Tutoriel HBase pour les débutants : Qu'est-ce que HBase ? Apprenez en 3 jours !

Résumé du didacticiel HBase

Hbase est un système de gestion de base de données orienté colonnes qui s'exécute sur HDFS (Hadoop Distributed File System). Dans ce didacticiel HBase pour débutants, vous apprendrez les bases et les concepts avancés d'Apache HBase. Ce cours HBase contient toutes les bases de HBase depuis l'introduction, l'installation, architecture à des choses avancées.

Qu'est-ce que HBase ?

HBase est un système de base de données distribuée open source orienté colonnes dans un Hadoop environnement. Au départ, c'était Google Big Table, par la suite ; il a été renommé HBase et est principalement écrit en Java.  Apache HBase est nécessaire pour les applications Big Data en temps réel.

HBase peut stocker des quantités massives de données allant de téraoctets à pétaoctets. Les tables présentes dans HBase se composent de billions de lignes ayant des millions de colonnes. HBase est conçu pour les opérations à faible latence, ce qui présente certaines fonctionnalités spécifiques par rapport aux modèles relationnels traditionnels.

Programme de formation HBase

Voici ce que nous couvrons dans ce guide de formation Apache HBase

👉 Leçon 1 Archiconfiguration de HBase -HBase Architecture, composants et modèle de données
👉 Leçon 2 Installation de la base HBase -Installation HBase sur Ubuntu
👉 Leçon 3 Commandes du shell HBase — Apprenez avec l'exemple
👉 Leçon 4 HBase Créer une table - Étapes pour créer une table dans HBase à l'aide de l'API Java
👉 Leçon 5 Insérer et récupérer des données dans HBase — get(), put(), scan() Exemples
👉 Leçon 6 Goulots d'étranglement en matière de performances dans HBase - Avantage et limites de HBase
👉 Leçon 7 Questions d'entretien chez HBase - Top 30 des questions et réponses d'entretien Hbase

Qu'allez-vous apprendre dans ce didacticiel HBase pour débutants ?

Dans ce didacticiel HBase pour débutants, vous apprendrez ce qu'est Apache HBase, le Architecture de HBase, Comment installer HBase, Étapes pour créer une table dans HBase, Avantages et limites de HBase, etc.

Pourquoi choisir HBase ?

Un tableau pour une application Web populaire peut consister en billions de rangées. Si nous souhaitons rechercher une ligne particulière à partir d’une telle quantité de données, HBase est le choix idéal car le temps de récupération des requêtes est moindre. La plupart des applications d'analyse en ligne utilisent HBase.

Les modèles de données relationnels traditionnels ne répondent pas aux exigences de performances des très grandes bases de données. Ces limitations de performances et de traitement peuvent être surmontées par Apache HBase.

Fonctionnalités d'Apache HBase

  • HBase est conçu pour les opérations à faible latence
  • HBase est largement utilisé pour les opérations de lecture et d'écriture aléatoires
  • HBase stocke une grande quantité de données sous forme de tables
  • Fournit une évolutivité linéaire et modulaire sur un environnement de cluster
  • Strictement cohérent pour les opérations de lecture et d'écriture
  • Partitionnement automatique et paramétrable des tables
  • Prise en charge du basculement automatique entre les serveurs de région
  • Classes de base pratiques pour le support Carte HadoopRéduire travaux dans les tables HBase
  • Facile à utiliser. Java API pour l'accès client
  • Cache de bloc et filtres Bloom pour les requêtes en temps réel
  • Le prédicat de requête est poussé via des filtres côté serveur.

Importance des bases de données NoSQL dans Hadoop

Dans l'analyse du Big Data, Hadoop joue un rôle essentiel dans la résolution des problèmes commerciaux typiques en gérant de grands ensembles de données et propose les meilleures solutions dans le domaine de l'analyse.

Dans Hadoop ecossystème, chaque composant joue son rôle unique pour le

  • Traitement de l'information
  • La validation des données
  • Stockage des données

En termes de stockage de données non structurées et semi-structurées ainsi que de récupération de ces données, les bases de données relationnelles sont moins utiles. En outre, récupérer des résultats en appliquant une requête sur d'énormes ensembles de données stockés dans le stockage Hadoop est une tâche difficile. Les technologies de stockage NoSQL constituent la meilleure solution pour interroger plus rapidement des ensembles de données volumineux.

