บทช่วยสอน HBase สำหรับผู้เริ่มต้น: HBase คืออะไร เรียนรู้ใน 3 วัน!

สรุปบทช่วยสอน HBase

หลักสูตรการฝึกอบรม HBase

นี่คือสิ่งที่เรากล่าวถึงในคู่มือการฝึกอบรม Apache HBase นี้

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทช่วยสอน HBase สำหรับผู้เริ่มต้นนี้

ในบทช่วยสอน HBase สำหรับผู้เริ่มต้น คุณจะได้เรียนรู้ว่า Apache HBase คืออะไร Archiความรู้ของ HBase, วิธีการติดตั้ง HBase, ขั้นตอนการสร้างตารางใน HBase, HBase Advantage และ Limitations เป็นต้น

ทำไมถึงเลือก HBase?

ตารางสำหรับแอปพลิเคชันเว็บยอดนิยมอาจประกอบด้วยแถวข้อมูลนับพันล้านแถว หากเราต้องการค้นหาแถวข้อมูลใดแถวหนึ่งจากข้อมูลจำนวนมหาศาลเช่นนี้ HBase ถือเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด เนื่องจากใช้เวลาในการดึงข้อมูลน้อยกว่า แอปพลิเคชันวิเคราะห์ออนไลน์ส่วนใหญ่ใช้ HBase

โมเดลข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพของฐานข้อมูลขนาดใหญ่มาก Apache HBase สามารถเอาชนะข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพและการประมวลผลเหล่านี้ได้

คุณสมบัติ Apache HBase

• HBase ถูกสร้างขึ้นเพื่อการทำงานที่มีความล่าช้าต่ำ
• HBase ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการอ่านและการเขียนแบบสุ่ม
• HBase เก็บข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบของตาราง
• ให้ความสามารถในการปรับขนาดเชิงเส้นและโมดูลาร์ในสภาพแวดล้อมคลัสเตอร์
• สอดคล้องอย่างเคร่งครัดกับการดำเนินการอ่านและเขียน
• การแบ่งกลุ่มย่อยตารางอัตโนมัติและกำหนดค่าได้
• รองรับการเฟลโอเวอร์อัตโนมัติระหว่างเซิร์ฟเวอร์ภูมิภาค
• คลาสพื้นฐานที่สะดวกสำหรับการสำรองข้อมูล แผนที่ Hadoop งานในตาราง HBase
• ใช้งานง่าย Java API สำหรับการเข้าถึงไคลเอ็นต์
• บล็อกแคชและตัวกรอง Bloom สำหรับการสืบค้นตามเวลาจริง
• เพรดิเคตแบบสอบถามจะดันลงผ่านตัวกรองฝั่งเซิร์ฟเวอร์

ความสำคัญของฐานข้อมูล NoSQL ใน Hadoop

ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ Hadoop มีบทบาทสำคัญในการแก้ปัญหาทางธุรกิจทั่วไปโดยการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และมอบโซลูชันที่ดีที่สุดในโดเมนการวิเคราะห์

ในระบบนิเวศ Hadoop ส่วนประกอบแต่ละส่วนมีบทบาทเฉพาะตัวสำหรับ

• การประมวลผลข้อมูล
• การตรวจสอบข้อมูล
• การจัดเก็บข้อมูล

ในแง่ของการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างรวมถึงการดึงข้อมูลดังกล่าว ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะมีประโยชน์น้อยกว่า นอกจากนี้ การดึงผลลัพธ์โดยใช้การสืบค้นกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จัดเก็บไว้ในพื้นที่จัดเก็บ Hadoop ถือเป็นงานที่ท้าทาย เทคโนโลยีพื้นที่จัดเก็บข้อมูล NoSQL มอบโซลูชันที่ดีที่สุดสำหรับการสืบค้นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

ฐานข้อมูลประเภทพื้นที่จัดเก็บ NoSQL อื่นๆ

NoSQL บางรุ่นที่มีอยู่ในตลาด ได้แก่ Cassandra, MongoDBและ CouchDB- แต่ละรุ่นมีกลไกการจัดเก็บที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น MongoDB เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารจากแผนผังตระกูล NoSQL เมื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลแบบเดิม ฐานข้อมูลดังกล่าวมีฟีเจอร์ที่ดีที่สุดในแง่ของประสิทธิภาพ ความพร้อมใช้งาน และความสามารถในการปรับขนาด เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารโอเพ่นซอร์สและมีการเขียนอยู่ภายใน C++.

Cassandra ยังเป็นฐานข้อมูลแบบกระจายจากซอฟต์แวร์ Apache โอเพ่นซอร์ส ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์สินค้าโภคภัณฑ์ Cassandra ให้ความพร้อมใช้งานสูงโดยไม่มีจุดล้มเหลวแม้แต่จุดเดียว

ในขณะที่ CouchDB เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารซึ่งแต่ละฟิลด์เอกสารจะถูกเก็บไว้ในแมปคีย์-ค่า

HBase แตกต่างจาก NoSQL รุ่นอื่นๆ อย่างไร

โมเดลพื้นที่จัดเก็บ HBase แตกต่างจากโมเดล NoSQL อื่นๆ ที่กล่าวถึงข้างต้น สามารถระบุได้ดังต่อไปนี้

• HBase จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของคู่คีย์/ค่าในรูปแบบคอลัมน์ ในแบบจำลองนี้ คอลัมน์ทั้งหมดจะถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกันเป็นตระกูลคอลัมน์
• HBase มอบโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่นและการเข้าถึงข้อมูลจำนวนเล็กน้อยที่จัดเก็บไว้ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความหน่วงต่ำ
• HBase บน Hadoop จะช่วยเพิ่มปริมาณงานและประสิทธิภาพของการตั้งค่าคลัสเตอร์แบบกระจาย ในทางกลับกัน ยังช่วยให้การอ่านและเขียนแบบสุ่มเร็วขึ้นด้วย

ฐานข้อมูล NoSQL ใดให้เลือก

MongoDB, CouchDBและ Cassandra เป็นฐานข้อมูลประเภท NoSQL ที่มีคุณลักษณะเฉพาะและใช้ตามความต้องการทางธุรกิจ ที่นี่ เราได้แสดงรายการฐานข้อมูล NoSQL ที่แตกต่างกันตามกรณีการใช้งาน

HBase เทียบกับ รังผึ้ง

HBase เทียบกับ อาร์ดีบีเอ็มเอส

ในขณะที่เปรียบเทียบ HBase กับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม เราต้องคำนึงถึงประเด็นสำคัญสามประการ ได้แก่โมเดลข้อมูล การจัดเก็บข้อมูล และความหลากหลายของข้อมูล

สรุป

HBase นำเสนอคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์และจะแก้ปัญหากรณีการใช้งานทางอุตสาหกรรมทั่วไป เนื่องจากเป็นพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์ จึงช่วยให้การสืบค้น การดึงผลลัพธ์ และการจัดเก็บข้อมูลปริมาณมากรวดเร็ว หลักสูตรนี้เป็นการแนะนำ HBase แบบทีละขั้นตอนโดยสมบูรณ์