Mikä on HBase?
HBase on tietokanta, joka on sarakekeskeinen hajautettu tietokanta, joka on suunniteltu toimimaan hajautetussa tiedostojärjestelmässä nimeltään HDFS (HDFS - Stands for Hadoop Distributed File System). Suurten tietojoukkojen käsittelemiseksi laajassa ympäristössä Hadoop tulee kuvaan.
Määritelmä HBase
Hajautetussa ympäristössä HBase tukee optimistisesti korkean taulukon päivitysnopeuksia ja pystyy myös skaalaamaan klusterit vaakatasossa. Se mahdollistaa pääsääntöisesti valtavat taulukot tietokantaan.
Tärkein lokien tallennustekniikka on kirjoituspäivän lokien (WAL) käyttäminen.
Esimerkiksi - HBase on paras käsittelyympäristö strukturoidulle tiedolle. Facebook on yksi suurimmista esimerkkeistä, jossa se käyttää viestintäalustaa, jolla on miljardeja rivejä ja miljoonia sarakkeita.
Tietojen johdonmukaisuus on yksi tärkeistä tekijöistä luku- / kirjoitustoimintojen aikana, HBase vaikuttaa voimakkaasti johdonmukaisuuteen. Jokaisen alueen palvelimien hallitsemiseksi tarvitaan ensisijaisesti HBase-arkkitehtuuria. HBase on koodattu huomattavasti Java-ohjelmaan, jonka tarkoituksena oli ajaa huipputason projekti Apachessa vuonna 2010.
Ymmärtäminen HBase
HBase käsittelee automaattisesti virheensiirron ja kuorman tasapainotuksen käyttämällä aluepalvelimen replikointia. Se voi myös tallentaa metatietoja Sharding on käsite, jota käytetään pääasiassa HBase-tietokannassa. Kuten jo tiedämme, HBase koostuu alueista, joilla ne saavat virran aluepalvelimilta, ja jokainen alue jaetaan aluepalvelimien avulla täysin erilaisissa datasolmuissa. HBase voi jakaa joko manuaalisesti tai automaattisesti.
Klustereiden skaalaamiseksi palvelimien tehostamisen sijaan voimme lisätä n-määrän koneita klusteriin. Myös lennossa, voimme luoda monen joukon klustereita. Kun aluepalvelimen solmu on käynnissä, klusteri alkaa tasapainottua itsestään. HBase: lla on ainutlaatuinen ominaisuus tallentaa jokainen sarake erikseen, kuten mikään muu relaatiotietokanta, joka tallentaa rivien perusteella. Se tukee myös helppoja toimintoja vain käyttämällä komentorivityökalua.
Kuinka HBase tekee työskentelystä niin helppoa?
Ainoa syy johtuu tallennusmekanismista. Periaatteessa HBase on segmenttijärjestetty tietokanta. Lisäksi siinä olevat taulukot on järjestetty sarakkeittain. Pöydän rakenne kuvaa täällä vain osaperheitä, jotka ovat tärkein arvostussarja. Siitä huolimatta on ajateltavissa, että taulukossa on erilaisia osioperheitä ja tässä jokaisessa segmenttiperheessä voi olla mikä tahansa lukumäärä segmenttejä. Lisäksi täällä lautasella, mikä johtaa leikkausarvioihin, vietetään vierekkäin. Lisäksi jokaisessa taulukon soluarvioinnissa on täällä aikaleima.
HBase-taulukossa taulukko viittaa sarakkeiden kertymiseen. Linja viittaa osioperheiden kokoamiseen. Jaksoperhe viittaa segmenttien keräämiseen. Tämä osio viittaa avaintoimintojoukkojen kertymiseen.
Mitä voit tehdä HBase: lla?
Vaikka meillä on oltava epäsäännöllinen, jatkuva luku- / säveltämisoikeus Big Data -palveluun, käytämme Apache HBase -sovellusta. On ajateltavissa, että Apache HBase -sovelluksella on poikkeuksellisen suuria taulukoita tuotelaitteiden ryhmistä. Googlen Bigtablen jälkeen HBase on ei-sosiaalinen tietokanta. Periaatteessa, kun Bigtable toimii väärin Google-tiedostojärjestelmässä, samalla tavalla HBase ottaa kuvan Hadoopin ja HDFS: n yläreunaan.
