Tutorial de HBase para principiantes: ¿Qué es HBase? ¡Aprende en 3 días!
David Carter
Resumen del tutorial de HBase
Hbase es un sistema de gestión de bases de datos orientado a columnas que se ejecuta sobre HDFS (Hadoop Distributed File System). En este tutorial de HBase para principiantes, aprenderá los conceptos básicos y avanzados de Apache HBase. Este curso de HBase contiene todos los conceptos básicos de HBase, desde la introducción, la instalación, la arquitectura hasta aspectos avanzados.
¿Qué es HBase?
HBase es un sistema de base de datos distribuida de código abierto y orientado a columnas en un Hadoop En un principio, se llamaba Google Big Table, luego se renombró como HBase y está escrito principalmente en Java. APACHE HBase es necesario para aplicaciones de Big Data en tiempo real.
HBase puede almacenar cantidades masivas de datos, desde terabytes hasta petabytes. Las tablas presentes en HBase constan de miles de millones de filas que tienen millones de columnas. HBase está diseñado para operaciones de baja latencia, lo que le confiere algunas características específicas en comparación con los modelos relacionales tradicionales.
Programa de formación de HBase
Esto es lo que cubrimos en esta Guía de capacitación de Apache HBase
| 👉 Lessel 1 | Architectura de HBase -HBase ArchiTecnología, componentes y modelo de datos. |
| 👉 Lessel 2 | Instalación de HBase — Instalación de HBase en Ubuntu |
| 👉 Lessel 3 | Comandos de shell de HBase — Aprende con el ejemplo |
| 👉 Lessel 4 | HBase Crear tabla — Pasos para crear una tabla en HBase usando Java API |
| 👉 Lessel 5 | Insertar y recuperar datos en HBase — get(), put(), scan() Ejemplos |
| 👉 Lessel 6 | Cuellos de botella de rendimiento en HBase — Ventajas y limitaciones de HBase |
| 👉 Lessel 7 | Preguntas de entrevista de Hbase — Las 30 preguntas y respuestas principales de la entrevista de Hbase |
¿Qué aprenderá en este tutorial de HBase para principiantes?
En este tutorial de HBase para principiantes, aprenderá qué es Apache HBase, el ArchiTecnología de HBase, Cómo instalar HBase, Pasos para crear una tabla en HBase, Ventajas y limitaciones de HBase, etc.
¿Por qué elegir HBase?
Una tabla para una aplicación web popular puede estar formada por miles de millones de filas. Si queremos buscar una fila en particular entre una cantidad tan grande de datos, HBase es la opción ideal, ya que el tiempo de obtención de la consulta es menor. La mayoría de las aplicaciones de análisis en línea utilizan HBase.
Los modelos de datos relacionales tradicionales no cumplen con los requisitos de rendimiento de bases de datos muy grandes. Apache HBase puede superar estas limitaciones de rendimiento y procesamiento.
Características de Apache HBase
- HBase está diseñado para operaciones de baja latencia
- HBase se utiliza ampliamente para operaciones de lectura y escritura aleatorias.
- HBase almacena una gran cantidad de datos en términos de tablas
- Proporciona escalabilidad lineal y modular en entornos de clúster.
- Estrictamente consistente con las operaciones de lectura y escritura.
- Fragmentación automática y configurable de tablas
- Soportes de conmutación por error automática entre servidores de región
- Clases base convenientes para respaldo MapReduce de Hadoop trabajos en tablas HBase
- Fácil de usar Java API para acceso de clientes
- Caché de bloques y filtros Bloom para consultas en tiempo real
- El predicado de consulta se empuja hacia abajo a través de filtros del lado del servidor.
Importancia de las bases de datos NoSQL en Hadoop
En el análisis de big data, Hadoop Desempeña un papel vital en la resolución de problemas comerciales típicos mediante la gestión de grandes conjuntos de datos y brinda las mejores soluciones en el dominio del análisis.
