Čo je HBase?
HBase je databáza, ktorá je distribuovanou databázou orientovanou na stĺpce a ktorá je navrhnutá tak, aby pracovala na systéme distribuovaných súborov s názvom HDFS (HDFS - Stands for Hadoop Distributed File System). Hadoop prichádza do obrazu, aby zvládol veľké množiny údajov v širokom prostredí.
Definícia HBázy
V distribuovanom prostredí HBase optimisticky podporuje rýchlosti aktualizácií na vysokej tabuľke a tiež môže horizontálne zväčšovať klastre. To umožňuje predovšetkým obrovské tabuľky v databáze.
Hlavnou technikou ukladania protokolov je používanie protokolov WAL (Write-Ahead Logs).
Napríklad - HBase je najlepšie manipulačné prostredie pre údaje, ktoré sú štruktúrované. Facebook je jedným z najväčších príkladov, keď používa platformu na zasielanie správ, ktorá má miliardy riadkov a milióny stĺpcov.
Konzistencia údajov je jedným z dôležitých faktorov počas operácií čítania a zápisu, HBase má silný vplyv na konzistentnosť. Na správu serverov každej oblasti je nevyhnutná architektúra HBase. HBase je značne kódovaný v jazyku Java, ktorý mal v roku 2010 v Apache presadzovať projekt najvyššej úrovne.
Pochopenie HBase
Spoločnosť HBase automaticky zvláda vyrovnávanie zlyhania a vyrovnávanie záťaže pomocou replikácie servera servera. Môže tiež zachytiť metadáta. Sharding je koncept, ktorý sa používa predovšetkým v HBase. Ako už vieme, HBase bude pozostávať z regiónov, v ktorých sú napájané servermi regiónu, a každý región sa rozdelí pomocou serverov regiónu na úplne odlišné dátové uzly. HBase dokáže rozdeliť manuálne alebo automaticky.
Ak chcete zväčšiť klastre, namiesto zvyšovania výkonu serverov môžeme do klastrov pridať počet počítačov. Aj za behu môžeme vytvoriť viacpočetné zoskupenia. Keď je spustený uzol regionálneho servera, klaster sa začína znova vyvážiť sám. HBase má jedinečnú vlastnosť na ukladanie každého stĺpca jednotlivo, nie ako akékoľvek iné relačné databázy, ktoré ukladajú na základe riadkov. Podporuje tiež jednoduché operácie pomocou nástroja príkazového riadku.
Ako uľahčuje HBase prácu?
Jediným dôvodom je mechanizmus ukladania. V zásade je HBase databázou usporiadanou podľa segmentov. Okrem toho sú tabuľky v nej usporiadané podľa stĺpca. Konštrukcia tabuľky tu charakterizuje len rodiny sekcií, ktoré sú sadou kľúčov a úcty. Napriek tomu je možné si predstaviť, že tabuľka má rôzne rodiny sekcií a každá rodina segmentov môže mať ľubovoľný počet segmentov. Okrem toho, tu na doske, čo vedie k úcte k prierezu, sú odložené susedné. A čo viac, každý odhad bunky v tabuľke má navyše časovú pečiatku.
V HBase sa tabuľka odvoláva na hromadenie stĺpcov. Zmierte sa na zhromažďovanie rodín sekcií. Sekcia rodiny sa zmieňuje o zhromažďovaní segmentov. Táto časť sa zmieňuje o akumulácii súprav kľúčov a úcty.
Čo môžete robiť s HBase?
Aj keď potrebujeme mať nepravidelný, nepretržitý prístup na čítanie / zostavovanie k veľkým údajom, používame Apache HBase. Je možné mať mimoriadne veľké tabuľky nad skupinami vybavenia položiek s Apache HBase. Po aplikácii Google Bigtable je HBase demonštrovaná sociálna databáza. V podstate, ako sa Bigtable správa v súborovom systéme Google, HBase rovnako sníma Hadoop a HDFS.
Práca s HBase
Predpokladajme, že záznamy tabuľky sú uložené na stránkach pamäte. Tieto stránky sa prenášajú do základnej pamäte, s najväčšou pravdepodobnosťou, že nie sú oficiálne zobrazené v pamäti. V prípade, že jeden riadok má nejakú stránku a potrebujeme všetky príslušné oddiely, napríklad kompenzáciu alebo mieru nadšenia z každého z riadkov pre určitý druh vyšetrovania, musí každá stránka obsahujúca segmenty získať pamäť; takže výsledkom tejto stránky a jej výstupom bude veľa vstupov / výstupov, čo môže mať za následok oneskorenie spracovania.
V databázach umiestnených v sekciách sa každý segment umiestni na stránky. Pri príležitosti, že musíme získať konkrétny segment, bude menej I / O, pretože iba stránky, ktoré obsahujú vopred určený segment, by sa mali preniesť do primárnej pamäte a prečítať, a nemusíme prinášať a prezerať každú z stránky obsahujúce riadky / záznamy uvedené ďalej v pamäti.
Takže druh otázok, v ktorých musíme jednoducho získať explicitné segmenty a nie celé záznamy (záznamy) alebo súbory, sa najlepšie používa v databáze umiestnenej v segmentoch, čo je užitočné pri vyšetrovaní, v rámci ktorého môžeme získať niekoľko oddielov a vykonávať niektoré numerické činnosti.
prihláška
- Na písanie náročných aplikácií môžeme použiť Apache HBase.
- Navyše, zatiaľ čo potrebujeme rýchly a náhodný prístup k dostupným údajom, používame HBase.
