Hướng dẫn HBase cho người mới bắt đầu: HBase là gì? Học trong 3 ngày!

Tóm tắt hướng dẫn HBase

Hbase là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu theo cột chạy trên HDFS (Hadoop Distributed File System). Trong hướng dẫn HBase dành cho người mới bắt đầu này, bạn sẽ tìm hiểu về Apache HBase cơ bản và các khái niệm nâng cao. Khóa học HBase này bao gồm tất cả các kiến ​​thức cơ bản về HBase từ phần giới thiệu, cài đặt, kiến ​​trúc đến các nội dung nâng cao.

HBase là gì?

HBase là một hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán theo cột, mã nguồn mở trong Hadoop môi trường. Ban đầu, nó là Google Big Table, sau đó; nó được đổi tên thành HBase và chủ yếu được viết bằng Java.  Apache HBase cần thiết cho các ứng dụng Dữ liệu lớn thời gian thực.

HBase có thể lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ từ terabyte đến petabyte. Các bảng có trong HBase bao gồm hàng tỷ hàng có hàng triệu cột. HBase được xây dựng cho các hoạt động có độ trễ thấp, có một số tính năng cụ thể so với các mô hình quan hệ truyền thống.

Giáo trình đào tạo HBase

Đây là những gì chúng tôi đề cập trong Hướng dẫn đào tạo Apache HBase này

👉 Lesstrên 1 Archikiến trúc của HBase — HBase Archikiến trúc, thành phần và mô hình dữ liệu
👉 Lesstrên 2 Cài đặt HBase — Bật cài đặt HBase Ubuntu
👉 Lesstrên 3 Lệnh Shell HBase - Học với ví dụ
👉 Lesstrên 4 Bảng tạo HBase — Các bước tạo bảng trong HBase bằng cách sử dụng Java API
👉 Lesstrên 5 Chèn và truy xuất dữ liệu trong HBase — get(), put(), scan() Ví dụ
👉 Lesstrên 6 Nút thắt hiệu suất trong HBase - Ưu điểm và hạn chế của HBase
👉 Lesstrên 7 Câu hỏi phỏng vấn Hbase — 30 ​​câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn Hbase hàng đầu

Bạn sẽ học được gì trong Hướng dẫn HBase dành cho người mới bắt đầu này?

Trong hướng dẫn HBase dành cho người mới bắt đầu này, bạn sẽ tìm hiểu Apache HBase là gì, Archikiến trúc của HBase, Cách cài đặt HBase, Các bước tạo bảng trong HBase, Ưu điểm và hạn chế của HBase, v.v.

Tại sao chọn HBase?

Một bảng cho một ứng dụng web phổ biến có thể bao gồm hàng tỷ hàng. Nếu chúng ta muốn tìm kiếm một hàng cụ thể từ một lượng dữ liệu khổng lồ như vậy, HBase là lựa chọn lý tưởng vì thời gian truy vấn ít hơn. Hầu hết các ứng dụng phân tích trực tuyến đều sử dụng HBase.

Các mô hình dữ liệu quan hệ truyền thống không đáp ứng được yêu cầu về hiệu suất của cơ sở dữ liệu rất lớn. Những hạn chế về hiệu suất và xử lý này có thể được khắc phục bằng Apache HBase.

Tính năng HBase của Apache

  • HBase được xây dựng cho các hoạt động có độ trễ thấp
  • HBase được sử dụng rộng rãi cho các hoạt động đọc và ghi ngẫu nhiên
  • HBase lưu trữ một lượng lớn dữ liệu dưới dạng bảng
  • Cung cấp khả năng mở rộng tuyến tính và mô-đun trên môi trường cụm
  • Nhất quán chặt chẽ với các hoạt động đọc và ghi
  • Định cấu hình bảng tự động và có thể định cấu hình
  • Hỗ trợ chuyển đổi dự phòng tự động giữa các máy chủ khu vực
  • Các lớp cơ sở thuận tiện để sao lưu Giảm bản đồ Hadoop công việc trong bảng HBase
  • Dễ sử dụng Java API để truy cập máy khách
  • Chặn bộ nhớ cache và Bộ lọc Bloom cho các truy vấn thời gian thực
  • Vị từ truy vấn được đẩy xuống thông qua các bộ lọc phía máy chủ.

Tầm quan trọng của cơ sở dữ liệu NoSQL trong Hadoop

Trong phân tích dữ liệu lớn, Hadoop đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề kinh doanh điển hình bằng cách quản lý các tập dữ liệu lớn và đưa ra các giải pháp tốt nhất trong lĩnh vực phân tích.

Trong hệ sinh thái Hadoop, mỗi thành phần đều đóng vai trò riêng biệt của mình đối với

  • Xử lí dữ liệu
  • Xác nhận dữ liệu
  • lưu trữ dữ liệu

Về mặt lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc, phi cấu trúc cũng như truy xuất dữ liệu đó, cơ sở dữ liệu quan hệ ít hữu ích hơn. Ngoài ra, việc tìm nạp kết quả bằng cách áp dụng truy vấn trên các tập dữ liệu khổng lồ được lưu trữ trong bộ lưu trữ Hadoop là một nhiệm vụ đầy thách thức. Công nghệ lưu trữ NoSQL cung cấp giải pháp tốt nhất để truy vấn nhanh hơn trên các tập dữ liệu khổng lồ.

