Co je HBase?
HBase je databáze, která je distribuovanou databází orientovanou na sloupce navrženou pro práci na distribuovaném systému souborů s názvem HDFS (HDFS - Stojany pro distribuovaný systém souborů Hadoop). Pro zpracování velkých datových souborů v širokém prostředí přichází Hadoop na obrázek.
Definice HBase
V distribuovaném prostředí HBase optimisticky podporuje rychlost aktualizace na vysoké tabulce a také může vodorovně škálovat klastry. To hlavně umožňuje obrovské tabulky v databázi.
Hlavní technikou ukládání protokolů je použití protokolů WAL (Write-Ahead Logs).
Například - HBase je nejlepší manipulační prostředí pro strukturovaná data. Facebook je jedním z největších příkladů, kde využívá platformu pro zasílání zpráv, která má miliardy řádků a miliony sloupců.
Konzistence dat je jedním z důležitých faktorů během operací čtení a zápisu, HBase výrazně ovlivňuje konzistenci. Ke správě serverů každé oblasti je nezbytná architektura HBase. HBase je značně zakódován v Javě, která měla v roce 2010 v Apache prosadit projekt nejvyšší úrovně.
Porozumění HBase
HBase automaticky zpracovává vyrovnávání služeb při selhání a vyrovnávání zatížení pomocí replikace serveru regionu. Může také zachytit metadata Sharding je koncept, který se používá především v HBase. Jak již víme, HBase se bude skládat z regionů, kde jsou napájeny servery regionů a každá oblast bude rozdělena pomocí serverů regionu na zcela odlišných datových uzlech. HBase umí rozdělit buď ručně nebo automaticky.
Chcete-li zvětšit klastry, místo toho, abychom zefektivnili servery, můžeme do klastrů přidat n-počet strojů. Také za běhu můžeme vytvořit více skupin klastrů. Když je spuštěn uzel serveru regionu, klastr se začne znovu vyvážit sám. HBase má jedinečnou charakteristiku pro ukládání každého sloupce jednotlivě, nikoli jako žádné jiné relační databáze, které ukládají na základě řádků. Podporuje také snadné operace pomocí nástroje příkazového řádku.
Jak usnadňuje HBase práci?
Jediný důvod je kvůli mechanismu úložiště. HBase je v zásadě segmentově uspořádaná databáze. Kromě toho jsou tabulky v něm uspořádány podle sloupců. Konstrukce tabulky zde charakterizuje pouze rodiny sekcí, které jsou sadou úcty k klíčům. Přesto je možné si představit, že tabulka má různé rodiny sekcí a každá rodina segmentů může mít libovolný počet segmentů. Kromě toho, zde na desce, což vede k úctě k řezu, se odkládají sousední. A navíc, každý odhad buňky v tabulce má také časové razítko.
V HBase se tabulka zmiňuje o hromadění sloupců. Linka naráží na shromáždění rodin sekcí. Sekce rodina se zmiňuje o shromažďování segmentů. Sekce se zmiňuje o hromadě souprav klíčové úcty.
Co můžete dělat s HBase?
I když potřebujeme nepravidelný, nepřetržitý přístup ke čtení a komponování velkých dat, používáme Apache HBase. Je možné mít mimořádně velké tabulky nad skupinami vybavení položek s Apache HBase. Po Google Bigtable, HBase je non-sociální databáze prokázáno. V zásadě, jak se Bigtable chová v systému souborů Google, HBase také střílí na Hadoop a HDFS.
Práce s HBase
Předpokládejme, že záznamy tabulky jsou uloženy na stránkách paměti. Tyto stránky jsou přenášeny do základní paměti, s velkou pravděpodobností, že nejsou oficiálně zobrazeny v paměti. Pokud je náhodou, že jeden řádek má stránku a potřebujeme veškerou konkrétní sekci, například kompenzaci nebo míru nadšení z každého z řádků pro nějaký druh vyšetřování, každá stránka obsahující segmenty musí získat paměť; takže tato stránka & výstup stránky povede k velkému množství I / O, což může vést ke zpožděnému zpracování času.
V databázích umístěných v sekci bude každý segment umístěn na stránky. Při příležitosti, že musíme získat určitý segment, bude méně I / O, protože pouze stránky, které obsahují předem určený segment, by měly být přeneseny do primární paměti a přečteny, a nemusíme přinášet a prohlížet si každou z stránky obsahující řádky / záznamy dále do paměti.
Takže druh dotazů, kde musíme jednoduše získat explicitní segmenty a ne celé záznamy či sady, je nejlépe obsluhován v databázi umístěné v segmentech, což je cenné pro vyšetřování, kde můžeme získat několik oddílů a provést některé numerické činnosti.
aplikace
- Pro náročné aplikace můžeme použít Apache HBase.
- Navíc, i když potřebujeme rychlý a náhodný přístup k dostupným datům, používáme HBase.
