Tutorial de HBase para principiantes: ¿Qué es HBase? ¡Aprende en 3 días!

Resumen del tutorial de HBase

Hbase es un sistema de gestión de bases de datos orientado a columnas que se ejecuta sobre HDFS (Sistema de archivos distribuido Hadoop). En este tutorial de HBase para principiantes, aprenderá los conceptos básicos y avanzados de Apache HBase. concepts. Este curso de HBase contiene todos los conceptos básicos de HBase desde la introducción, la instalación, architectura a cosas avanzadas.

¿Qué es HBase?

HBase es un sistema de base de datos distribuida de código abierto y orientado a columnas en un Hadoop ambiente. Inicialmente fue Google Big Table, luego; pasó a llamarse HBase y es primarily escrito 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 billiones de filas que tienen millones de columnas. HBase está diseñado para una baja latencia operaciones, que tiene 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

👉 Lección 1 Architectura de HBase -HBase ArchiTecnología, componentes y modelo de datos.
👉 Lección 2 Instalación de HBase — Instalación de HBase en Ubuntu
👉 Lección 3 Comandos de shell de HBase — Aprende con el ejemplo
👉 Lección 4 HBase Crear tabla — Pasos para crear una tabla en HBase usando la API de Java
👉 Lección 5 Insertar y recuperar datos en HBase — get(), put(), scan() Ejemplos
👉 Lección 6 Cuellos de botella de rendimiento en HBase — Ventajas y limitaciones de HBase
👉 Lección 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 consistir en billiones de filas. Si queremos buscar una fila en particular a partir de una cantidad tan grande de datos, HBase es la opción ideal ya que el tiempo de recuperación 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 una baja latencia operaSupuestos de Alcance
  • HBase se usa ampliamente para lectura y escritura aleatoria operaSupuestos de Alcance
  • HBase almacena una gran cantidad de datos en términos de tablas
  • Proporciona escalabilidad lineal y modular sobre cluster entorno
  • Estrictamente consistente para leer y escribir. operaSupuestos de Alcance
  • 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
  • Bloquear caché y Bloom Filtros 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 hadoop ecossistema, cada componente desempeña su papel único para el

  • Proceso de datos
  • Validación de datos
  • 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 la 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.

  • 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.
  • HBase proporciona un modelo de datos flexible y acceso de baja latencia a pequeñas cantidades de datos almacenados en grandes conjuntos de datos.
  • HBase sobre Hadoop aumentará el rendimiento y el rendimiento de las aplicaciones distribuidas cluster configuración. A su vez, proporciona lecturas y escrituras aleatorias más rápidas. operaiones

¿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, compatible con JavaScript
Basado en gráficos OrientDB, Neo4J Manejo de comunicacionesplex información relacional. Clasificación de Modelado y Manejo.

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
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
  • Sin esquema en la base de datos
  • Tener un esquema fijo en la base de datos.
  • Bases de datos orientadas a columnas
  • Almacén de datos orientado a filas
  • Diseñado para almacenar datos desnormalizados
  • Diseñado para almacenar datos normalizados
  • Tablas amplias y escasamente pobladas presentes en HBase
  • Contiene tablas delgadas en la base de datos.
  • Soporta partición automática
  • No tiene soporte integrado para particiones
  • Muy adecuado para sistemas OLAP
  • Muy adecuado para sistemas OLTP
  • Leer solo datos relevantes de la base de datos
  • Recupera una fila a la vez y, por lo tanto, podría leer datos innecesarios si solo se requieren algunos de los datos de una fila.
  • Los datos estructurados y semiestructurados se pueden almacenar y procesar utilizando HBase
  • Los datos estructurados se pueden almacenar y procesar utilizando RDBMS
  • Permite la agregación en muchas filas y columnas.
  • La agregación es costosa. operadesarrollo

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.