Cơ sở dữ liệu loại lưu trữ NoSQL khác

Một số mô hình NoSQL hiện có trên thị trường là Cassandra, MongoDBvà CouchDB. Mỗi mẫu này đều có cách bảo quản khác nhau.

Ví dụ, MongoDB là một cơ sở dữ liệu hướng tài liệu từ cây gia đình NoSQL. So với cơ sở dữ liệu truyền thống, nó cung cấp các tính năng tốt nhất về hiệu suất, tính sẵn sàng và khả năng mở rộng. Nó là một cơ sở dữ liệu hướng tài liệu nguồn mở và được viết bằng C++.

Cassandra cũng là một cơ sở dữ liệu phân tán từ phần mềm Apache nguồn mở được thiết kế để xử lý một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trên các máy chủ thông dụng. Cassandra cung cấp tính sẵn sàng cao mà không có điểm lỗi duy nhất.

Trong khi CouchDB là cơ sở dữ liệu hướng tài liệu trong đó mỗi trường tài liệu được lưu trữ trong bản đồ khóa-giá trị.

HBase khác với các mô hình NoSQL khác như thế nào

Mô hình lưu trữ HBase khác với các mô hình NoSQL khác đã thảo luận ở trên. Điều này có thể được phát biểu như sau.

  • HBase lưu trữ dữ liệu dưới dạng cặp khóa/giá trị trong mô hình cột. Trong mô hình này, tất cả các cột được nhóm lại với nhau thành họ Cột.
  • HBase cung cấp mô hình dữ liệu linh hoạt và khả năng truy cập có độ trễ thấp vào lượng nhỏ dữ liệu được lưu trữ trong các tập dữ liệu lớn.
  • HBase trên nền tảng Hadoop sẽ tăng thông lượng và hiệu suất của việc thiết lập cụm phân tán. Đổi lại, nó cung cấp các hoạt động đọc và ghi ngẫu nhiên nhanh hơn.

Chọn cơ sở dữ liệu NoSQL nào?

MongoDB, CouchDBvà Cassandra là các cơ sở dữ liệu loại NoSQL có tính năng cụ thể và được sử dụng theo nhu cầu kinh doanh của họ. Ở đây, chúng tôi đã liệt kê các cơ sở dữ liệu NoSQL khác nhau tùy theo trường hợp sử dụng của chúng.

Loại cơ sở dữ liệu dựa trên tính năng Ví dụ về cơ sở dữ liệu Trường hợp sử dụng (Khi nào nên sử dụng)
Giá trị cốt lõi Redis, MemcacheDB Bộ nhớ đệm, xếp hàng, phân phối thông tin
Định hướng theo cột Cassandra, HBase Mở rộng quy mô, giữ không có cấu trúc, không biến động
Định hướng tài liệu MongoDB, Ghế dài Thông tin lồng nhau, JavaThân thiện với kịch bản
Dựa trên đồ thị OrientDB, Neo4J Xử lý thông tin quan hệ phức tạp. Mô hình hóa và xử lý phân loại.

HBase Vs. Tổ ong

Tính năng HBase Tổ ong
Mô hình cơ sở dữ liệu Cửa hàng cột rộng Cơ sở dữ liệu quan hệ
Lược đồ dữ liệu Schema miễn phí Với lược đồ
Hỗ trợ SQL Không Có, nó sử dụng HQL (ngôn ngữ truy vấn Hive)
Phương pháp phân vùng Sharding Sharding
Mức độ nhất quán Tính nhất quán ngay lập tức Tính nhất quán cuối cùng
Chỉ số phụ Không
Phương pháp sao chép Hệ số sao chép có thể lựa chọn Hệ số sao chép có thể lựa chọn

HBase Vs. RDBMS

Khi so sánh HBase với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, chúng tôi phải xem xét ba lĩnh vực chính. Đó là mô hình dữ liệu, lưu trữ dữ liệu và đa dạng dữ liệu.

HBASE RDBMS
  • Không có lược đồ trong cơ sở dữ liệu
  • Có lược đồ cố định trong cơ sở dữ liệu
  • Cơ sở dữ liệu hướng theo cột
  • Kho dữ liệu định hướng hàng
  • Được thiết kế để lưu trữ dữ liệu không chuẩn hóa
  • Được thiết kế để lưu trữ dữ liệu được chuẩn hóa
  • Các bảng rộng và dân cư thưa thớt có trong HBase
  • Chứa các bảng mỏng trong cơ sở dữ liệu
  • Hỗ trợ phân vùng tự động
  • Không có hỗ trợ tích hợp cho phân vùng
  • Rất thích hợp cho các hệ thống OLAP
  • Rất thích hợp cho các hệ thống OLTP
  • Chỉ đọc dữ liệu liên quan từ cơ sở dữ liệu
  • Truy xuất từng hàng một và do đó có thể đọc dữ liệu không cần thiết nếu chỉ cần một số dữ liệu trong hàng
  • Dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc có thể được lưu trữ và xử lý bằng HBase
  • Dữ liệu có cấu trúc có thể được lưu trữ và xử lý bằng RDBMS
  • Cho phép tổng hợp trên nhiều hàng và cột
  • Tổng hợp là một hoạt động tốn kém

Tổng kết

HBase cung cấp các tính năng độc đáo và sẽ giải quyết các trường hợp sử dụng công nghiệp điển hình. Là bộ lưu trữ theo định hướng cột, nó cung cấp khả năng truy vấn nhanh, tìm nạp kết quả và dung lượng lưu trữ dữ liệu cao. Khóa học này là phần giới thiệu từng bước đầy đủ về HBase.