¿Qué es la HBase?
HBase es una base de datos que es una base de datos distribuida orientada a columnas diseñada para funcionar en un Sistema de archivos distribuido llamado HDFS (HDFS - Stands for Hadoop Distributed File System). Para manejar grandes conjuntos de datos en un entorno amplio, Hadoop entra en escena.
Definición de HBase
En un entorno distribuido, HBase admite de manera optimista las tasas de actualización en una tabla alta y también puede escalar horizontalmente los clústeres. Principalmente habilita grandes tablas en la base de datos.
La técnica principal para almacenar registros es usar los registros de escritura anticipada (WAL).
Por ejemplo : HBase es el mejor entorno de manejo para los datos que están estructurados. Facebook es uno de los ejemplos más importantes en los que utiliza la plataforma de mensajería, que posee miles de millones de filas y millones de columnas.
La consistencia de los datos es uno de los factores importantes durante las operaciones de lectura / escritura, HBase tiene un fuerte impacto en la consistencia. Para administrar los servidores de todas y cada una de las regiones, se necesita principalmente la arquitectura de HBase. HBase está enormemente codificado en Java, que pretendía impulsar un proyecto de alto nivel en Apache en el año 2010.
Entendiendo la HBase
HBase maneja automáticamente la conmutación por error y el equilibrio de carga mediante la replicación del servidor regional. También puede capturar metadatos. Sharding es el concepto utilizado principalmente en HBase. Como ya sabemos, HBase consistirá en regiones en las que los servidores de la región los activarán y cada región se dividirá con la ayuda de servidores de la región en nodos de datos completamente diferentes. HBase puede dividir ya sea de forma manual o automática.
Para escalar los clústeres, en lugar de hacer que los servidores sean más potentes, podemos agregar un número n de máquinas a los clústeres. También sobre la marcha, podemos crear una gran cantidad de clústeres. Cuando el nodo del servidor de la región se está ejecutando, el clúster comienza a reequilibrarse por sí mismo. HBase tiene una característica única para almacenar cada columna individualmente, no como cualquier otra base de datos relacional que se almacena en función de las filas. También admite operaciones sencillas con solo usar la herramienta de línea de comandos.
¿Cómo hace HBase que trabajar sea tan fácil?
La única razón es por el mecanismo de almacenamiento. Fundamentalmente, HBase es una base de datos segmentada. Además, las tablas están ordenadas por columna. Aquí, la construcción de la tabla caracteriza solo las familias de secciones, que son los conjuntos de estimación clave. No obstante, es concebible que una tabla tenga diferentes familias de secciones y aquí cada familia de segmentos puede tener cualquier número de segmentos. Además, aquí en la placa, lo que da como resultado que las estimaciones de sección se guarden contiguas. Además, cada estimación de celda de la tabla tiene una marca de tiempo aquí.
En una HBase, la tabla alude a la acumulación de columnas. La línea alude a la reunión de familias de la sección. La sección de la familia alude a la reunión de segmentos. La sección alude a la acumulación de conjuntos clave-estima.
¿Qué se puede hacer con HBase?
Si bien necesitamos tener acceso de lectura / composición irregular y continuo a Big Data, utilizamos Apache HBase. Es concebible tener tablas excepcionalmente grandes sobre grupos de equipos con Apache HBase. Después de Bigtable de Google, HBase es una base de datos no social demostrada. Básicamente, como Bigtable se comporta mal en el sistema de archivos de Google, de la misma manera, HBase toma una foto en la parte superior de Hadoop y HDFS.
Trabajando con HBase
Suponga que los registros de una tabla se guardan en las páginas de la memoria. Estas páginas se transmiten a la memoria esencial, en caso de que no se muestren oficialmente en la memoria. En el caso de que una línea posea una página y necesitemos una sección en particular, por ejemplo, compensación o tasa de entusiasmo de cada una de las líneas para algún tipo de investigación, cada página que contenga los segmentos debe adquirir la memoria; Por lo tanto, esta entrada y salida de página generará una gran cantidad de E / S, lo que puede ocasionar un retraso en el tiempo de manejo.
En la sección de bases de datos situadas, cada segmento se guardará en páginas. En el caso de que tengamos que obtener un segmento en particular, habrá menos E / S, ya que solo las páginas que contienen el segmento predeterminado deberían haber recibido la memoria primaria y leer, y no necesitamos traer y examinar cada una de las páginas que contienen líneas / registros de aquí en adelante en la memoria.
Por lo tanto, el tipo de consultas en las que simplemente tenemos que obtener segmentos explícitos y no registros completos o conjuntos se atiende mejor en la base de datos situada en el segmento, lo cual es valioso para la investigación en la que podemos obtener algunas secciones y realizar algunas actividades numéricas.
