Tutorial HBase para iniciantes: O que é HBase? Aprenda em 3 dias!

Resumo do tutorial do HBase

Hbase é um sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a colunas que roda sobre HDFS (Hadoop Distributed File System). Neste tutorial do HBase para iniciantes, você aprenderá os conceitos básicos e avançados do Apache HBase. Este curso HBase contém todos os fundamentos do HBase, desde introdução, instalação, archiarquitetura para coisas avançadas.

O que é HBase?

HBase é um sistema de banco de dados distribuído de código aberto e orientado a colunas em um Hadoop ambiente. Inicialmente foi o Google Big Table, depois; ele foi renomeado como HBase e é escrito principalmente em Java.  apache O HBase é necessário para aplicativos de Big Data em tempo real.

O HBase pode armazenar grandes quantidades de dados, de terabytes a petabytes. As tabelas presentes no HBase consistem em billíons de linhas com milhões de colunas. O HBase é construído para operações de baixa latência, que possui alguns recursos específicos em comparação aos modelos relacionais tradicionais.

Programa de treinamento HBase

Aqui está o que abordamos neste Guia de treinamento Apache HBase

👉 Lição 1 Archiarquitetura do HBase - HBase Archiarquitetura, componentes e modelo de dados
👉 Lição 2 Instalação do HBase — Instalação HBase no Ubuntu
👉 Lição 3 Comandos do Shell HBase - Aprenda com o exemplo
👉 Lição 4 Tabela de criação HBase — Etapas para criar uma tabela no HBase usando Java API
👉 Lição 5 Inserir e recuperar dados no HBase — get(), put(), scan() Exemplos
👉 Lição 6 Gargalos de desempenho no HBase — Vantagens e limitações do HBase
👉 Lição 7 Perguntas da entrevista da Hbase - As 30 principais perguntas e respostas da entrevista Hbase

O que você aprenderá neste tutorial HBase para iniciantes?

Neste tutorial do HBase para iniciantes, você aprenderá O que é Apache HBase, o Archiestrutura do HBase, como instalar o HBase, etapas para criar uma tabela no HBase, vantagens e limitações do HBase, etc.

Por que escolher o HBase?

Uma tabela para uma aplicação web popular pode consistir em billíons de linhas. Se quisermos pesquisar uma linha específica a partir de uma quantidade tão grande de dados, o HBase é a escolha ideal, pois o tempo de busca da consulta é menor. A maioria dos aplicativos de análise online usa HBase.

Os modelos de dados relacionais tradicionais não atendem aos requisitos de desempenho de bancos de dados muito grandes. Essas limitações de desempenho e processamento podem ser superadas pelo Apache HBase.

Recursos do Apache HBase

  • HBase foi desenvolvido para operações de baixa latência
  • HBase é usado extensivamente para operações aleatórias de leitura e gravação
  • HBase armazena uma grande quantidade de dados em termos de tabelas
  • Fornece escalabilidade linear e modular em ambiente de cluster
  • Estritamente consistente para operações de leitura e gravação
  • Fragmentação automática e configurável de tabelas
  • Suporte para failover automático entre servidores regionais
  • Classes base convenientes para suporte Hadoop MapReduce trabalhos em tabelas HBase
  • Fácil de usar Java API para acesso do cliente
  • Bloquear cache e filtros Bloom para consultas em tempo real
  • O predicado de consulta é enviado por meio de filtros do lado do servidor.

Importância dos bancos de dados NoSQL no Hadoop

Na análise de big data, Hadoop desempenha um papel vital na resolução de problemas típicos de negócios, gerenciando grandes conjuntos de dados e fornecendo as melhores soluções no domínio analítico.

No Hadoop ecossistema, cada componente desempenha seu papel único para o

  • Processamento de dados
  • Data de validade
  • armazenamento de dados

Em termos de armazenamento de dados não estruturados e semiestruturados, bem como de recuperação de tais dados, os bancos de dados relacionais são menos úteis. Além disso, buscar resultados aplicando consultas em grandes conjuntos de dados armazenados no armazenamento Hadoop é uma tarefa desafiadora. As tecnologias de armazenamento NoSQL fornecem a melhor solução para consultas mais rápidas em grandes conjuntos de dados.

