Pourquoi Apache HBase est le meilleur choix pour votre prochain projet Big Data

Apache HBase est une base de données distribuée open source, non relationnelle, inspirée de Bigtable de Google et écrite en Java. Il est développé dans le cadre du projet Apache Hadoop d'Apache Software Foundation et s'exécute sur HDFS (Hadoop Distributed File System), offrant des fonctionnalités de type Bigtable pour Hadoop. Tout comme Bigtable, HBase est conçu pour gérer de grandes quantités de données avec un débit élevé et convient aux applications nécessitant un accès aux données à faible latence.

HBase, une base de données NoSQL, est utilisée pour stocker et récupérer des données avec un accès aléatoire. Le modèle de données qu'il contient est dynamique et flexible, ce qui lui permet de stocker tout type de données sans restriction. HBase peut être intégré à MapReduce d'Apache Hadoop afin d'effectuer des opérations en bloc (par exemple, l'indexation, l'analyse, etc.). HBase est une base de données cartographique clairsemée, multidimensionnelle et triée avec plusieurs versions d'un seul enregistrement. Grâce à la prise en charge intégrée de Hadoop MapReduce , il peut gérer de grandes quantités de données à la vitesse de l'éclair et en parallèle. L'architecture HBase est composée de quatre composants principaux : HMaster, HRegion, Hlog et HBase. ZooKeeper est un projet open source qui fournit plusieurs services essentiels, en plus de fournir plusieurs fonctionnalités essentielles.

ZooKeeper inclut une fonctionnalité qui permet la synchronisation distribuée des données de configuration. Lorsqu'un nœud tombe en panne dans HBase, zkQuorum génère des messages d'erreur et commence à le réparer. Pétrole et pétrole, marketing et publicité, banque et marché boursier ne sont que quelques-uns des domaines dans lesquels HBase est utilisé.

En tant que système de fichiers distribué, l'utilisation de HDFS dans HBase présente certains avantages. La base de données peut ainsi stocker de grands ensembles de données, voire des milliards de lignes, en peu de temps, ce qui lui permet de fournir une analyse rapide.

Il utilise une approche non relationnelle orientée colonne de la gestion de base de données. Les informations sont stockées dans des colonnes individuelles et indexées à l'aide d'une clé de ligne unique propre à chaque colonne. Cette architecture permet une récupération rapide et efficace des lignes et des colonnes individuelles, ainsi qu'un processus d'analyse efficace pour les colonnes individuelles d'une table.

Apache HbaseNom de l'entrepriseSite WebRevenuFacebookwww.Facebook.com$117 BillionHortonworks Incwww.hortonworks.com75 MillionJP Morgan Chasewww.JPMorganChase.com130 Billion Palo Alto Networks Incwww.palo Alto

Dans MongoDB, vous avez le choix entre plusieurs types de projections, de filtrage et de fonctions d'agrégation. Contrairement à Hbase, qui associe des données à des valeurs clés, les valeurs clés peuvent être partagées avec d'autres applications. MongoDB vous permet d'effectuer une recherche de texte en fournissant des index de texte natifs ainsi qu'une réplication de données HBase .

Hadoop est-il une base de données Nosql ?

Hadoop est un framework logiciel open source pour le stockage et le traitement du Big Data. Il utilise un système de fichiers distribué (HDFS) et MapReduce pour traiter et analyser les données. Hadoop n'est pas une base de données relationnelle traditionnelle, mais elle peut être utilisée pour stocker et traiter des données de la même manière.

Dans MongoDB, aucun document n'est nécessaire car la base de données est basée sur le modèle de données JavaScript Object Notation (JSON). Il est conçu pour être rapide et simple à utiliser, ainsi que pour avoir un index bien défini et des capacités de recherche. Un algorithme map/reduce est utilisé pour traiter des ensembles de données massifs dans Hadoop, un système de stockage distribué. Ce produit est conçu pour fournir une solution rentable pour l'analyse et l'archivage des données.

Hbase utilise-t-il SQL ?

