HBase-Tutorial für Anfänger: Was ist HBase? Lernen Sie in 3 Tagen!

Zusammenfassung des HBase-Tutorials

Hbase ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem, das auf HDFS (Hadoop Distributed File System) läuft. In diesem HBase-Tutorial für Anfänger lernen Sie die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte von Apache HBase. Dieser HBase-Kurs enthält alle HBase-Grundlagen von der Einführung, Installation, Architektur bis hin zu fortgeschrittenen Themen.

Was ist HBase?

HBase ist ein Open-Source-, spaltenorientiertes, verteiltes Datenbanksystem in einem Hadoop Umgebung. Ursprünglich hieß es Google Big Table, später wurde es in HBase umbenannt und ist hauptsächlich in Java. Apache HBase wird für Echtzeit-Big-Data-Anwendungen benötigt.

HBase kann riesige Datenmengen von Terabyte bis Petabyte speichern. Die in HBase vorhandenen Tabellen bestehen aus Milliarden von Zeilen mit Millionen von Spalten. HBase ist für Operationen mit geringer Latenzzeit ausgelegt und verfügt im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Modellen über einige spezielle Funktionen.

HBase-Schulungslehrplan

Folgendes behandeln wir in diesem Apache HBase-Schulungshandbuch

👉 Lessauf 1	ArchiStruktur von HBase – HBase ArchiStruktur, Komponenten und Datenmodell
👉 Lessauf 2	HBase-Installation – HBase-Installation auf Ubuntu
👉 Lessauf 3	HBase-Shell-Befehle – Lernen Sie anhand von Beispielen
👉 Lessauf 4	HBase Tabelle erstellen — Schritte zum Erstellen einer Tabelle in HBase mit Java API
👉 Lessauf 5	Daten in HBase einfügen und abrufen – Beispiele für get(), put(), scan()
👉 Lessauf 6	Leistungsengpässe in HBase – Vorteile und Einschränkungen von HBase
👉 Lessauf 7	Fragen zum Hbase-Interview — Die 30 wichtigsten Fragen und Antworten zu Hbase-Interviews

Was lernen Sie in diesem HBase-Tutorial für Anfänger?

In diesem HBase-Tutorial für Anfänger erfahren Sie, was Apache HBase ist ArchiStruktur von HBase, Installation von HBase, Schritte zum Erstellen einer Tabelle in HBase, Vorteile und Einschränkungen von HBase usw.

Warum HBase wählen?

Eine Tabelle für eine beliebte Webanwendung kann aus Milliarden von Zeilen bestehen. Wenn wir aus einer so großen Datenmenge nach einer bestimmten Zeile suchen möchten, ist HBase die ideale Wahl, da die Abfragezeit kürzer ist. Die meisten Online-Analyseanwendungen verwenden HBase.

Herkömmliche relationale Datenmodelle erfüllen nicht die Leistungsanforderungen sehr großer Datenbanken. Diese Leistungs- und Verarbeitungseinschränkungen können durch Apache HBase überwunden werden.

Apache HBase-Funktionen

HBase ist für Operationen mit geringer Latenz konzipiert
HBase wird häufig für zufällige Lese- und Schreibvorgänge verwendet
HBase speichert eine große Datenmenge in Form von Tabellen
Bietet lineare und modulare Skalierbarkeit über eine Clusterumgebung
Streng konsistent zu Lese- und Schreibvorgängen
Automatisches und konfigurierbares Sharding von Tabellen
Automatisches Failover unterstützt zwischen Regionsservern
Praktische Basisklassen zur Unterstützung Hadoop MapReduce Jobs in HBase-Tabellen
Einfach zu bedienen: Java API für Client-Zugriff
Blockcache und Bloom-Filter für Echtzeitabfragen
Das Abfrageprädikat wird über serverseitige Filter nach unten verschoben.

Bedeutung von NoSQL-Datenbanken in Hadoop

In der Big-Data-Analyse Hadoop spielt eine entscheidende Rolle bei der Lösung typischer Geschäftsprobleme durch die Verwaltung großer Datenmengen und bietet die besten Lösungen im Analysebereich.

Im Hadoop-Ökosystem spielt jede Komponente ihre einzigartige Rolle für die

Auftragsverarbeitung
Datenvalidierung
Datenspeicherung

Hinsichtlich der Speicherung unstrukturierter, halbstrukturierter Daten sowie des Abrufs solcher Daten sind relationale Datenbanken weniger nützlich. Außerdem ist das Abrufen von Ergebnissen durch Anwenden von Abfragen auf große Datensätze, die im Hadoop-Speicher gespeichert sind, eine anspruchsvolle Aufgabe. NoSQL-Speichertechnologien bieten die beste Lösung für schnellere Abfragen großer Datenmengen.

