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

Zusammenfassung des HBase-Tutorials

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

Was ist HBase?

HBase ist ein Open-Source-, spaltenorientiertes, verteiltes Datenbanksystem in einem Hadoop Umfeld. Ursprünglich war es Google Big Table, später; Es wurde in HBase umbenannt und ist hauptsächlich in Java geschrieben.  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 Zeilen mit Millionen Spalten. HBase ist für Vorgänge mit geringer Latenz konzipiert und weist im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Modellen einige Besonderheiten auf.

HBase-Schulungslehrplan

Folgendes behandeln wir in diesem Apache HBase-Schulungshandbuch

👉 Lektion 1 Architektur von HBase – HBase-Architektur, Komponenten und Datenmodell
👉 Lektion 2 HBase-Installation — HBase-Installation auf Ubuntu
👉 Lektion 3 HBase-Shell-Befehle – Lernen Sie anhand von Beispielen
👉 Lektion 4 HBase Tabelle erstellen – Schritte zum Erstellen einer Tabelle in HBase mithilfe der Java-API
👉 Lektion 5 Daten in HBase einfügen und abrufen – Beispiele für get(), put(), scan()
👉 Lektion 6 Leistungsengpässe in HBase – Vorteile und Einschränkungen von HBase
👉 Lektion 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, die Architektur von HBase, wie man HBase installiert, Schritte zum Erstellen einer Tabelle in HBase, HBase-Vorteile und -Einschränkungen usw.

Warum HBase wählen?

Eine Tabelle für eine beliebte Webanwendung kann aus Milliarden von Zeilen bestehen. Wenn wir eine bestimmte Zeile aus einer so großen Datenmenge durchsuchen 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 Vorgänge 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 die Clusterumgebung
  • Streng konsistent bei Lese- und Schreibvorgängen
  • Automatisches und konfigurierbares Sharding von Tabellen
  • Automatisches Failover unterstützt zwischen Regionsservern
  • Praktische Basisklassen zur Unterstützung Hadoop MapReduce Jobs in HBase-Tabellen
  • Installation Javac 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 ecosSystem, jede Komponente spielt ihre einzigartige Rolle für das

  • Datenverarbeitung
  • 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.

MongoDB ist beispielsweise eine dokumentenorientierte Datenbank aus der NoSQL-Familie. Im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken bietet es die besten Funktionen in Bezug auf Leistung, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit. Es handelt sich um eine dokumentenorientierte Open-Source-Datenbank, die in C++ geschrieben ist.

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

Während CouchDB eine dokumentenorientierte Datenbank ist, 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 der Einrichtung verteilter Cluster. Dies wiederum ermöglicht 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, JavaScript-freundlich
Graphbasiert OrientDB, Neo4J Umgang mit Complex relationale Informationen. Modellierungs- und Handhabungsklassifizierung.

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
  • Die Aggregation ist ein teurer Vorgang

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.