HBase n'est pas une base de données relationnelle et n'utilise pas SQL pour interroger les données. HBase utilise une conception de magasin clé/valeur optimisée pour un accès rapide en lecture/écriture à de grands ensembles de données.

En raison de sa grande évolutivité, de la prise en charge de la programmation de réduction de carte Hadoop et de la mise en œuvre du célèbre livre blanc Google BigTable, HBase est un excellent choix pour le stockage de données non structurées. La facilité d'utilisation de HBase est un atout majeur pour les applications d'entrepôt qui doivent traiter rapidement de grandes quantités de données.

Qu'est-ce que le langage de requête Hbase ?

Le langage de requête Jaspersoft HBase, qui est un langage déclaratif de style JSON, vous permet de spécifier les données à récupérer à partir de HBase. Lors de l'utilisation de l'interface HBase REST Server, le connecteur convertit la requête en un appel d'API approprié, qui est ensuite exécuté sur l' instance HBase .

Les avantages de l'utilisation d'une table Hbase

Qu'est-ce que la famille de colonnes ? Une famille de colonnes peut faire référence à une collection de colonnes qui partagent un nom et un type de données communs. Les noms des employés peuvent inclure les colonnes id,name,hired_on,fired_on. Quels sont les avantages d'utiliser les tables HBase ? Une table HBase offre les avantages suivants : La conception orientée colonnes de HBase facilite le stockage et l'accès aux données clairsemées ou non structurées. En raison de sa nature tolérante aux pannes, HBase peut résister à la perte ou à la corruption occasionnelle de données. Parce que HBase est si simple à utiliser, vous pouvez commencer rapidement à utiliser le stockage de Big Data. Étant donné que HBase est évolutif, vous pouvez ajouter plus de serveurs à votre cluster pour gérer des ensembles de données plus volumineux.

Pourquoi Hbase n'est-il pas bon?

Les fonctions telles que SQL ne peuvent pas être exécutées à l'aide de HBase HBase . Comme il ne prend pas en charge la structure SQL, il n'y a pas d'optimisation des requêtes. HBase est gourmand en CPU et en mémoire, avec un accès séquentiel important en entrée ou en sortie, tandis que les travaux Map Reduce sont généralement liés à l'entrée ou à la sortie avec une mémoire fixe et sont gourmands en CPU et en mémoire.

Hbase : la meilleure solution de stockage de données pour les opérations de lecture et d'écriture aléatoires

Il est idéal pour les applications qui effectuent à la fois des opérations de lecture et d'écriture aléatoires, ainsi que pour celles qui utilisent des opérations de lecture et d'écriture aléatoires. HBase est également un bon choix pour les applications qui nécessitent un accès aux données en temps réel.

Hbase est-il comme Cassandre ?

Contrairement à Cassandra, qui s'exécute sur plusieurs serveurs et versions du même fichier, Hbase s'exécute sur un serveur de données. Par conséquent, les lectures Hbase sont plus faciles d'accès que les lectures Cassandra. Les données de Hbase sont stockées dans HDFS, où elles disposent de filtres de floraison et de caches de blocs qui lui permettent d'effectuer des lectures plus rapides.

Ces bases de données NoSQL, qui peuvent gérer de grands ensembles de données, ont été construites par Cassandra et HBase. Ils partagent de nombreuses caractéristiques en commun, y compris leurs traits communs. A première vue, les deux sont distincts. Dans cet article, nous examinerons en quoi HBase et Cassandra diffèrent en termes de facteurs impliqués. Cassandra, comme HBase, dispose d'une infrastructure Hadoop , mais elle dispose également de différents SGBD et infrastructures. Cassandra ne nécessite aucune puissance de calcul supplémentaire. L'indexation via des filtres de bloom est ce que fait HBase.

À l'aide de Cassandra, plusieurs lignes peuvent être répliquées à partir d'une seule adresse WAN avec des partitions aléatoires. Il est préférable d'avoir une seule source de données plutôt que plusieurs sources de données sur Cassandra. De plus, l'installation de Cassandra Cluster est plus simple que celle de HBase Cluster .

Hbase contre Cassandra : quel est le meilleur ?