Andere NoSQL-Speichertyp-Datenbanken

Einige der auf dem Markt vorhandenen NoSQL-Modelle sind Cassandra, MongoDB und CouchDB. Jedes dieser Modelle verfügt über unterschiedliche Speichermechanismen.

Zum Beispiel, MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank aus dem NoSQL-Stammbaum. Im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken bietet sie die besten Funktionen in Bezug auf Leistung, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit. Es handelt sich um eine dokumentenorientierte Open-Source-Datenbank und sie ist in C++.

Cassandra ist ebenfalls eine verteilte Datenbank der Open-Source-Apache-Software, die für die Verarbeitung großer, auf Standardservern gespeicherter Datenmengen ausgelegt ist. Cassandra Bietet hohe Verfügbarkeit ohne Single Point of Failure.

Während CouchDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, in der die einzelnen Dokumentfelder in Schlüssel-Wert-Maps gespeichert sind.

Wie unterscheidet sich HBase von anderen NoSQL-Modellen?

Das HBase-Speichermodell unterscheidet sich von den anderen oben diskutierten NoSQL-Modellen. Dies lässt sich wie folgt formulieren.

HBase speichert Daten in Form von Schlüssel/Wert-Paaren in einem Spaltenmodell. In diesem Modell sind alle Spalten als Spaltenfamilien gruppiert.
HBase bietet ein flexibles Datenmodell und Zugriff mit geringer Latenz auf kleine Datenmengen, die in großen Datensätzen gespeichert sind.
HBase auf Hadoop erhöht den Durchsatz und die Leistung verteilter Cluster-Setups. Im Gegenzug ermöglicht es schnellere zufällige Lese- und Schreibvorgänge.

Welche NoSQL-Datenbank soll ich wählen?

MongoDB, CouchDB und Cassandra sind NoSQL-Datenbanken, die funktionsspezifisch sind und entsprechend ihren Geschäftsanforderungen verwendet werden. Hier haben wir verschiedene NoSQL-Datenbanken je nach Anwendungsfall aufgelistet.

Datenbanktyp basierend auf der Funktion	Beispiel einer Datenbank	Anwendungsfall (Wann zu verwenden)
Schlüsselwert	Redis, MemcacheDB	Caching, Queueing, Verteilen von Informationen
Spaltenorientiert	Cassandra, HBase	Skalierung, unstrukturiert und nichtflüchtig bleiben
Dokumentenorientiert	MongoDB, Couchbase	Verschachtelte Informationen, JavaSkriptfreundlich
Graphbasiert	OrientDB, Neo4J	Handhabung komplexer relationaler Informationen. Modellierung und Handhabung der Klassifizierung.

HBase vs. Bienenstock

Eigenschaften	HBase	Bienenstock
Datenbankmodell	Wide Column Store	Relationales DBMS
Datenschema	Schemafrei	Mit Schema
SQL-Unterstützung	Nein	Ja, es verwendet HQL (Hive Query Language)
Partitionsmethoden	Schärfen	Schärfen
Konsistenzgrad	Sofortige Konsistenz	Eventuelle Konsistenz
Sekundärindizes	Nein	Ja
Replikationsmethoden	Wählbarer Replikationsfaktor	Wählbarer Replikationsfaktor

HBase vs. RDBMS

Beim Vergleich von HBase mit traditionellen relationalen Datenbanken müssen wir drei Schlüsselbereiche berücksichtigen. Das sind Datenmodell, Datenspeicherung und Datenvielfalt.

HBASE	RDBMS
Schemalos in der Datenbank	Mit festem Schema in der Datenbank
Spaltenorientierte Datenbanken	Zeilenorientierter Datenspeicher
Entwickelt, um denormalisierte Daten zu speichern	Entwickelt, um normalisierte Daten zu speichern
In HBase sind große und dünn besiedelte Tabellen vorhanden	Enthält Thin-Tabellen in der Datenbank
Unterstützt die automatische Partitionierung	Hat keine integrierte Unterstützung für die Partitionierung
Gut geeignet für OLAP-Systeme	Gut geeignet für OLTP-Systeme
Nur relevante Daten aus der Datenbank lesen	Ruft jeweils eine Zeile ab und könnte daher unnötige Daten lesen, wenn nur einige der Daten in einer Zeile erforderlich sind
Strukturierte und halbstrukturierte Daten können mit HBase gespeichert und verarbeitet werden	Strukturierte Daten können mit RDBMS gespeichert und verarbeitet werden
Ermöglicht die Aggregation über viele Zeilen und Spalten	Aggregation ist eine teure Operation

Zusammenfassung

HBase bietet einzigartige Funktionen und löst typische industrielle Anwendungsfälle. Als spaltenorientierter Speicher bietet er schnelle Abfragen, das Abrufen von Ergebnissen und eine große Menge an Datenspeicher. Dieser Kurs ist eine vollständige Schritt-für-Schritt-Einführung in HBase.

Du magst vielleicht: