Mi az a HBase?
A HBase egy oszlop-orientált elosztott adatbázis, amelyet úgy tervezték, hogy a HDFS elnevezésű elosztott fájlrendszeren (HDFS - Hadoop Distributed File System) működjön. A nagy adatkészletek széles környezetben történő kezeléséhez a Hadoop kerül a képbe.
A HBase meghatározása
Egy elosztott környezetben a HBase optimálisan támogatja a friss táblák frissítési sebességét, és vízszintesen is feloszthatja a klasztereket. Ez főleg hatalmas táblákat tesz lehetővé az adatbázisban.
A naplók tárolásának fő technikája a Write-Ahead Logs (WAL) használata.
Példa : a HBase a strukturált adatok legjobb kezelési környezete. A Facebook az egyik legnagyobb példa arra, hogy az üzenetküldő platformot használja, amely milliárd sorot és millió oszlopot tartalmaz.
Az adatok konzisztenciája az egyik fontos tényező az olvasási / írási műveletek során. A HBase erőteljes hatást gyakorol a következetességre. Az egyes régiók kiszolgálóinak adminisztrálásához elsősorban a HBase architektúrájára van szükség. A HBase nagymértékben kódolva van a Java-n, amelynek célja az Apache legmagasabb szintű projektének 2010-es megvalósítása volt.
A HBase megértése
A HBase automatikusan kezeli a feladatátvételt és a terheléselosztást a regionális kiszolgáló replikációja segítségével. Metaadatokat is rögzíthet. A Shanding az a koncepció, amelyet elsősorban a HBase használ. Mint már tudjuk, a HBase olyan régiókból áll, ahol a regionális kiszolgálók táplálják őket, és minden régió megoszlik a regionális kiszolgálók segítségével teljesen különböző adatcsomópontokon. A HBase elválaszthatja manuálisan vagy automatikusan is.
A klaszterek méretezéséhez a kiszolgálók hatékonyabbá tétele helyett n-számú gépet adhatunk a klaszterekhez. Repülés közben is létrehozhat több számú klasztert. Amikor a regionális kiszolgáló csomópont fut, a klaszter önmagában kezd újra egyensúlyba lépni. A HBase egyedülálló tulajdonsággal rendelkezik, hogy minden oszlopot külön tároljon, mint bármely más, a sorok alapján tároló relációs adatbázishoz hasonlóan. Támogatja az egyszerű műveleteket is, csak a parancssori eszköz használatával.
Hogyan teszi a HBase ilyen egyszerűvé a munkát?
Az egyetlen ok a tároló mechanizmus. Alapvetően a HBase egy szegmensekre elrendezett adatbázis. Ezen felül a benne lévő táblák oszlopok szerint vannak elrendezve. Az asztal felépítése itt csak a szekciócsaládokat jellemzi, amelyek a legfontosabb becslések. Ennek ellenére elképzelhető, hogy egy táblázat különböző szakaszcsaládokkal rendelkezik, és itt minden szegmenscsalád tetszőleges számú szegmenst tartalmazhat. Ezenkívül itt, a tányéron, a szakaszok megítélését szomszédosan helyezik el. Sőt, a táblázat minden cellájának becslése itt rendelkezik időbélyeggel.
HBase-ben a táblázat oszlopok halmozódására utal. A vonal a szekciócsaládok összegyűjtésére utal. A szekciócsalád a szegmensek összegyűjtésére utal. A szakasz a kulcsfontosságú megbecsülések halmozódására utal.
Mit tehetsz a HBase-vel?
Bár szükségünk van szabálytalan, folyamatos olvasási / összeállítási hozzáférésre a Big Data-hoz, az Apache HBase-t használjuk. Elképzelhető, hogy rendkívül hatalmas táblákkal rendelkezzen az Apache HBase-vel rendelkező cikkcsoportok között. A Google Bigtablet követően a HBase egy nem társadalmi adatbázis, amely bemutatásra került. Alapvetően, mivel a Bigtable hibásan viselkedik a Google fájlrendszeren, ugyanúgy a HBase is lövés a Hadoop és a HDFS tetejére.
Együttműködés a HBase-vel
Tegyük fel, hogy egy asztal rekordjait elhelyezzük a memória oldalain. Ezeket az oldalakat továbbítják az alapvető memóriához, azzal a valószínűséggel, hogy nem jelennek meg hivatalosan a memóriában. Arra az esetre, ha egy sornak van oldala, és valamilyen vizsgálathoz szükségünk van minden egyes szakaszra, például az összes sor kompenzációjára vagy lelkesedésének mértékére, minden szegmenst tartalmazó oldalnak meg kell szereznie a memóriát; tehát ez az oldal a ki / be oldal nagyszámú I / O eredményt eredményez, ami késleltetheti a kezelési időt.
A szekcióban elhelyezett adatbázisokban minden szegmens oldalakon kerül elhelyezésre. Arra az esetre, ha egy adott szegmenst meg kell szereznünk, kevesebb I / O lesz, mivel csak az előre meghatározott szegmenst tartalmazó oldalakat kellett volna elhozni az elsődleges memóriába és elolvasni, és nem kell minden egyes az alábbiakban a memóriába sorokat / rekordokat tartalmazó oldalak.
Tehát azokat a kérdéseket, amelyekben egyszerű szegmenseket kell beszerezni, és nem egész rekordokat vagy halmazokat, akkor a szegmensekben található adatbázisban szolgáljuk ki a legjobban, ami a vizsgálat szempontjából értékes, ahol kaphatunk néhány szekciót és végezhetünk néhány numerikus tevékenységet.
Alkalmazás
- Nehéz alkalmazások írásához használhatjuk az Apache HBase-t.