Cassandra et HBase peuvent être lus et écrits en même temps, mais Cassandra est plus rapide. De plus, Cassandra est plus rapide que HBase.

Hbase contre Mongodb

Il n'y a pas de gagnant clair lorsque l'on compare HBase et MongoDB. Les deux systèmes ont leurs propres forces et faiblesses. HBase est mieux adapté pour gérer de grandes quantités de données, tandis que MongoDB est plus flexible et plus facile à utiliser.

Après 4 ans avec couchbase, nous sommes passés à MongoDB, et la transition s'est faite sans heurts. Malgré le soutien de l'entreprise, nous avons eu une expérience terrible avec Couchbase. Dans la recherche en texte intégral, plusieurs types de résultats sont fréquemment renvoyés si vous exécutez diverses requêtes. Il n'existe aucun moyen de configurer correctement les index dans Windows. Un serveur de production peut prendre en charge jusqu'à six utilisateurs. En plus de gérer le cache en mémoire, une instance Memcached plus petite est incluse avec Couchbase. Chacun des 5000 documents occupe 8 Go de RAM. Il n'y aucun doute à propos de ça! Il y avait moins de 5000 documents dans une instance Couchbase, moins de 20 index et la consommation de RAM était toujours supérieure à 8 Go.

La principale distinction entre Amazon DynamoDB et Apache HBase est qu'Amazon DynamoDB est construit sur HDFS, qui fournit des recherches d'enregistrements rapides (et des mises à jour) pour les grandes tables. Un système de fichiers distribué, tel que HDFS, est idéal pour stocker des fichiers volumineux. HBase, d'autre part, est construit sur HDFS et peut facilement effectuer des recherches d'enregistrements (et des mises à jour) pour de grandes tables.
De plus, Amazon DynamoDB est une clé/valeur et un magasin de documents, contrairement à Apache HBase, qui est une clé/valeur et un magasin de documents. Pour une comparaison plus complète d'Amazon DynamoDB et d'Apache HBase en tant que magasins de données NoSQL, considérez le modèle de données clé/valeur pour Amazon DynamoDB.

Hbase Vs Mongodb : Quelle est la meilleure base de données ?

Avec HBase, il est facile de stocker et d'interroger de grandes quantités de données. Ce système basé sur le cloud est adaptable, durable et possède un certain nombre de fonctionnalités uniques qui en font un choix idéal pour un large éventail d'entreprises. MongoDB est une excellente base de données NoSQL pour les applications gourmandes en mémoire, mais Hadoop offre une meilleure gestion de l'espace.

Hbase contre Cassandre

La plate-forme Hbase est utilisée pour le stockage de données dans de grandes bases de données, tandis que la plate-forme Cassandra peut être utilisée pour l'ingestion et le stockage de données de grandes quantités. En temps réel, il est préférable d'utiliser Cassandra pour le traitement interactif des données et des transactions.

(Stockage) Cassandra vs Hbase – Quelle est la différence ? Apache Cassandra est considéré comme une classe système NoSQL car il est conçu pour créer les référentiels de tableaux de données les plus stables et les plus évolutifs. Les utilisateurs de Cassandra ont pu contribuer à la communauté en utilisant son composant open source, ce qui leur a permis de discuter de tous les problèmes et requêtes. Le système de gestion de base de données de Cassandra est extrêmement efficace. Les développeurs pourront profiter des capacités de plusieurs machines multicœurs. La colonne de Cassandra contient le poids de la préférence de l'utilisateur en lignes. L'infrastructure Hadoop, qui comprend Zookeeper, le maître Hbase, les nœuds de données et les nœuds de nom, est utilisée pour exécuter Hbase.

Cassandra utilise un langage de requête spécifique et CQL calqué sur SQL. Le protocole Zookeeper est utilisé pour collecter des données par d'autres nœuds. Cassandra, en revanche, est mieux adaptée à l'ingestion et au stockage de données à grande échelle que Hbase, qui est utilisé pour stocker de petites informations dans de grandes bases de données.

