哈多普 Nosql 中的 Hbase 是什么？ | 上海软件外包公司-知力科技

HBase 是一个面向列的数据存储，位于 Hadoop 分布式文件系统的顶部，为大数据顾问提供随机数据查找和更新。Hadoop 分布式文件系统基于”写入一次读取多”体系结构，这意味着一旦写入 HDFS 存储层的文件无法修改，但只能读取任何次。但是，HBase 在 HDFS 文件上提供了一个架构，用于访问和更新这些文件的任何次。

基地特征

强一致性

HBase 为读/写提供了很强的一致性，这意味着您将始终在读取操作中获取最新数据，并且除非所有副本都已更新，否则不会完成写入操作。

水平可扩展

HBase 使用分布在群集上的区域概念提供自动分片。每当表大小变得太大而无法容纳数据时，它都会自动分片并分布在多台计算机上。

故障容错

HBase 在发生故障时提供自动区域故障转移。

HDFS/地图减少集成

HBase 基于 HDFS 的顶部，可以与 MapReduce 程序集成，以充当源和接收器。

Java API/Rest/Thrift API

HBase 为非 java 终结点提供 Java API 以及休息/节俭 API

查询优化

HBase 具有内置块缓存和绽放筛选器，用于查询优化。

何时不使用 HBase？

数据不够大时。HBase 适用于可以在传统 RDBMS 数据库中容纳的数十亿行表示的数据。
当数据以恒定速度出现，并且预计将来不会增长时。
当您不关心事务控件、触发器、辅助索引以及传统数据库支持的许多其他功能时。

基地架构

HBase 具有主从体系结构，其中我们有一个 HBase 主服务器（也称为 HMaster）和多个从属服务器，称为区域服务器或 HRegion 服务器。

地区：HBase 中的表在多个区域上拆分，这些区域分布在群集中的多台计算机上。

哈基地主机：HBase 负责将区域分配给区域服务器、提供管理控制台（创建、更新和删除表）并控制故障。在读取请求的情况下，HMaster 会接收客户端请求，然后转发到相应的区域服务器。

区域服务器从属服务器：区域服务器在所有辅助节点上运行，并服务于一组区域。区域服务器由块缓存组成，这些缓存可保存频繁访问数据，以便更高效地提供读取请求数据写入区域服务器磁盘上的多个 Hfile。

动物园管理员：HBase 使用动物园管理员进行协调和故障恢复。动物园管理员保存有关 HBase 主服务器和区域服务器的配置信息。客户端必须首先访问动物园管理员才能与 HBase 群集连接。ZKquoram 是一个动物园管理员守护程序，用于监视故障和修复故障节点。因此，ZooKeeper 是 HBase 体系结构中不可或缺的一部分，它维护了 HBase 群集中的所有协调和同步。

基地数据模型

HBase 表：它是行的集合，这些表分布在分布式区域。

HBase 行：它表示 HBase 表中的单个实体。

行键：它就像一个主键，用于唯一标识 HBase 表中的每一行。

列：列表示实体的属性。例如，在客户 HBase 表中，列可以是客户姓名、年龄、电话号等。

列系列：所有显示某些相同品质的列都可以在同一列系列中拼凑在一起，这些列作为 Hfile 存储在 Hadoop 分布式文件系统上。

开始使用 HBase

我们将创建下表，使用 HBase shell 命令创建以下表，然后使用 Java API。员工表有两个列系列，即个人列系列，它表示个人信息，如姓名、年龄和专业列系列，代表工资和指定等专业信息。

HBase 外壳命令

Java

创建具有列家庭个人和专业的表员工

创建"员工""个人"， "专业"

将数据插入表员工

把"员工"，"1"，"个人：姓名"，"约翰" '1'

把"员工"，"1"，"个人：年龄"，"24岁" '1'

把"员工"，"1"，"专业：指定"，"经理" '1'

把"员工"，"1"，"'1'专业：工资"，"7000"'7000'

把"员工"，"1"，"个人：名字"，"玛丽"

