Tutorial HBase untuk Pemula: Apa itu HBase? Belajar dalam 3 Hari!

Ringkasan Tutorial HBase

Hbase adalah sistem manajemen basis data berorientasi kolom yang berjalan di atas HDFS (Hadoop Distributed File System). Dalam tutorial HBase untuk pemula ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar Apache HBase dan konsep lanjutan. Kursus HBase ini berisi semua dasar-dasar HBase mulai dari pengenalan, instalasi, arsitektur hingga hal-hal lanjutan.

Apa itu HBase?

HBase adalah sistem database terdistribusi sumber terbuka dan berorientasi kolom di a Hadoop lingkungan. Awalnya, itu adalah Google Big Table, setelah itu; itu berganti nama menjadi HBase dan terutama ditulis dalam Java. Apache HBase diperlukan untuk aplikasi Big Data real-time.

HBase dapat menyimpan data dalam jumlah besar mulai dari terabyte hingga petabyte. Tabel yang ada di HBase terdiri dari miliaran baris yang memiliki jutaan kolom. HBase dibuat untuk operasi latensi rendah, yang memiliki beberapa fitur khusus dibandingkan dengan model relasional tradisional.

Silabus Pelatihan HBase

Inilah yang kami bahas dalam Panduan Pelatihan Apache HBase ini

👉 Lesspada 1	Architekstur HBase — HBase Architekstur, Komponen, dan Model Data
👉 Lesspada 2	Instalasi HBase — Instalasi HBase aktif Ubuntu
👉 Lesspada 3	Perintah HBase Shell — Belajar dengan Contoh
👉 Lesspada 4	HBase Buat Tabel — Langkah-langkah membuat tabel di HBase menggunakan Java API
👉 Lesspada 5	Masukkan & Ambil Data di HBase — get(), put(), scan() Contoh
👉 Lesspada 6	Kemacetan Kinerja di HBase — Keunggulan dan Keterbatasan HBase
👉 Lesspada 7	Pertanyaan Wawancara Hbase — 30 Pertanyaan & Jawaban Wawancara Hbase Teratas

Apa yang akan Anda pelajari dalam Tutorial HBase untuk Pemula ini?

Dalam tutorial HBase untuk pemula ini, Anda akan mempelajari Apa itu Apache HBase Architekstur HBase, Cara menginstal HBase, Langkah-langkah membuat tabel di HBase, Keunggulan dan Keterbatasan HBase, dll.

Mengapa Memilih HBase?

Tabel untuk aplikasi web populer dapat terdiri dari miliaran baris. Jika kita ingin mencari baris tertentu dari sejumlah besar data, HBase adalah pilihan ideal karena waktu pengambilan kueri lebih singkat. Sebagian besar aplikasi analitik daring menggunakan HBase.

Model data relasional tradisional gagal memenuhi persyaratan kinerja database yang sangat besar. Keterbatasan kinerja dan pemrosesan ini dapat diatasi dengan Apache HBase.

Fitur Apache HBase

HBase dibuat untuk operasi latensi rendah
HBase digunakan secara luas untuk operasi baca dan tulis acak
HBase menyimpan sejumlah besar data dalam bentuk tabel
Memberikan skalabilitas linier dan modular pada lingkungan cluster
Benar-benar konsisten untuk operasi baca dan tulis
Pecahan tabel otomatis dan dapat dikonfigurasi
Dukungan failover otomatis antar Server Wilayah
Kelas dasar yang nyaman untuk dukungan Peta Hadoop Kurangi pekerjaan di tabel HBase
Mudah digunakan Java API untuk akses klien
Blokir cache dan Filter Bloom untuk kueri waktu nyata
Predikat kueri diturunkan melalui filter sisi server.

Pentingnya Database NoSQL di Hadoop

Dalam analisis data besar, Hadoop memainkan peran penting dalam memecahkan masalah bisnis umum dengan mengelola kumpulan data besar dan memberikan solusi terbaik dalam domain analitik.

Dalam ekosistem Hadoop, setiap komponen memainkan peran uniknya sendiri

Pengolahan data
Validasi data
Penyimpanan data

Dalam hal penyimpanan data tidak terstruktur dan semi terstruktur serta pengambilan data tersebut, database relasional kurang berguna. Selain itu, mengambil hasil dengan menerapkan kueri pada kumpulan data besar yang disimpan di penyimpanan Hadoop adalah tugas yang menantang. Teknologi penyimpanan NoSQL memberikan solusi terbaik untuk kueri yang lebih cepat pada kumpulan data yang besar.

Database jenis penyimpanan NoSQL lainnya

Beberapa model NoSQL yang ada di pasaran adalah Cassandra, MongoDB, dan CouchDB. Masing-masing model tersebut mempunyai cara mekanisme penyimpanan yang berbeda-beda.