Yhteistyö HBase: n kanssa
Oletetaan, että taulukon tietueet sijoitetaan muistilla. Nämä sivut siirretään välttämättömään muistiin, kun mahdollista, että niitä ei näytetä virallisesti muistissa. Jos on mahdollista, että yhdellä rivillä on sivu ja tarvitsemme kaikkia erityisiä osioita, esimerkiksi korvausta tai innostuneisuutta jokaisesta rivistä jonkinlaista tutkimusta varten, jokaisen segmentin sisältävän sivun on hankittava muisti; joten tämä sivu sisään & sivu ulos johtaa suureen osaan I / O: sta, mikä voi johtaa käsittelyajan viivästymiseen.
Jaksoissa sijaitsevissa tietokannoissa jokainen segmentti sijoitetaan sivuiksi. Sillä mahdollisella tavalla, että joudumme hankkimaan tietyn segmentin, I / O: ta on vähemmän, koska vain ennalta määritetyn segmentin sisältävät sivut olisi pitänyt tuoda ensisijaiseen muistiin ja lukea, eikä meidän tarvitse tuoda ja lukea jokaista sivut, jotka sisältävät rivit / tietueet jäljempänä muistiin.
Joten sellaiset kyselyt, joissa meidän on yksinkertaisesti saatava selkeät segmentit, ei kokonaisia tietueita tai joukkoja, palvelevat parhaiten segmenttipaikkatietokannassa, mikä on arvokasta tutkimukselle, jossa voimme saada muutaman osan ja tehdä joitain numeerisia toimintoja.
hakemus
- Raskaiden sovellusten kirjoittamiseen voimme käyttää Apache HBase -sovellusta.
- Lisäksi, vaikka meidän on tarjottava nopea satunnainen pääsy käytettävissä oleviin tietoihin, käytämme HBasea.
- Jotkut yritykset käyttävät myös HBasea sisäisesti, kuten Facebook, Twitter, Yahoo ja Adobe jne.
edut
- HBase on työskennellyt avuksi tuottavassa ja tietopaineessa.
- Tämä tukee nopeaa tietojen palauttamista.
- Organisaatio ja muotoilu puretaan. Se voidaan hyvinkin pienentää, ja sen vuoksi sitä on kaikkea muuta kuin vaikeaa laajentaa.
- Tämä on hyödyllistä eliitille kokonaiskysymyksissä (esimerkiksi COUNT, Total, AVG, MIN ja MAX).
- Tämä on tuottavaa jakoa varten, koska se antaa ohjelmoidun varjostinlaitteen kohokohdat välittää suurempia alueita pienimmille.
Miksi meidän pitäisi käyttää HBasea?
- Sillä on täysin levitetty tekniikka ja se pystyy käsittelemään hämmästyttävän laajamittaista tietoa.
- Se toimii uskomattoman mielivaltaisen lukemisen ja säveltämisen yhteydessä.
- Sillä on korkea tietoturva ja tiedon hallinta on helppoa.
- Se antaa huomattavan suuren säveltyskyvyn.
- Skaalaus ylimääräisten edellytysten täyttämiseksi on johdonmukaista ja reipasta.
- Voidaan hyödyntää sekä järjestäytyneessä että osittain organisoidussa tietotyypissä.
- On hienoa, kun sinun ei tarvitse häiritä kaikkia RDBMS-kapasiteettia.
- Sillä on moitteettomasti mitattu ja suora sopeutumiskyky.
- Tiedot ja säveltämät ovat huolellisesti luotettavia.
- Pöydän varjostus voidaan järjestää ja automatisoida tehokkaasti.
- Eri palvelimille annetaan ohjelmoitu virhetoiminto.
- MapReduce-työpaikkoja voidaan tukea HBase Tables -sovelluksella.
- asiakas saa yhteyden Java-sovellusliittymien kanssa.
Miksi tarvitsemme HBasea?
