dermed den ideelle muligheten for slike applikasjoner. Les / komponeringsgrensen for denne innovasjonen kan skaleres til enda millioner / sekund og gi den et ekstraordinært foretrukket standpunkt. Facebook bruker det mye for kontinuerlig å informere applikasjoner og Pinterest bruker for mange oppdrag som kjører opptil 5 millioner oppgaver for hvert sekund.
Riktig publikum for å lære HBase Technologies?
- Programvareutviklere og Mainframe-fagfolk.
- Prosjektleder, Big Data-analytikere og testpersonell.
- Java-utviklere, profesjonell datahåndtering.
Omfang og karrierevekst
Som vi sikkert vet, øker Hadoop-miljøet, og vi kan si HBase er det ideelle stadiet for å takle toppen av HDFS (Hadoop Distribuert filsystem). Deretter, fra nå, vil lære HBase være nyttig i utviklingen. Til og med organisasjoner søker etter konkurrenter som kan sende HBase informasjonsmodeller i stor skala på ekspansive Hadoop-klaser som består av produksjonsutstyr. Langs disse linjene vil det å lære denne HBase-innovasjonen hjelpe oss med å utføre noen få oppgaver, som sender Load Utility til å stable et dokument, koordinere det med Hive, finne ut om HBase API og HBase Shell. Følgelig vil å lære det ta yrket vårt til følgende dimensjon.
Konklusjon
Etter å ha lært HBase vil du stort sett utføre forskjellige oppgaver, sende Load Utility for å stable en post, inkorporere den med Hive, finne ut om HBase API og HBase Shell. Dette kan enormt hjelpe deg i yrket ditt til å ta yrket ditt til følgende dimensjon.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Hva er HBase? Her diskuterte vi konsepter, definisjon, arbeid, anvendelse og fordeler ved HBase. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er databehandling?
- Hva er et datavarehus?
- Hva er definisjonen av datamining?
- Hva er datavitenskap?
- Fremgangsmåte for å følge i Mainframe Testing