Outros bancos de dados do tipo de armazenamento NoSQL

Alguns dos modelos NoSQL presentes no mercado são Cassandra, MongoDBe CouchDB. Cada um desses modelos possui diferentes formas de mecanismo de armazenamento.

Por exemplo, MongoDB é um banco de dados orientado a documentos da árvore genealógica NoSQL. Comparado aos bancos de dados tradicionais, oferece os melhores recursos em termos de desempenho, disponibilidade e escalabilidade. É um banco de dados de código aberto orientado a documentos e escrito em C++.

Cassandra também é um banco de dados distribuído do software Apache de código aberto, projetado para lidar com uma enorme quantidade de dados armazenados em servidores comuns. Cassandra fornece alta disponibilidade sem nenhum ponto único de falha.

Enquanto o CouchDB é um banco de dados orientado a documentos no qual cada campo do documento é armazenado em mapas de valores-chave.

Como o HBase é diferente de outros modelos NoSQL

O modelo de armazenamento HBase é diferente de outros modelos NoSQL discutidos acima. Isso pode ser afirmado da seguinte forma.

  • O HBase armazena dados na forma de pares chave/valor em um modelo colunar. Neste modelo, todas as colunas são agrupadas como famílias de colunas.
  • O HBase fornece um modelo de dados flexível e acesso de baixa latência a pequenas quantidades de dados armazenados em grandes conjuntos de dados.
  • O HBase sobre o Hadoop aumentará o rendimento e o desempenho da configuração do cluster distribuído. Por sua vez, fornece operações de leitura e gravação aleatórias mais rápidas.

Qual banco de dados NoSQL escolher?

MongoDB, CouchDB e Cassandra são bancos de dados do tipo NoSQL com recursos específicos e usados ​​de acordo com suas necessidades de negócios. Aqui, listamos diferentes bancos de dados NoSQL de acordo com seu caso de uso.

Tipo de banco de dados baseado no recurso Exemplo de banco de dados Caso de uso (quando usar)
Valor chave Redis, MemcacheDB Cache, enfileiramento, distribuição de informações
Orientado a colunas Cassandra, HBase Dimensionando, mantendo-se não estruturado, não volátil
Orientado a Documentos MongoDB, Sofá Informações aninhadas, compatíveis com JavaScript
Baseado em gráfico OrientDB, Neo4J Manipulando Com.plex informações relacionais. Classificação de modelagem e manuseio.

HBase vs. Colmeia

Funcionalidades HBase Colméia
Modelo de banco de dados Loja de colunas amplas SGBD relacional
Esquema de Dados Sem esquema Com esquema
Suporte SQL Não Sim, usa HQL (linguagem de consulta Hive)
Métodos de partição Sharding Sharding
Nível de consistência Consistência Imediata Consistência Eventual
Índices secundários Não Sim
Métodos de replicação Fator de replicação selecionável Fator de replicação selecionável

HBase vs. RDBMS

Ao comparar o HBase com os bancos de dados relacionais tradicionais, devemos levar em consideração três áreas principais. Esses são modelo de dados, armazenamento de dados e diversidade de dados.

HBASE RDBMS
  • Sem esquema no banco de dados
  • Tendo esquema fixo no banco de dados
  • Bancos de dados orientados a colunas
  • Armazenamento de dados orientado a linhas
  • Projetado para armazenar dados desnormalizados
  • Projetado para armazenar dados normalizados
  • Tabelas amplas e pouco povoadas presentes no HBase
  • Contém tabelas finas no banco de dados
  • Suporta particionamento automático
  • Não possui suporte integrado para particionamento
  • Bem adequado para sistemas OLAP
  • Bem adequado para sistemas OLTP
  • Leia apenas dados relevantes do banco de dados
  • Recupera uma linha por vez e, portanto, pode ler dados desnecessários se apenas alguns dos dados de uma linha forem necessários
  • Dados estruturados e semiestruturados podem ser armazenados e processados ​​usando HBase
  • Dados estruturados podem ser armazenados e processados ​​usando RDBMS
  • Permite agregação em muitas linhas e colunas
  • A agregação é uma operação cara

Resumo

O HBase fornece recursos exclusivos e resolverá casos de uso industrial típicos. Como armazenamento orientado a colunas, fornece consultas rápidas, busca de resultados e uma grande quantidade de armazenamento de dados. Este curso é uma introdução passo a passo completa ao HBase.