把"员工"，"1"，"个人：年龄"，"30岁" '1'


20



21

把"员工"，"1"，"'1'专业：工资"，"4000"'4000'



22





23

把"员工"，"1"，"个人：名字"，"阿尔伯特"



24





25

把"员工"，"1"，"个人：年龄"，"45岁" '1'



26




将"员工"，"1"，"'1'专业：指定"，"董事"


28





29

把"员工"，"1"，"'1'专业：工资"，"12000"'12000'



30





31

从员工那里读取数据



32





33

获取"员工""第1行"，[Column]COLUMN"个人：姓名"




















x

1


21






             
          




1

公共class类创建员工表|



2


3
公共静态void主（字符串args |


4





5

配置conf=HBase 配置。创建（）;



6





7

HBaseAdminhAdmin=新的HBaseAdmin（conf）;



8





9


10



11

表描述符 （表名.价值 （"员工"）;



12





13

表描述符。addFamilynew（新的HColumn描述符 （"个人"））;



14





15

表描述符。addFamily（新的HColumn 描述符 （"专业"）;



16


17
哈德明.创建表（表描述符）;


18





19

系统。出。println（"创建的员工表"）;



20





21

}}






放数据



Java
 




















x

1


27






             
          




1

公共class类插入员工数据|



2


3
公共静态空隙主String（字符串 args） |


4





5

配置conf=HBase 配置。创建（）;



6





7

表赫表=新赫表（配置"员工"）;



8





9

字节（"行 1"）;"行 1"）;


10





11

p.添加（字节。到字节（"个人"），



12





13

字节 。到字节（"名称"），字节。字节 （"约翰"）;



14





15

p.添加（字节。字节 （"个人"），字节.到字节（"年龄"），字节

9896px;">
16



17

p.添加（字节。字节 （"专业"），字节。到字节（"指定"），字节。字节 （"管理器"）;



18





19

p.添加（字节。字节 （"专业"），字节。字节 （"工资"），字节。字节 （"7000"）;



20





21

赫表

9896px;">
22



23

系统。出。println（"插入的员工行"）;



24





25

赫表.关闭（）;



26





27

}}






更新表



Java
 




















X

1


21






             
          




1


2



3

公共静态空隙主（字符串 args） |



4





5

配置hconfig=HBase 配置。创建（）;



6





7

表表==新HTable（hconfig"员工"）;



8


9
获取g=new新获取（字节.字节（"行 1"）;"行 1"）;


10





11

字节值value=结果。get 值（字节.字节 （"个人"），字节.到字节（"名称"）;



12





13

字节值1=结果。get 值（字节.字节 （"个人"），字节.字节 （"年龄"）;





15

字符串名称=字节。托字符串 （值）;



16





17

字符串城市=字节。toString（值1）;



18





19

系统。出。println（[名称：]名称name= 年龄： ==年龄age）;



20


21
}}





更改表



Java
 




















Ⅹ

15






             
          



公共类 Addcoloumnfsmily]


2





3

公共静态空隙主 （字符串 args[）]



4





5

配置conf=HBase 配置。创建（）;



6





7

HBaseAdmin管理员=新的HBaseadmin（conf）





9

HColumn 描述符列描述符=新的HColumn 描述符（"地址"）;



10





11

管理员.addColumn（"员工"列描述符）;



12





13

系统。出。println（"添加列"）;



14





15




结论
当您的大数据已存储在 Hadoop 上时，HBase 是理想的选择。HBase 通过提供随机读取/写入和更新来缓解 HDFS 系统的缺点。它是一个分布式、水平可扩展、容错的数据存储，与 Hadoop 群集非常有效。
Related Posts:
如何使用 ScyllaDB NoSQL 和 NextJS 构建低延迟视频流应用程序
使用 Quarkus 增删改查 NoSQL 数据，第 1 部分：MongoDB
使用 Quarkus 增删改查 NoSQL 数据，第二部分：Elasticsearch
                
				Tags: span, variable

			
            
  
	  
		  Comments are closed.