- Niektoré spoločnosti tiež používajú HBase interne, napríklad Facebook, Twitter, Yahoo a Adobe atď.
výhody
- Spoločnosť HBase pracovala na pomoci pri výrobnom a informačnom tlaku.
- To podporuje rýchle obnovenie informácií.
- Organizácia a dizajn sú oddelené. Veľmi dobre sa dá zväčšiť, a preto je ťažké ho predĺžiť.
- Toto je užitočné pre elitu v prípade otázok (napríklad COUNT, Total, AVG, MIN a MAX).
- Je to produktívne na rozdeľovanie, pretože zdôrazňuje zvýraznenie naprogramovaného nástroja na presúvanie, ktorý umožňuje prenášanie väčších plôch na najmenšie.
Prečo by sme mali používať HBase?
- Má úplne obehnuté inžinierstvo a dokáže zvládnuť neuveriteľne rozsiahle informácie.
- Pracuje pre neuveriteľne svojvoľné čítanie a skladá činnosti.
- Má vysokú bezpečnosť a jednoduchú správu informácií.
- Poskytuje pozoruhodne vysokú priechodnosť.
- Úprava mierky tak, aby spĺňala ďalšie predpoklady, je konzistentná a rýchla.
- Môže byť použitý pre organizované aj čiastočne organizované typy informácií.
- Je to skvelé, keď sa nemusíte obťažovať s plnou kapacitou RDBMS.
- Má dokonale merateľný a priamy dôraz na prispôsobivosť.
- Informácie a zloženie informácií sú starostlivo spoľahlivé.
- Regulácia stolov môže byť efektívne usporiadaná a automatizovaná.
- Rôzne servery majú naprogramovanú podporu pri zlyhaní.
- Zamestnania MapReduce môžu byť podporované tabuľkami HBase.
- zákazník sa dostane do súladu s Java API.
Prečo potrebujeme HBase?
HBase je dynamická databáza NoSQL, ktorá sa v dnešnej dobe rozširuje a ktorá je premožená programom Big Data. Má mimoriadne jednoduché programovacie korene Java, ktoré je možné poslať na škálovanie HBase vo veľkom meradle. Existuje veľa obchodných situácií, v ktorých pracujeme iba s neadekvátnymi informáciami, ktoré majú hľadať veľa informačných polí koordinujúcich konkrétne kritériá v informáciách spracovaných v informáciách, ktoré sú číslované v miliardách. Je veľmi odolný voči nedostatkom a je silný a môže sa zaoberať rôznymi druhmi informácií, vďaka čomu je hodnotný pre zmenené obchodné situácie.
Je to tabuľka usporiadaná podľa segmentov, ktorá uľahčuje vyhľadávanie správnych informácií medzi miliardami informačných polí. Pomocou správneho nastavenia a automatizácie môžete bez väčších úsekov preniesť informácie do tabuliek. HBase je dokonale vhodná na systematickú prípravu informácií. Keďže vysvetľujúca príprava vyžaduje obrovské množstvo informácií, otázky prekračujú bod zlomu, ktorý je mysliteľný na samostatnom serveri. Toto je bod, v ktorom rozptýlená zásoba prichádza do obrazu.
Rovnako existuje požiadavka starať sa o veľa podvodov a skladieb, čo je jednoducho nereálne s využitím databázy RDBMS, takže HBase je ideálnou možnosťou pre takéto aplikácie. Čítanie / písanie limitu tejto inovácie môže byť upravené až na milióny za sekundu, čo jej dáva mimoriadne preferované stanovisko. Facebook ho používa široko pre nepretržité informovanie aplikácií a Pinterest využíva početné úlohy, ktoré bežia až 5 miliónov úloh za každú sekundu.
Správne publikum na učenie sa technológií HBase?
- Vývojári softvéru a mainframe profesionáli.
- Projektový manažér, analytici veľkých dát a odborníci na testovanie.
- Java Developers, profesionálny manažment dát.
Rozsah a rast kariéry
Ako pravdepodobne vieme, prostredie Hadoop stúpa a môžeme povedať, že HBase je ideálnou fázou pre prácu s vrcholom HDFS (Hadoop Distributed File System). Následne, odteraz bude učenie sa HBase užitočné pri vývoji. Dokonca aj organizácie hľadajú konkurentov, ktorí môžu posielať informačné modely HBase v mierke na rozsiahlych zväzkoch Hadoop, ktoré pozostávajú z výrobného zariadenia. Na základe týchto poznatkov nám táto inovácia HBase pomôže pri vykonávaní niekoľkých úloh, keď program Send Load Utility uloží dokument, skoordinuje ho s Hive, zistí HBase API a HBase Shell. V dôsledku toho, učenie sa to bude naše povolanie do nasledujúcej dimenzie.
záver
Po naučení sa programu HBase budete väčšinou vykonávať rôzne úlohy, odošlite program Load Utility, aby ste naskladali záznam, začlenili ho do Hive, zistili viac o rozhraní HBase API a prostredí HBase Shell. To vám môže vo vašej profesii veľmi pomôcť, aby ste svoje povolanie dostali na nasledujúcu dimenziu.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca Čo je HBase? Tu sme diskutovali o konceptoch, definícii, práci, aplikácii a výhodách HBase. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Čo je spracovanie údajov?
- Čo je to dátový sklad?
- Čo je definícia ťažby údajov?
- Čo je to Data Science?
- Kroky, ktoré je potrebné dodržiavať pri testovaní mainframe