Что такое HBase?
HBase - это база данных, ориентированная на столбцы распределенной базы данных, предназначенная для работы в распределенной файловой системе, называемой HDFS (HDFS - стенды для распределенной файловой системы Hadoop). Для обработки больших наборов данных в широком окружении Hadoop входит в картину.
Определение HBase
В распределенной среде HBase оптимистично поддерживает частоту обновления для высокой таблицы, а также может горизонтально масштабировать кластеры. Это в основном позволяет огромные таблицы в базе данных.
Основным методом хранения журналов является использование журналов с записью в очереди (WAL).
Например: HBase - лучшая среда для обработки структурированных данных. Facebook является одним из крупнейших примеров использования платформы обмена сообщениями, которая содержит миллиарды строк и миллионы столбцов.
Согласованность данных является одним из важных факторов при операциях чтения / записи, HBase оказывает сильное влияние на согласованность. Для администрирования серверов каждого региона архитектура HBase необходима в первую очередь. HBase в значительной степени написан на Java, что намеревалось продвинуть проект верхнего уровня в Apache в 2010 году.
Понимание HBase
HBase автоматически обрабатывает аварийное переключение и балансировку нагрузки, используя репликацию сервера региона. Он также может захватывать метаданные Sharding - это концепция, которая в основном используется в HBase. Как мы уже знаем, HBase будет состоять из регионов, в которых они работают от серверов регионов, и каждый регион будет разделен с помощью серверов регионов на совершенно разные узлы данных. HBase может делать расщепление вручную или автоматически.
Чтобы масштабировать кластеры, вместо того, чтобы сделать серверы более мощными, мы можем добавить n-количество машин в кластеры. Также на лету мы можем создать несколько кластеров. Когда узел сервера региона запускается, кластер сам начинает балансировать. HBase обладает уникальной характеристикой для хранения каждого столбца в отдельности, не похожего на другие реляционные базы данных, которые хранятся на основе строк. Он также поддерживает простые операции, просто используя инструмент командной строки.
Как HBase облегчает работу?
Единственная причина - механизм хранения. По сути, HBase является базой данных, организованной по сегментам. Кроме того, таблицы в нем расположены по столбцам. Здесь построение таблицы характеризует только семейства разделов, которые являются наборами ключевых оценок. Несмотря на это, возможно, что таблица имеет разные семейства разделов, и здесь каждое семейство сегментов может иметь любое количество сегментов. Кроме того, здесь на табличке, в результате чего секционные оценки отложены прилегающие. Более того, каждая оценка таблицы в таблице имеет временную метку.
В HBase таблица ссылается на накопление столбцов. Линия намекает на сбор разделов семей. Раздел семьи намекает на сбор сегментов. Раздел ссылается на накопление наборов ключевых оценок.
Что вы можете сделать с HBase?
Несмотря на то, что нам необходим нерегулярный постоянный доступ для чтения / компоновки больших данных, мы используем Apache HBase. Возможно иметь исключительно большие таблицы по группам экипировки с Apache HBase. После Bigtable Google, HBase - это демонстрация несоциальной базы данных. По сути, так как Bigtable плохо себя ведет в файловой системе Google, HBase делает то же самое, что и Hadoop и HDFS.
Работа с HBase
Предположим, что записи таблицы хранятся на страницах памяти. Эти страницы передаются в необходимую память, если только они официально не отображаются в памяти. Если есть вероятность, что одна строка обладает страницей, и нам нужен весь конкретный раздел, например, компенсация или уровень энтузиазма от каждой из строк для какого-либо исследования, каждая страница, содержащая сегменты, должна получить память; поэтому эта страница в & page out приведет к значительному количеству операций ввода-вывода, что может привести к задержке времени обработки.
В разделе баз данных каждый сегмент будет размещен на страницах. На случай, если мы получим определенный сегмент, будет меньше ввода-вывода, поскольку только страницы, которые содержат заданный сегмент, должны были быть перенесены в основную память и прочитаны, и нам не нужно приносить и просматривать каждый из страницы, содержащие строки / записи в дальнейшем в памяти.
Таким образом, запросы, в которых мы должны просто получить явные сегменты, а не целые записи или наборы, лучше всего обслуживаются в базе данных, расположенной на сегментах, что полезно для исследования, где мы можем получить несколько разделов и выполнить некоторые числовые действия.
заявка
- Для написания тяжелых приложений мы можем использовать Apache HBase.
- Более того, хотя нам необходимо обеспечить быстрый произвольный доступ к доступным данным, мы используем HBase.