- Některé společnosti také používají HBase interně, jako je Facebook, Twitter, Yahoo a Adobe atd.
Výhody
- Společnost HBase pracovala na pomoci při produktivním a informačním tlaku.
- To podporuje rychlé obnovení informací.
- Organizace a design jsou rozebrány. To velmi dobře může být měřítko, a proto je cokoli, ale obtížné prodloužit.
- To je užitečné pro elitu v otázkách celkem (například COUNT, Total, AVG, MIN a MAX).
- To je užitečné pro rozdělování, protože dává zvýraznění naprogramovaného nástroje pro střepy, který zprostředkuje větší oblasti malým dětem.
Proč bychom měli používat HBase?
- Má zcela obíhané inženýrství a dokáže se vypořádat s neuvěřitelně rozsáhlými informacemi.
- Pracuje pro neuvěřitelně svévolné čtení a skládá činnosti.
- Má vysokou bezpečnost a jednoduchou správu informací.
- Poskytuje pozoruhodně vysoký výkon při psaní.
- Měřítko pro splnění dalších předpokladů je konzistentní a rychlé.
- Lze použít pro organizované i poloorganizované typy informací.
- Je to skvělé, když se nemusíte obtěžovat s plnou kapacitou RDBMS.
- Má dokonale změřenou a přímou přizpůsobivost zvýraznění.
- Informační busy a skladby jsou pečlivě spolehlivé.
- Regulace stolů může být efektivně uspořádána a automatizována.
- Různé servery mají programovanou podporu převzetí služeb při selhání.
- Zaměstnání MapReduce lze podporovat pomocí tabulek HBase.
- zákazník se dostane do souladu s Java API.
Proč potřebujeme HBase?
HBase je dynamická databáze NoSQL, která je v dnešním dni a věku rozšířená a je nadměrná díky velkým datům. Má extrémně přímočaré programovací kořeny Java, které lze poslat pro škálování HBase ve velkém měřítku. Existuje celá řada obchodních situací, kdy pracujeme pouze s nedostatečnými informacemi, které mají hledat spoustu informačních polí koordinujících specifická kritéria uvnitř popisovače informací, které jsou číslovány v miliardách. Je velmi odolný vůči nedostatkům a je silný a dokáže řešit různé druhy informací, díky čemuž je cenný pro změněné obchodní situace.
Jde o tabulku uspořádanou podle segmentů, která usnadňuje vyhledávání správných informací mezi miliardami informačních polí. Se správným nastavením a automatizací můžete bez velké části informace rozdělit do tabulek. HBase je dokonale vhodná pro systematickou přípravu informací. Protože vysvětlující příprava vyžadovala ohromná měřítka informací, umožňuje šetření překonat bod zlomu, který je představitelný na samotářském serveru. To je okamžik, kdy se na obrázku objeví rozptýlené zásoby.
Rovněž existuje požadavek na péči o spoustu podvodů a skladeb, což je jednoduše nerealistické s využitím databáze RDBMS, takže HBase je ideální možností pro takové aplikace. Limit čtení / psaní této inovace může být upraven na dokonce miliony za sekundu, což mu dává mimořádně preferované stanovisko. Facebook je široce využívá pro průběžné informování aplikací a Pinterest využívá pro četné úkoly, které běží až 5 milionů úkolů za každou sekundu.
Správné publikum pro učení technologií HBase?
- Vývojáři softwaru a Mainframe profesionálové.
- Projektový manažer, analytici velkých dat a profesionálové testování.
- Java Developers, Profesionální správa dat.
Rozsah a růst kariéry
Jak jsme si pravděpodobně vědomi, prostředí Hadoop roste a můžeme říci, že HBase je ideální fáze pro práci s vrcholem HDFS (Hadoop Distributed File System). Od nynějška bude učení HBase užitečné při vývoji. Dokonce i organizace hledají konkurenty, kteří mohou posílat informační modely HBase v měřítku na rozsáhlých trzích Hadoop skládajících se z výrobního zařízení. Na základě těchto poznatků nám učení této inovace HBase pomůže s provedením několika úkolů, jako je odeslání nástroje Load Load pro uložení dokumentu, jeho koordinaci s Hive, zjištění o HBase API a HBase Shell. V důsledku toho, učení, to bude naše profese do následující dimenze.
Závěr
Poté, co se naučíte HBase, budete většinou vykonávat různé úkoly, odešlete Load Utility pro naskladnění záznamu, začlenění do Hive, zjištění o HBase API a HBase Shell. To vám může ve vaší profesi velmi pomoci, aby se vaše povolání dostalo do následující dimenze.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Co je HBase? Zde jsme diskutovali o konceptech, definici, práci, aplikaci a výhodách HBase. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je zpracování dat?
- Co je datový sklad?
- Co je definice těžby dat?
- Co je to Data Science?
- Kroky, které je třeba dodržovat při testování mainframe