Yeni Başlayanlar İçin HBase Eğitimi: HBase Nedir? 3 Günde Öğrenin!

HBase Eğitim Özeti

Hbase, HDFS (Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi) üzerinde çalışan sütun odaklı bir veritabanı yönetim sistemidir. Yeni başlayanlar için bu HBase eğitiminde, Apache HBase temellerini ve gelişmiş kavramları öğreneceksiniz. Bu HBase kursu, giriş, kurulum, mimari ve gelişmiş konulara kadar tüm HBase temellerini içerir.

HBase nedir?

HBase, açık kaynaklı, sütun odaklı, dağıtılmış bir veritabanı sistemidir. Hadoop'un ortamı. Başlangıçta Google Big Table idi, daha sonra; HBase olarak yeniden adlandırıldı ve öncelikle Java. Apache Gerçek zamanlı Büyük Veri uygulamaları için HBase gereklidir.

HBase, terabaytlardan petabaytlara kadar büyük miktarda veri depolayabilir. HBase'de bulunan tablolar, milyonlarca sütuna sahip milyarlarca satırdan oluşur. HBase, geleneksel ilişkisel modellere kıyasla bazı özel özelliklere sahip olan düşük gecikmeli işlemler için oluşturulmuştur.

HBase Eğitim Müfredatı

Bu Apache HBase Eğitim Kılavuzunda ele aldığımız konular şunlardır

👉 Less1 üzerine	ArchiHBase'in yapısı — HBase ArchiYapı, Bileşenler ve Veri Modeli
👉 Less2 üzerine	HBase Kurulumu — HBase Kurulumu açık Ubuntu
👉 Less3 üzerine	HBase Kabuk Komutları — Örnekle Öğrenin
👉 Less4 üzerine	HBase Tablo Oluştur — HBase'de kullanarak bir tablo oluşturma adımları Java API
👉 Less5 üzerine	HBase'e Veri Ekleme ve Alma — get(), put(), scan() Örnekler
👉 Less6 üzerine	HBase'de Performans Darboğazları — HBase Avantajı ve Sınırlamalar
👉 Less7 üzerine	Hbase Mülakat Soruları — En Önemli 30 Hbase Röportaj Soruları ve Cevapları

Yeni Başlayanlar İçin HBase Eğitiminde neler öğreneceksiniz?

Yeni başlayanlara yönelik bu HBase eğitiminde Apache HBase'in ne olduğunu öğreneceksiniz. ArchiHBase'in yapısı, HBase nasıl kurulur, HBase'de tablo oluşturma adımları, HBase Avantajı ve Sınırlamalar vb.

Neden HBase'i Seçmelisiniz?

Popüler bir web uygulaması için bir tablo milyarlarca satırdan oluşabilir. Bu kadar büyük miktarda veriden belirli bir satırı aramak istiyorsak, sorgu alma süresi daha az olduğu için HBase ideal bir seçimdir. Çevrimiçi analiz uygulamalarının çoğu HBase kullanır.

Geleneksel ilişkisel veri modelleri çok büyük veritabanlarının performans gereksinimlerini karşılayamıyor. Bu performans ve işleme sınırlamaları Apache HBase ile aşılabilir.

Apache HBase Özellikleri

HBase düşük gecikmeli işlemler için tasarlandı
HBase, rastgele okuma ve yazma işlemleri için yaygın olarak kullanılır
HBase büyük miktarda veriyi tablolar halinde saklar
Küme ortamı üzerinde doğrusal ve modüler ölçeklenebilirlik sağlar
Okuma ve yazma işlemleriyle kesinlikle tutarlı
Tabloların otomatik ve yapılandırılabilir parçalanması
Bölge Sunucuları arasında otomatik yük devretme destekleri
Destekleme için uygun temel sınıflar Hadoop HaritasıKüçült HBase tablolarındaki işler
Kullanımı kolay Java İstemci erişimi için API
Gerçek zamanlı sorgular için önbelleği ve Bloom Filtrelerini engelleyin
Sorgu yüklemi sunucu tarafı filtreleri aracılığıyla aşağı doğru itilir.

Hadoop'ta NoSQL Veritabanlarının Önemi

Büyük veri analitiğinde, Hadoop'un Büyük veri setlerini yöneterek tipik iş sorunlarının çözümünde hayati bir rol oynar ve analitik alanında en iyi çözümleri sunar.

Hadoop ekosisteminde her bileşen, sistem için benzersiz bir rol oynar.

Veri işleme
Veri doğrulama
Veri depolama

Yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış veri depolama ve bu tür verilerin alınması açısından ilişkisel veritabanları daha az kullanışlıdır. Ayrıca Hadoop depolama alanında depolanan devasa veri kümeleri üzerinde sorgu uygulayarak sonuçların getirilmesi zorlu bir iştir. NoSQL depolama teknolojileri, büyük veri kümelerinde daha hızlı sorgulama için en iyi çözümü sağlar.