Sebagai contoh, MongoDB adalah database berorientasi dokumen dari pohon keluarga NoSQL. Dibandingkan dengan database tradisional, database ini menyediakan fitur terbaik dalam hal kinerja, ketersediaan, dan skalabilitas. Ini adalah database berorientasi dokumen sumber terbuka, dan ditulis di dalamnya C++.

Cassandra juga merupakan database terdistribusi dari perangkat lunak Apache sumber terbuka yang dirancang untuk menangani sejumlah besar data yang disimpan di server komoditas. Cassandra menyediakan ketersediaan tinggi tanpa satu titik kegagalan.

Sementara CouchDB adalah database berorientasi dokumen di mana setiap bidang dokumen disimpan dalam peta nilai kunci.

Apa perbedaan HBase dengan model NoSQL lainnya

Model penyimpanan HBase berbeda dari model NoSQL lain yang dibahas di atas. Hal ini dapat dikemukakan sebagai berikut.

HBase menyimpan data dalam bentuk pasangan kunci/nilai dalam model kolom. Dalam model ini, semua kolom dikelompokkan menjadi keluarga Kolom.
HBase menyediakan model data yang fleksibel dan akses latensi rendah ke sejumlah kecil data yang disimpan dalam kumpulan data besar.
HBase di atas Hadoop akan meningkatkan throughput dan kinerja pengaturan klaster terdistribusi. Pada gilirannya, ia menyediakan operasi baca dan tulis acak yang lebih cepat.

Basis Data NoSQL mana yang harus dipilih?

MongoDB, CouchDB, dan Cassandra adalah database tipe NoSQL yang memiliki fitur spesifik dan digunakan sesuai kebutuhan bisnis mereka. Di sini, kami telah membuat daftar database NoSQL yang berbeda sesuai kasus penggunaannya.

Tipe Basis Data Berdasarkan Fitur	Contoh Basis Data	Kasus penggunaan (Kapan Digunakan)
Kunci/ Nilai	Redis, MemcacheDB	Caching, Antrian, Mendistribusikan informasi
Berorientasi Kolom	Cassandra, HBase	Penskalaan, Menjaga Tidak Terstruktur, tidak mudah berubah
Berorientasi Dokumen	MongoDB, alas sofa	Informasi Bersarang, JavaRamah skrip
Berbasis Grafik	OrientDB, Neo4J	Penanganan informasi relasional yang kompleks. Pemodelan dan penanganan klasifikasi.

HBase Vs. Sarang lebah

Fitur	HBase	Sarang lebah
Model Basis Data	Toko Kolom Lebar	DBMS Relasional
Skema Data	Skema- bebas	Dengan Skema
Dukungan SQL	Tidak	Ya, ini menggunakan HQL (bahasa kueri Hive)
Metode partisi	Sharding	Sharding
Tingkat Konsistensi	Konsistensi Segera	Konsistensi Akhirnya
Indeks sekunder	Tidak	Ya
Metode Replikasi	Faktor replikasi yang dapat dipilih	Faktor replikasi yang dapat dipilih

HBase Vs. RDBMS

Saat membandingkan HBase dengan database Relasional Tradisional, kita harus mempertimbangkan tiga bidang utama. Yaitu model data, penyimpanan data, dan keragaman data.

HBASE	RDBMS
Tanpa skema dalam database	Memiliki skema tetap dalam database
Database berorientasi kolom	Penyimpanan data berorientasi baris
Dirancang untuk menyimpan data yang didenormalisasi	Dirancang untuk menyimpan data yang dinormalisasi
Tabel yang luas dan jarang penduduknya ada di HBase	Berisi tabel tipis dalam database
Mendukung partisi otomatis	Tidak memiliki dukungan bawaan untuk mempartisi
Sangat cocok untuk sistem OLAP	Sangat cocok untuk sistem OLTP
Hanya membaca data yang relevan dari database	Ambil satu baris pada satu waktu dan karenanya dapat membaca data yang tidak perlu jika hanya beberapa data dalam satu baris yang diperlukan
Data terstruktur dan semi terstruktur dapat disimpan dan diproses menggunakan HBase	Data terstruktur dapat disimpan dan diproses menggunakan RDBMS
Memungkinkan agregasi pada banyak baris dan kolom	Agregasi adalah operasi yang mahal

Ringkasan

HBase menyediakan fitur unik dan akan menyelesaikan kasus penggunaan industri pada umumnya. Sebagai penyimpanan berorientasi kolom, ini menyediakan kueri cepat, pengambilan hasil, dan penyimpanan data dalam jumlah besar. Kursus ini adalah pengenalan langkah demi langkah yang lengkap tentang HBase.