HBase on dynaaminen NoSQL-tietokanta, joka näkee laajentuneen tänä päivänä ja iässä, joka on ylitetty Big Data -toiminnolla. Sillä on erittäin suoraviivainen Java-ohjelmointijuuri, joka voidaan lähettää HBase-skaalaukseen suuressa mittakaavassa. Liiketoimintatilanteissa on paljon tilanteita, joissa työskentelemme vain riittämättömän tiedon kanssa, joka on etsiä joukko tietokenttiä, jotka koordinoivat tiettyjä miljardien numerointiperusteita tietokäsittelyn sisällä. Se on erittäin puutteellisesti suvaitseva ja vahva ja pystyy käsittelemään erilaisia tietoja, mikä tekee siitä arvokkaan muuttuneissa liiketoimintatilanteissa.
Se on segmenttijärjestetty taulukko, jonka avulla on helppoa etsiä oikeita tietoja miljardeista tietokentistä. Voit sijoittaa tiedot ilman taulukoita taulukoihin oikein asennuksella ja automatisoinnilla. HBase on täysin sopiva tietojen systemaattiseen valmisteluun. Koska selittävällä valmistelulla on valtavia määriä tarvittavia tietoja, se saa tiedustelut ylittämään yksinäiselle palvelimelle mahdollisen raja-arvon. Tässä vaiheessa hajautettu varastointi tulee kuvaan.
Samoin vaaditaan huolellisuutta monista lukemista ja säveltämisistä, mikä on yksinkertaisesti epärealistista käyttää RDBMS-tietokantaa, joten HBase on ihanteellinen mahdollisuus tällaisiin sovelluksiin. Tämän innovaation luku / kirjoitusraja voidaan skaalata jopa miljoonaan sekunnissa, mikä antaa sille poikkeuksellisen suositun näkökulman. Facebook hyödyntää sitä laajasti jatkuvassa tiedonhaussa sovelluksissa ja Pinterest hyödyntää lukuisia tehtäviä, joissa suoritetaan jopa 5 miljoonaa tehtävää sekunnissa.
Oikea yleisö oppimaan HBase-tekniikoita?
- Ohjelmistokehittäjät ja mainframe-ammattilaiset.
- Projektipäällikkö, Big Data -analyytikot ja testausammattilaiset.
- Java-kehittäjät, tiedonhallinnan ammattilainen.
Soveltamisala ja urakehitys
Kuten olemme todennäköisesti tietoisia, Hadoop-ympäristö on nousussa ja voidaan sanoa, että HBase on ihanteellinen vaihe käsittelemään HDFS: n (Hadoop Distributed File System) yläosaa. Myöhemmin, HBase-oppimisesta on hyötyä kehityksessä. Itse asiassa jopa organisaatiot etsivät kilpailijoita, jotka voivat lähettää mittakaavassa HBase-tietomalleja laajoissa Hadoop-nippuissa, jotka koostuvat tuotantolaitteista. Näiden linjojen mukaisesti tämän HBase-innovaation oppiminen auttaa meitä suorittamaan muutamia tehtäviä, kuten lähettää Load Utility -sovelluksen pinoamaan asiakirjan, koordinoimaan sen Hive-palvelun kanssa, tutustu HBase-sovellusliittymään ja HBase-kuoreen. Tämän seurauksena sen oppiminen vie ammattimme seuraavaan ulottuvuuteen.
johtopäätös
Kun olet oppinut HBaseen, suoritat useimmiten erilaisia tehtäviä, lähetä Load Utility -sovellus pinoamaan tietueen, sisällyttämään sen Hiveen, tutustu HBase API: iin ja HBase Shelliin. Tämä voi suuresti auttaa ammattiassasi siirtymään ammattiin seuraavaan ulottuvuuteen.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas mihin HBase on? Täällä keskustelimme HBase: n käsitteistä, määritelmistä, käytöstä, sovelluksesta ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on tietojenkäsittely?
- Mikä on tietovarasto?
- Mikä on datan louhinnan määritelmä?
- Mikä on tietotiede?
- Seuraavia vaiheita mainframe-testauksessa