- Sőt, bár a rendelkezésre álló adatokhoz gyors véletlenszerű hozzáférést kell biztosítani, a HBase-t használjuk.
- Néhány vállalat emellett belsőleg is használja a HBase-t, például a Facebook, a Twitter, a Yahoo és az Adobe stb.
Előnyök
- A HBase segítséget nyújtott a termelési és információs nyomás terén.
- Ez támogatja az információk gyors helyreállítását.
- A szervezetet és a tervezést elkülönítették. Nagyon jól kicsinyíthető, és következésképpen nem más, mint nehéz kibővíteni.
- Ez az elit számára hasznos az összes kérdésben (például COUNT, Összesen, AVG, MIN és MAX).
- Ez a felosztás eredményes, mivel kiemeli a programozott szilánkosító eszközt, hogy nagyobb területeket közvetítsen a kicsiknek.
Miért kellene használni a HBase-t?
- Teljesen keringtetett mérnöki terveket tartalmaz és elképesztően hatalmas információkkal rendelkezik.
- Hihetetlenül önkényes olvasásra és tevékenységekre képes.
- Kiváló biztonsággal és egyszerű információkezeléssel rendelkezik.
- Figyelemre méltóan magas zeneszerzési teljesítményt ad.
- A kiegészítő előfeltételek teljesítésének méretezése következetes és élénk.
- Használható mind szervezett, mind félig szervezett információs típusokhoz.
- Nagyszerű, ha nem kell a teljes RDBMS kapacitással foglalkoznia.
- A kifogástalanul mért és egyenes alkalmazkodóképességgel rendelkezik.
- Az információk áttekintése és összeállítása nagyon megbízható.
- Az asztali szilánkok hatékonyan elrendezhetők és automatizálhatók.
- Különböző szerverek programozott feladatátvételi támogatást kapnak.
- A MapReduce alkalmazásokat a HBase Tables támogathatja.
- az ügyfelek megismerkednek a Java API-kkal.
Miért van szükségünk a HBase-re?
A HBase egy dinamikus NoSQL adatbázis, amely napjainkban kibővült és a Big Data-val túlterhelt. Rendkívül egyszerű Java programozási gyökerei vannak, amelyeket el lehet küldeni a HBase méretarányos méretezésére. Nagyon sok olyan üzleti helyzet van, amelyben csak a nem megfelelő információkkal dolgozunk, vagyis egy csomó információs mezőt keresünk, amelyek koordinálják az információkezelőn belül a milliárdok számát meghaladó számú kritériumot. Nagyon hiánytűrő és erős, különféle információkkal képes kezelni, így értékes a megváltozott üzleti helyzetekben.
Ez egy szegmensben elrendezett táblázat, amely megkönnyíti a helyes információk keresését az milliárd információs mező között. Az információk sokasága nélkül a táblákba helyezheti a megfelelő beállításokat és automatizálást. A HBase tökéletesen megfelelő az információ szisztematikus előkészítéséhez. Mivel a magyarázó előkészítéshez hatalmas mértékű információ szükséges, ezért a vizsgálatok meghaladják azt a törési pontot, amely elképzelhető egy magányos szerveren. Ezen a ponton jelenik meg a szétszórt készletezés a képen.
Ugyanígy fennáll a követelmény a sok áttekintés és a komponálás gondozása, amely egyszerűen irreális az RDBMS adatbázis felhasználásával, így a HBase az ideális lehetőség az ilyen alkalmazásokhoz. Ennek az innovációnak az olvasási / írási korlátja akár millióra is másodpercre csökkenthető, így rendkívüli előnyben részesített álláspontot képvisel. A Facebook széles körben alkalmazza az alkalmazások folyamatos informálására, a Pinterest pedig számos olyan feladathoz használja fel, amely másodpercenként akár 5 millió feladatot is képes végrehajtani.
A megfelelő közönség a HBase technológiák tanulásához?
- Szoftverfejlesztők és mainframe szakemberek.
- Projektmenedzser, Big Data elemzők és tesztelési szakemberek.
- Java fejlesztők, adatkezelési szakember.
Hatály és karriernövekedés
Mint valószínűleg tudjuk, a Hadoop környezete növekszik, és azt mondhatjuk, hogy a HBase ideális szakasz a HDFS (Hadoop elosztott fájlrendszer) tetejének kezelésére. Ezt követően, mostantól kezdve, a HBase tanulása hasznos lesz a fejlesztés során. Sőt, még a szervezetek olyan versenytársakat keresnek, akik nagyszabású HBase információs modelleket küldhetnek kitermelő Hadoop csomópontokból, amelyek gyártóberendezéseket tartalmaznak. Ezen vonal mentén a HBase innováció megtanulása segít néhány feladat végrehajtásában is, például a Load Utility elküldésével, hogy összerakja a dokumentumot, összehangolja azt a Hive-vel, megismerje a HBase API-t és a HBase Shell-t. Következésképpen, ha megtanuljuk, a szakma a következő dimenzióba kerül.
Következtetés
A HBase megtanulása után többnyire különféle feladatokat hajt végre, elküldi a Load Utility-t, hogy összegyűjtse a rekordokat, beépítse a Hive-be, megismerje a HBase API-t és a HBase Shell-et. Ez nagymértékben segíthet abban, hogy a hivatásában a következő dimenzióba kerüljön.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Mi HBase oldalról? Itt megvitattuk a HBase fogalmait, meghatározását, működését, alkalmazását és előnyeit. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi az adatfeldolgozás?
- Mi az adattárház?
- Mi a meghatározása az adatbányászatban?
- Mi az adattudomány?
- A nagygépek tesztelésében követendő lépések