Pourquoi Cassandra est la meilleure solution Nosql pour Netflix

Dans le monde de Cassandra et HBase, ils sont très différents. L'architecture de HBase est destinée à prendre en charge la gestion des données uniquement, tandis que l'architecture de Cassandra est destinée à prendre en charge le stockage et la gestion des données sans dépendre d'aucun autre système.
HBase est actuellement utilisé par plusieurs organisations et est utilisé en interne par tous. Lorsque nous avons besoin d'un magasin NoSQL, il peut résoudre un large éventail de problèmes et fournir une variété de solutions uniques. Les solutions de stockage NoSQL de HBase sont les meilleures du marché.
Cassandra, en plus d'être un composant d'infrastructure pour le service de streaming distribué à l'échelle mondiale de Netflix, est également disponible sur Amazon Web Services.

Apache Hbase

HBase est un magasin open source, distribué et orienté colonne, inspiré de Bigtable de Google. Tout comme Bigtable exploite le stockage de données distribué fourni par le système de fichiers Google, HBase fournit des fonctionnalités de type Bigtable en plus de Hadoop et HDFS. Les fonctionnalités de HBase incluent une évolutivité linéaire et modulaire, des lectures et des écritures cohérentes à faible latence et un partitionnement automatique et configurable des tables.

Hadoop stocke et traite des quantités massives de données à l'aide du système de fichiers distribué et de MapReduce. HBase, qui est une base de données distribuée orientée colonnes, est construite sur Hadoop. Le projet est à la fois open-source et évolutif horizontalement. La grande table de Google, similaire à celle de Google, permet un accès aléatoire à des données structurées. HBase, d'autre part, est situé au-dessus du système de fichiers Hadoop et fournit un accès en lecture et en écriture au système de fichiers. Le système de fichiers HDFS peut être utilisé pour stocker des données, directement ou via HBase. HBase, une base de données orientée colonnes, est structurée de telle manière que les lignes sont triées. Une table peut avoir plus d'une famille de colonnes, et chaque famille de colonnes peut avoir plus d'une colonne.

Hadoop contre. Hbase

Les ensembles de données volumineux et clairsemés sont gérés plus efficacement par Hadoop. Lorsque les données sont traitées en temps réel, les capacités de traitement de HBase sont supérieures à celles des autres plates-formes.

Hbase contre la ruche

Hive et HBase sont deux technologies différentes qui fonctionnent dans Hadoop, Hive étant un moteur de type SQL qui exécute des tâches MapReduce et HBase étant une base de données clé/valeur NoSQL. Hive est un moteur de requête robuste qui vous permet d'interroger en temps réel, tandis que HBase est un moteur de requête robuste qui vous permet d'interroger en temps réel.

Apache Hadoop et Apache HBase sont deux technologies Big Data distinctes qui peuvent servir à diverses fins, dans presque tous les cas. Toutes les technologies, aux yeux des grands systèmes de données, doivent être combinées les unes avec les autres. Quelles sont les différences entre Hive et HBase ? Apache Hadoop MapReduce et HBase peuvent être combinés pour créer une base de données NoSQL. L'une des plus grandes lacunes de HBase est le manque de services, qui permet la possibilité d'un accès aléatoire. Il est également connu pour évoluer horizontalement à l'aide de serveurs de région prêts à l'emploi, pour être hautement disponibles, cohérents et uniquement à l'extrémité inférieure du spectre de la base de données sans latence SQL. Hadoop est utilisé de deux manières distinctes : Hive et HBase. Hive est un moteur de type SQL qui exécute des tâches MapReduce, tandis que HBase est une base de données NoSQL avec des clés et des valeurs. Plutôt que d'avoir un concurrent, ces deux technologies devraient collaborer.

Hive ou Hbase pour votre prochain projet de données ?

Hive existe depuis longtemps. L'utilisation de HBase par rapport aux autres entrepôts de données du marché présente certains avantages, mais elle en est encore à ses balbutiements. Hive est un choix populaire pour les déploiements d'entrepôts de données parmi de nombreuses organisations. C'est un excellent choix pour les situations où vous n'avez pas besoin de toutes les fonctionnalités d'une base de données NoSQL, mais avez toujours besoin d'un magasin NoSQL. Les solutions de stockage NoSQL de HBase sont les meilleures du marché.