Autres bases de données de type de stockage NoSQL

Certains des modèles NoSQL présents sur le marché sont Cassandra, MongoDB, and CouchDB. Chacun de ces modèles possède différents modes de mécanisme de stockage.

Par exemple, MongoDB is a document-oriented database from the NoSQL family tree. Compared to traditional databases, it provides the best features in terms of performance, availability, and scalability. It is an open-source document-oriented database, and it’s written in C++.

Cassandra is also a distributed database from open-source Apache software which is designed to handle a huge amount of data stored across commodity servers. Cassandra provides high availability with no single point of failure.

Alors que CouchDB est une base de données orientée document dans laquelle chaque champ de document est stocké dans des cartes clé-valeur.

En quoi HBase est-il différent des autres modèles NoSQL

Le modèle de stockage HBase est différent des autres modèles NoSQL évoqués ci-dessus. Cela peut être énoncé comme suit.

  • HBase stocke les données sous forme de paires clé/valeur dans un modèle en colonnes. Dans ce modèle, toutes les colonnes sont regroupées en familles de colonnes.
  • HBase fournit un modèle de données flexible et un accès à faible latence à de petites quantités de données stockées dans de grands ensembles de données.
  • HBase au-dessus de Hadoop augmentera le débit et les performances de la configuration du cluster distribué. À son tour, il fournit des opérations de lecture et d’écriture aléatoires plus rapides.

Quelle base de données NoSQL choisir ?

MongoDB, CouchDB, and Cassandra are NoSQL type databases that are feature specific and used as per their business needs. Here, we have listed out different NoSQL database as per their use case.

Type de base de données basé sur la fonctionnalité Exemple de base de données Cas d'utilisation (quand utiliser)
Valeur clé Redis, MemcacheDB Mise en cache, mise en file d'attente, distribution d'informations
Orienté colonne Cassandra, HBase Mise à l'échelle, maintien non structuré, non volatile
Orienté document MongoDB, Couchbase Informations imbriquées, compatible avec JavaScript
Basé sur un graphique OrientDB, Neo4J Manipulation de Complex informations relationnelles. Classification de modélisation et de manipulation.

HBase contre. Ruche

Fonctionalités HBase Ruche
Modèle de base de données Magasin à colonnes larges SGBD relationnel
Schéma de données Sans schéma Avec schéma
Prise en charge de SQL Non Oui, il utilise HQL (langage de requête Hive)
Méthodes de partitionnement Sharding Sharding
Niveau de cohérence Cohérence immédiate Cohérence éventuelle
Index secondaires Non Oui
Méthodes de réplication Facteur de réplication sélectionnable Facteur de réplication sélectionnable

HBase contre. SGBDR

Lors de la comparaison de HBase avec les bases de données relationnelles traditionnelles, nous devons prendre en compte trois domaines clés. Il s’agit du modèle de données, du stockage des données et de la diversité des données.

HBASE RDBMS
  • Sans schéma dans la base de données
  • Avoir un schéma fixe dans la base de données
  • Bases de données orientées colonnes
  • Banque de données orientée lignes
  • Conçu pour stocker des données dénormalisées
  • Conçu pour stocker des données normalisées
  • Tables larges et peu peuplées présentes dans HBase
  • Contient des tables fines dans la base de données
  • Prend en charge le partitionnement automatique
  • N'a pas de support intégré pour le partitionnement
  • Bien adapté aux systèmes OLAP
  • Bien adapté aux systèmes OLTP
  • Lire uniquement les données pertinentes de la base de données
  • Récupère une ligne à la fois et peut donc lire des données inutiles si seule une partie des données d'une ligne est requise
  • Les données structurées et semi-structurées peuvent être stockées et traitées à l'aide de HBase
  • Les données structurées peuvent être stockées et traitées à l'aide d'un SGBDR
  • Permet l'agrégation sur plusieurs lignes et colonnes
  • L'agrégation est une opération coûteuse

Résumé

HBase offre des fonctionnalités uniques et résoudra les cas d’utilisation industrielle typiques. En tant que stockage orienté colonnes, il permet des requêtes rapides, une récupération des résultats et une grande quantité de stockage de données. Ce cours est une introduction complète, étape par étape, à HBase.