En el ecosistema Hadoop, cada componente desempeña su función única para el
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Procesamiento de datos
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Validación de datos
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almacenamiento de datos
En términos de almacenamiento de datos no estructurados y semiestructurados, así como de recuperación de dichos datos, las bases de datos relacionales son menos útiles. Además, obtener resultados mediante la aplicación de consultas sobre grandes conjuntos de datos almacenados en el almacenamiento de Hadoop es una tarea desafiante. Las tecnologías de almacenamiento NoSQL brindan la mejor solución para realizar consultas más rápidas en grandes conjuntos de datos.
Otras bases de datos de tipo de almacenamiento NoSQL
Algunos de los modelos NoSQL presentes en el mercado son Cassandra, MongoDBy CouchDB. Cada uno de estos modelos tiene diferentes formas de mecanismo de almacenamiento.
Por ejemplo, MongoDB es una base de datos orientada a documentos del árbol genealógico NoSQL. En comparación con las bases de datos tradicionales, ofrece las mejores funciones en términos de rendimiento, disponibilidad y escalabilidad. Es una base de datos de código abierto orientada a documentos y está escrita en C++.
Cassandra También es una base de datos distribuida del software Apache de código abierto que está diseñada para manejar una gran cantidad de datos almacenados en servidores básicos. Cassandra Proporciona alta disponibilidad sin un único punto de falla.
Aunque CouchDB es una base de datos orientada a documentos en la que los campos de cada documento se almacenan en mapas clave-valor.
¿En qué se diferencia HBase de otros modelos NoSQL?
El modelo de almacenamiento HBase es diferente de otros modelos NoSQL discutidos anteriormente. Esto se puede expresar de la siguiente manera.
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HBase almacena datos en forma de pares clave/valor en un modelo de columnas. En este modelo, todas las columnas están agrupadas como familias de columnas.
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HBase proporciona un modelo de datos flexible y acceso de baja latencia a pequeñas cantidades de datos almacenados en grandes conjuntos de datos.
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La combinación de HBase con Hadoop aumentará el rendimiento y la productividad de la configuración de clústeres distribuidos. A su vez, proporciona operaciones de lectura y escritura aleatorias más rápidas.
¿Qué base de datos NoSQL elegir?
MongoDB, CouchDBy Cassandra son bases de datos de tipo NoSQL que tienen características específicas y se utilizan según sus necesidades comerciales. Aquí, enumeramos diferentes bases de datos NoSQL según su caso de uso.
| Tipo de base de datos según la característica | Ejemplo de base de datos | Caso de uso (cuándo usarlo) |
|---|---|---|
| Valor clave | Redis, MemcacheDB | Almacenamiento en caché, puesta en cola, distribución de información |
| Orientado a columnas | Cassandra, Hbase | Escalar, mantener No estructurado, no volátil |
| Orientado a documentos | MongoDB, base del sofá | información anidada, JavaScript amigable |
| Basado en gráficos | OrientDB, Neo4J | Manejo de información relacional compleja. Modelado y manejo de clasificación. |
HBase vs. Colmena
| Caracteristicas | HBase | Colmena |
|---|---|---|
| modelo de base de datos | Tienda de columna ancha | SGBD relacional |
| Esquema de datos | Sin esquema | Con esquema |
| Soporte SQL | No | Sí, utiliza HQL (lenguaje de consulta Hive) |
| Métodos de partición | Sharding | Sharding |
| Nivel de consistencia | Consistencia inmediata | Coherencia eventual |
| Índices secundarios | No | Sí |
| Métodos de replicación | Factor de replicación seleccionable | Factor de replicación seleccionable |
HBase vs. RDBMS
Al comparar HBase con las bases de datos relacionales tradicionales, debemos tener en cuenta tres áreas clave. Esos son modelo de datos, almacenamiento de datos y diversidad de datos.
| HBASE | RDBMS |
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Resumen
HBase proporciona características únicas y resolverá casos de uso industrial típicos. Como almacenamiento orientado a columnas, proporciona consultas rápidas, recuperación de resultados y una gran cantidad de almacenamiento de datos. Este curso es una introducción completa paso a paso a HBase.