Cassandre Nosql

Cassandra est une base de données NoSQL puissante, idéale pour les applications nécessitant une haute disponibilité et une évolutivité horizontale. Cassandra est facile à utiliser et offre un ensemble de fonctionnalités robustes qui en font un choix idéal pour une grande variété d'applications.

Apache Cassandra est un projet communautaire Apache largement disponible et disponible gratuitement. Apache Cassandra permet le stockage et la gestion de données structurées et non structurées à haut débit sur plusieurs serveurs de base. Cassandra, qui fonctionne conjointement avec Google Bigtable et Amazon Dynamo, permet aux utilisateurs de gérer des bases de données depuis n'importe quel emplacement. Il offre un haut niveau de disponibilité et est dépourvu de tout problème majeur. Cassandra a été déployée par certaines des plus grandes sociétés informatiques. Chaque jour, Instagram télécharge environ 80 millions de photos dans la base de données Cassandra. Il est composé d'Apache Cassandra et de MongoDB. Un cluster Cassandra multi-nœuds est un moyen très simple de faire facilement évoluer Cassandra pour répondre à une augmentation soudaine de la demande.

Cassandra est-elle Nosql ?

Une base de données NoSQL comme Cassandra peut être distribuée. Les bases de données NoSQL sont légères, open source, non relationnelles et équitablement réparties dans leur conception. Ils se distinguent par leur capacité à évoluer horizontalement, ainsi que par leur capacité à définir des schémas de manière flexible.

Mongodb Nosql

Les modèles de documents dans MongoDB ne sont pas relationnels, ce qui en fait une base de données. Elle se distingue des bases de données relationnelles traditionnelles comme Oracle, MySQL et Microsoft SQL Server en étant une base de données dite NoSQL (NoSQL = Not-only-SQL).

MongoDB est l'une des bases de données NoSQL les plus utilisées et peut stocker des données au format JSON. Les performances, l'évolutivité et la disponibilité de MongoDB sont similaires à celles d'autres langages de script/d'analyse de base de données tels que SQL, Oracle et Oracle. Le but de ce chapitre est d'expliquer les concepts fondamentaux et les types de NoSQL.

Quel type de Nosql est Mongodb ?

Une base de données de documents est composée de plusieurs clés qui sont liées entre elles par une structure de données complexe. Un document peut être imbriqué et contenir une variété de paires clé-valeur, paires clé-tableau, etc. MongoDB, en tant que base de données de documents, est très similaire à Google Docs.

Mongodb est-il le meilleur Nosql ?

La troisième meilleure base de données NoSQL est MongoDB, qui est conçue pour servir de base de données de documents à usage général. Parce qu'il est orienté document, il peut organiser toutes vos informations en un seul endroit, ce qui facilite l'accès à toutes sur un seul sujet.

Quelle base de données vous convient le mieux ?

Au final, il n'y a pas de gagnant clair entre les deux bases de données, qui ont chacune des forces et des faiblesses. La base de données doit être adaptée pour répondre à vos besoins et préférences spécifiques.

Comment fonctionne Mongodb Nosql ?

MongoDB est une base de données NoSQL disponible gratuitement. En tant que base de données non relationnelle, elle peut gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées, et elle peut gérer n'importe quel format de fichier. Un modèle de données orienté document et un langage de requête non structuré sont utilisés. MongoDB, qui est extrêmement flexible, peut stocker et combiner plusieurs types de données.

Mongodb : le choix incontournable pour les grandes et les petites entreprises

MongoDB est un excellent choix pour les applications critiques car il peut évoluer et offre d'excellentes performances. En conséquence, Netflix, Uber et Airbnb font partie des entreprises qui l'utilisent pour alimenter leurs applications les plus exigeantes et les plus volumineuses depuis des années.
La plate-forme MongoDB simplifie son utilisation pour les startups et les petites entreprises. De plus, il est bien adapté au stockage en nuage, permettant aux entreprises d'augmenter ou de réduire leurs capacités selon leurs besoins.