Solicitud
- Para escribir aplicaciones pesadas, podemos usar Apache HBase.
- Además, aunque necesitamos proporcionar acceso aleatorio rápido a los datos disponibles, utilizamos HBase.
- Además, algunas compañías usan HBase internamente, como Facebook, Twitter, Yahoo y Adobe, etc.
Ventajas
- HBase ha trabajado en ayuda para la presión productiva y de información.
- Esto admite la recuperación rápida de información.
- La organización y el diseño están desenredados. Muy bien puede ser escalado y, en consecuencia, es cualquier cosa menos difícil de extender.
- Esto es útil para la élite en preguntas totales (por ejemplo, COUNT, Total, AVG, MIN y MAX).
- Esto es productivo para el reparto, ya que brinda aspectos destacados del instrumento de fragmentación programado para transmitir áreas más grandes a los más pequeños.
¿Por qué deberíamos usar HBase?
- Tiene una ingeniería totalmente circulada y puede manejar información increíblemente vasta a gran escala.
- Funciona para una lectura increíblemente arbitraria y compone actividades.
- Tiene alta seguridad y administración simple de información.
- Da un notable alto rendimiento de composición.
- El escalado para cumplir requisitos previos adicionales es consistente y rápido.
- Se puede utilizar tanto para tipos de información organizados como semi-organizados.
- Es excelente cuando no necesita molestarse con capacidades RDBMS completas.
- Tiene un reflejo de adaptabilidad impecablemente medido y directo.
- La información examina y compone son cuidadosamente confiables.
- El fragmentado de tablas se puede organizar y automatizar de manera efectiva.
- A diferentes servidores se les da soporte programado de failover
- Los empleos de MapReduce pueden ser compatibles con las tablas de HBase.
- el cliente llega es consistente con las API de Java.
¿Por qué necesitamos HBase?
HBase es una base de datos dinámica NoSQL que se está expandiendo hoy en día y está dominada por Big Data. Tiene raíces de programación Java extremadamente sencillas que se pueden enviar para escalar HBase a gran escala. Hay una gran cantidad de situaciones comerciales en las que solo estamos trabajando con información inadecuada que consiste en buscar un montón de campos de información que coordinen criterios específicos dentro del manejo de la información que son miles de millones. Es muy tolerante a las deficiencias y fuerte, y puede manejar diferentes tipos de información, lo que lo hace valioso para situaciones comerciales cambiantes.
Es una tabla organizada por segmentos que facilita la búsqueda de la información correcta entre miles de millones de campos de información. Sin mucho esfuerzo, puede fragmentar la información en tablas con la configuración y automatización correctas. HBase es muy apropiado para la preparación sistemática de información. Como la preparación explicativa requiere enormes medidas de información, hace que las consultas superen el punto de ruptura concebible en un servidor solitario. Este es el punto en el que el almacenamiento disperso entra en escena.
Asimismo, existe un requisito para el cuidado de muchos permisos y composiciones que simplemente no es realista utilizando una base de datos RDBMS, por lo que HBase es la posibilidad ideal para tales aplicaciones. El límite de lectura / composición de esta innovación se puede escalar incluso a millones / segundo, lo que le otorga un punto de vista preferido extraordinario. Facebook lo utiliza ampliamente para aplicaciones de información continua y Pinterest lo utiliza para numerosas tareas que ejecutan hasta 5 millones de tareas por segundo.
¿La audiencia adecuada para aprender las tecnologías HBase?
- Desarrolladores de software y profesionales de mainframe.
- Gerente de proyectos, analistas de Big Data y profesionales de pruebas.
- Desarrolladores Java, profesional de gestión de datos.
Alcance y crecimiento profesional
Como probablemente sepamos, el entorno de Hadoop está aumentando y podemos decir que HBase es la etapa ideal para lidiar con la parte superior del HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop). Posteriormente, a partir de ahora, aprender HBase será útil en el desarrollo. De hecho, incluso las organizaciones están buscando competidores que puedan enviar modelos de información de HBase a escala en grupos expansivos de Hadoop que comprenden equipos de producción. En este sentido, aprender esta innovación de HBase nos ayudará a realizar algunas tareas, como enviar Load Utility para apilar un documento, coordinarlo con Hive, conocer la API de HBase y el Shell de HBase. En consecuencia, aprenderlo llevará a nuestra profesión a la siguiente dimensión.
Conclusión
Después de aprender HBase, en su mayoría realizará diferentes tareas, enviará Load Utility para apilar un registro, incorporarlo con Hive, conocer la API de HBase y el Shell de HBase. Esto puede ayudarte enormemente en tu profesión a llevar tu vocación a la siguiente dimensión.
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