HBase: характеристики, преимущества и недостатки

Потенциал Больших Данных не перестает расти, в том числе и экосистема приложений и инструментов, используемых специалистами в этой области, становится все более обширной. Apache Hadoop родился в рамках этого контекста как фреймворк, предназначенный для обработки больших объемов данных. Сюда же входит HBase - нереляционная распределенная база данных.

В этой статье мы рассмотрим, что представляет собой HBase, в том числе некоторые моменты ее истории, ее интеграцию в Hadoop, а также преимущества и недостатки ее использования в области Больших Данных. Это растущая дисциплина, которая постоянно находится в поиске новых специалистов.

Что такое Apache Hbase?

Apache HBase начинался как проект, предназначенный для решения задач конкретной компании: Powerset. Этой компании требовался инструмент, способный массивно обрабатывать большие объемы данных для последующего использования в поиске на естественном языке. Со временем область применения этой системы расширилась настолько, что HBase оказалась интегрированной в HDFS, один из компонентов экосистемы Apache Hadoop.

Как мы уже упоминали выше, HBase является распределенной нереляционной СУБД (NoSQL). Это означает, что он представляет собой набор баз данных, расположенных в разных точках одного кластера компьютеров, но поддерживающих между собой логическую связь. С другой стороны, термин NoSQL также означает, что в этих базах хранятся всевозможные неструктурированные данные и что они не используют SQL в качестве языка запросов.

Компания Facebook интегрировала HBase в свои службы обмена сообщениями в 2010 году.

Apache HBase не предназначена для замены традиционных баз данных, но широко используется в качестве системы управления данными для проектов Big Data благодаря простой интеграции с Apache Hadoop. Кроме того, в состав системы входит расширение, обеспечивающее SQL-слой для HBase и позволяющее ей работать и с реляционными базами данных.

Таким образом, в настоящее время HBase используется множеством компаний для обработки, обработки и анализа данных. Его интеграция с Hadoop позволяет легко использовать его в рамках распределенной системы этого фреймворка. Это облегчает развитие работы с Большими Данными для всех типов компаний, поскольку снижает затраты и избавляет от необходимости содержать специальный ИТ-департамент.

Возможности и применение Apache Hbase

Теперь, когда мы дали ответ на вопрос "что такое HBase" и рассказали о его истории, давайте посмотрим на его основные характеристики и некоторые области применения в сфере Больших Данных. К основным характеристикам HBase можно отнести то, что этот менеджер баз данных является:

• Масштабируемость: Большие данные требуют использования легко масштабируемых инструментов. HBase, являясь распределенным менеджером баз данных, легко масштабируется, поскольку, увеличивая количество компьютеров в кластере, можно повысить его вычислительную мощность.
• Интеграция: как мы уже отмечали выше, HBase интегрируется с Apache Hadoop, причем как в исходный, так и в конечный кластер. Это упрощает его использование, поскольку он может стать частью экосистемы приложений, инструментов и технологий, ориентированных на работу с Большими Данными.
• Автоматизация: Apache HBase может использоваться автоматически и помогает автоматизировать процессы, являющиеся частью обработки данных для Big Data.
• Совместимость: представляет API для Java для использования на стороне клиента. Это позволяет легко использовать различные элементы Java для работы с этим инструментом.

С другой стороны, среди особенностей применения HBase выделяются следующие:

• Написание тяжелых приложений
• Обеспечение быстрого и произвольного доступа к данным, имеющимся в этом менеджере баз данных
• Платформы социальных сетей и поисковые системы Интернета обычно интегрируют его внутри себя для предоставления различных услуг
• Размещение больших таблиц данных.

Таким образом, этот менеджер нереляционных баз данных стал инструментом, работающим в составе верхних прикладных слоев Apache Hadoop, интегрировавшись в распределенную файловую систему (HDFS) этого фреймворка.

Apache Hbase: преимущества и недостатки

После того как мы рассмотрели все возможности Apache HBase, важно также увидеть ее преимущества и недостатки при работе в рамках анализа данных. Начнем с преимуществ HBase:

• Этот тип распределенных и нереляционных баз данных отличается большой емкостью хранения данных. Таблица в HBase может состоять из сотен миллионов строк и миллионов столбцов.
• HBase позволяет специалистам осуществлять поиск по различным версиям, а также по историческим данным. Таким образом, можно легко найти ту версию информации, которая необходима.
• При высокой информационной нагрузке систему можно нарастить, просто добавив новые машины в вычислительный кластер.
• Интеграция с Hadoop обеспечивает надежность данных для процессов аналитики Больших Данных.
• Возможных сбоев можно избежать, поскольку каждая часть кластера имеет резервные копии всех элементов базы данных, так что в случае выхода из строя одного из них остальные могут продолжить работу.