- Кроме того, некоторые компании используют HBase для внутренних целей, например, Facebook, Twitter, Yahoo, Adobe и т. Д.
преимущества
- HBase работал в помощь для продуктивного и информационного давления.
- Это поддерживает быстрое восстановление информации.
- Организация и дизайн распутаны. Это очень хорошо может быть уменьшено, и, следовательно, его трудно расширить.
- Это полезно для элиты по общим вопросам (например, COUNT, Total, AVG, MIN и MAX).
- Это полезно для распределения, поскольку дает основные моменты запрограммированного инструмента шардинга, чтобы передать большие области маленьким.
Почему мы должны использовать HBase?
- Он имеет полностью распространенную конструкцию и может работать с невероятно обширной информацией.
- Это работает для невероятно произвольного чтения и сочиняет действия.
- Обладает высокой безопасностью и простым администрированием информации.
- Это дает замечательную высокую производительность композиции.
- Масштабирование для удовлетворения дополнительных условий является последовательным и оживленным.
- Может использоваться как для организованной, так и для полуорганизованной информации.
- Это здорово, когда вам не нужно беспокоиться о полной мощности RDBMS.
- У этого есть безупречно измеренная и прямая изюминка приспособляемости.
- Информация и сочинения тщательно достоверны.
- Разделение таблиц может быть эффективно организовано и автоматизировано.
- Разным серверам предоставляется запрограммированная поддержка отработки отказа.
- Работа MapReduce может поддерживаться с помощью таблиц HBase.
- клиент получает в соответствии с API Java.
Зачем нам HBase?
HBase - это динамическая база данных NoSQL, которая в наши дни расширяется и работает с большими данными. Он имеет чрезвычайно простые корни программирования Java, которые можно отправлять для масштабирования HBase в большом масштабе. Существует множество бизнес-ситуаций, в которых мы работаем только с неадекватной информацией, которая заключается в поиске группы информационных полей, координирующих конкретные критерии внутри информационной обработки, которые исчисляются миллиардами. Он очень терпим к недостаткам и силен и может иметь дело с различными видами информации, что делает его ценным для изменившихся деловых ситуаций.
Это таблица с сегментами, облегчающая поиск правильной информации среди миллиардов информационных полей. Вы можете без особых усилий отразить информацию в таблицах с правильной настройкой и автоматизацией. HBase идеально подходит для систематической подготовки информации. Поскольку подготовка объяснений требует огромного количества необходимой информации, она позволяет запросам преодолевать критическую точку, которая возможна на отдельном сервере. Это та точка, в которой рассеяние складских запасов входит в картину.
Существует также требование по уходу за множеством прочтений и составлений, что просто нереально при использовании базы данных RDBMS, поэтому HBase является идеальной возможностью для таких приложений. Предел чтения / компоновки этого нововведения может быть масштабирован до даже миллионов в секунду, что дает ему исключительную предпочтительную точку зрения. Facebook широко использует его для приложений непрерывного информирования, а Pinterest использует для многочисленных заданий, выполняющих до 5 миллионов задач в секунду.
Правильная аудитория для изучения технологий HBase?
- Разработчики программного обеспечения и профессионалы мэйнфреймов.
- Менеджер проектов, аналитики больших данных и специалисты по тестированию.
- Java-разработчики, специалист по управлению данными.
Сфера и карьерный рост
Как мы, наверное, знаем, среда Hadoop растет, и мы можем сказать, что HBase - идеальная сцена для работы с вершиной HDFS (распределенной файловой системы Hadoop). Впоследствии, на данный момент, изучение HBase будет полезно при разработке. На самом деле, даже организации ищут конкурентов, которые могут масштабировать информационные модели HBase в больших объемах Hadoop, состоящих из производственного оборудования. Кроме того, изучение этого нововведения HBase поможет нам в выполнении нескольких задач, таких как отправка Load Utility для укладки документа, согласование его с Hive, узнавание об HBase API и HBase Shell. Следовательно, изучение этого приведет нашу профессию к следующему измерению.
Вывод
Изучив HBase, вы в основном будете выполнять различные задачи, отправлять Load Utility для составления записи, включать ее в Hive, узнавать об HBase API и HBase Shell. Это может очень помочь вам в вашей профессии перевести ваше призвание в следующее измерение.
Рекомендуемая статья
Это было руководство к Что такое HBase? Здесь мы обсудили понятия, определения, работу, применение и преимущества HBase. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое обработка данных?
- Что такое хранилище данных?
- Что такое определение интеллектуального анализа данных?
- Что такое наука о данных?
- Шаги, которые необходимо выполнить при тестировании мэйнфреймов