Diğer NoSQL depolama türü Veritabanları

Piyasada bulunan NoSQL modellerinden bazıları şunlardır: Cassandra, MongoDB, ve CouchDB. Bu modellerin her birinin farklı saklama mekanizmaları bulunmaktadır.

Örneğin, MongoDB NoSQL aile ağacından belge odaklı bir veritabanıdır. Geleneksel veritabanlarıyla karşılaştırıldığında performans, kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik açısından en iyi özellikleri sağlar. Açık kaynaklı, belge odaklı bir veritabanıdır ve C++.

Cassandra aynı zamanda, emtia sunucuları arasında depolanan büyük miktarda veriyi işlemek için tasarlanmış, açık kaynaklı Apache yazılımından gelen dağıtılmış bir veritabanıdır. Cassandra Tek bir arıza noktası olmadan yüksek kullanılabilirlik sağlar.

Süre CouchDB her belge alanının anahtar-değer haritalarında saklandığı belge odaklı bir veritabanıdır.

HBase'in diğer NoSQL modellerinden farkı nedir?

HBase depolama modeli yukarıda tartışılan diğer NoSQL modellerinden farklıdır. Bu şu şekilde ifade edilebilir.

HBase, verileri sütunlu bir modelde anahtar/değer çiftleri biçiminde saklar. Bu modelde tüm sütunlar Sütun aileleri halinde gruplandırılmıştır.
HBase, esnek bir veri modeli ve büyük veri kümelerinde depolanan küçük miktarlardaki verilere düşük gecikmeli erişim sağlar.
Hadoop'un yanı sıra HBase, dağıtılmış küme kurulumunun verimini ve performansını artıracak. Buna karşılık, daha hızlı rastgele okuma ve yazma işlemleri sağlar.

Hangi NoSQL Veritabanını Seçmelisiniz?

MongoDB, CouchDB, ve Cassandra Özelliğe özel ve iş ihtiyaçlarına göre kullanılan NoSQL tipi veritabanlarıdır. Burada, kullanım durumlarına göre farklı NoSQL veritabanlarını listeledik.

Özelliğe Göre Veri Tabanı Türü	Veritabanı Örneği	Kullanım senaryosu (Ne Zaman Kullanılmalı)
Anahtar/Değer	Redis, MemcacheDB	Önbelleğe alma, sıraya alma, bilgileri dağıtma
Sütun Odaklı	Cassandra, HBaz	Ölçeklendirme, Yapılandırılmamış Tutma, uçucu olmayan
Belge Odaklı	MongoDB, Kanepe Tabanı	İç İçe Bilgi, JavaKomut dosyası dostu
Grafik Tabanlı	OrientDB, Neo4J	Karmaşık ilişkisel bilgilerin işlenmesi. Modelleme ve Sınıflandırmanın işlenmesi.

HBase Vs. Kovan

Özellikler	HBaz	kovan
Veri Tabanı modeli	Geniş Sütun deposu	İlişkisel DBMS
Veri Şeması	Şema içermez	Şemalı
SQL Desteği	Yok hayır	Evet, HQL (Hive sorgu dili) kullanıyor
Bölümleme yöntemleri	Sharding	Sharding
Tutarlılık Düzeyi	Anında Tutarlılık	Nihai Tutarlılık
İkincil indeksler	Yok hayır	Evet
Çoğaltma Yöntemleri	Seçilebilir çoğaltma faktörü	Seçilebilir çoğaltma faktörü

HBase Vs. RDBMS

HBase'i Geleneksel İlişkisel veritabanlarıyla karşılaştırırken üç temel alanı dikkate almamız gerekiyor. Bunlar veri modeli, veri depolama ve veri çeşitliliğidir.

HBASE	RDBMS
Veritabanında şemasız	Veritabanında sabit şemaya sahip olmak
Sütun yönelimli veritabanları	Satır odaklı veri deposu
Normalleştirilmemiş verileri depolamak için tasarlandı	Normalleştirilmiş verileri depolamak için tasarlandı
HBase'de bulunan geniş ve seyrek doldurulmuş tablolar	Veritabanında ince tablolar içerir
Otomatik bölümlemeyi destekler	Bölümleme için yerleşik destek yok
OLAP sistemleri için çok uygun	OLTP sistemleri için çok uygun
Veritabanından yalnızca ilgili verileri oku	Her seferinde bir satır alın ve böylece bir satırdaki verilerin yalnızca bir kısmı gerekliyse gereksiz verileri okuyabilirsiniz
Yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veriler HBase kullanılarak saklanabilir ve işlenebilir	Yapılandırılmış veriler RDBMS kullanılarak saklanabilir ve işlenebilir
Birçok satır ve sütunda toplamaya olanak tanır	Toplama pahalı bir işlemdir

ÖZET

HBase benzersiz özellikler sunar ve tipik endüstriyel kullanım durumlarını çözer. Sütun odaklı depolama olarak hızlı sorgulama, sonuç alma ve yüksek miktarda veri depolama olanağı sağlar. Bu kurs HBase'e adım adım tam bir giriş niteliğindedir.