Base de datos NoSQL escalable distribuida
Características de HBase
Almacenamiento distribuido
HBase distribuye datos en múltiples servidores y satisface las necesidades de almacenamiento de datos masivos mediante expansión horizontal. Utiliza un modelo de datos similar al Bigtable de Google, almacena datos en forma de filas y columnas y admite operaciones rápidas de lectura y escritura aleatorias.
Alta confiabilidad
HBase adopta redundancia de datos y mecanismos automáticos de recuperación de fallas para garantizar una alta confiabilidad de los datos. Almacena copias de datos en diferentes servidores y cambia automáticamente al nodo de respaldo cuando falla el nodo principal, lo que garantiza la durabilidad y disponibilidad de los datos.
Alto rendimiento
HBase utiliza una estructura de índice basada en memoria para lograr un acceso rápido a los datos. Admite operaciones de lectura y escritura altamente simultáneas y puede responder a solicitudes de consulta en milisegundos. Además, HBase también admite el procesamiento por lotes y la computación paralela de datos, lo que permite un análisis y procesamiento eficiente de conjuntos de datos a gran escala.
Instalación y configuración de HBase
Paso 1: descargar y descomprimir
Primero descargue la última versión estable del sitio web oficial de HBase y luego descomprímala al formato especificado. directorio.
Paso 2: Configurar las variables de entorno
Agregue el directorio bin de HBase a la variable de entorno PATH del sistema, para que los comandos de HBase se puedan ejecutar en cualquier lugar.
Paso 3: Modificar el archivo de configuración
Ingrese al directorio conf de HBase, modifique el archivo HBase-site.xml y configure los parámetros relevantes de HBase, como la dirección de Zookeeper y la dirección de HDFS.
Paso 4: Inicie HBase.
Ejecute el comando start-HBase.sh para iniciar el clúster de HBase y ejecute el comando 'jps' para verificar si el proceso de HBase se inicia normalmente.
Operaciones básicas de HBase
Creación de tablas
Puede usar HBaseShell o HBaseAPI para crear una tabla y debe especificar el nombre y la familia de columnas de la mesa. Por ejemplo, cree una tabla denominada "estudiante" con una familia de columnas de "información".
Insertar datos
Puede utilizar el comando Colocar para insertar datos en la tabla y debe especificar la clave de fila, la familia de columnas, la columna y el valor. Por ejemplo, al insertar información del estudiante, la clave de fila es "001", la familia de columnas es "info", la columna es "nombre" y el valor es "Tom".
Consultar datos
Puede utilizar el comando Obtener para consultar datos de una tabla y debe especificar la clave de fila, la familia de columnas y la columna. Por ejemplo, consulte los nombres de los estudiantes cuya clave de fila es "001".
Actualizar datos
Puede utilizar el comando Colocar para actualizar los datos en la tabla y debe especificar la clave de fila, la familia de columnas, la columna y el nuevo valor. Por ejemplo, actualice el nombre del estudiante con la clave de fila "001" a "Jerry".
Datos eliminados
Puede utilizar el comando Eliminar para eliminar datos de la tabla y debe especificar la clave de fila, la familia de columnas y la columna. Por ejemplo, el nombre del estudiante cuya clave de tachado es "001".
Escenarios de aplicación de HBase
Procesamiento de registros
HBase es adecuado para el procesamiento de registros a gran escala y puede almacenar y analizar rápidamente datos de registros masivos. Al ordenar los datos de registro según marcas de tiempo, se pueden lograr consultas y análisis de registros eficientes.
Computación en tiempo real
HBase se puede combinar con un marco informático en tiempo real (como Apache Storm) para realizar almacenamiento y cálculo de datos en tiempo real. Al almacenar datos en tiempo real en HBase, se pueden lograr cálculos y análisis en tiempo real de baja latencia.
Análisis de redes sociales
HBase es adecuado para el análisis de redes sociales y puede almacenar y procesar datos de redes sociales a gran escala. Al almacenar las relaciones de los usuarios en HBase, se pueden implementar algoritmos de recomendación y análisis de redes sociales eficientes.