次のビッグデータプロジェクトに Apache HBase が最適な理由

公開: 2022-11-16

Apache HBase は、Google の Bigtable をモデルにしたオープンソースの非リレーショナル分散データベースであり、Java で記述されています。これは、Apache Software Foundation の Apache Hadoop プロジェクトの一部として開発され、HDFS (Hadoop Distributed File System) 上で実行され、Hadoop に Bigtable のような機能を提供します。 Bigtable と同様に、HBase は高スループットで大量のデータを処理するように設計されており、データへの低レイテンシアクセスを必要とするアプリケーションに適しています。

NoSQL データベースである HBase は、ランダムアクセスでデータを格納および取得するために使用されます。その中のデータモデルは動的で柔軟性があり、制限されることなくあらゆる種類のデータを格納できます。 HBase を Apache Hadoop の MapReduce と統合して、一括操作 (インデックス作成、分析など) を実行できます。 HBase は、1 つのレコードの複数のバージョンを持つ、疎で多次元のソートされたマップベースのデータベースです。組み込みのHadoop MapReduce サポートにより、大量のデータを超高速かつ並列に処理できます。 HBase アーキテクチャは、HMaster、HRegion、Hlog、および HBase の 4 つの主要なコンポーネントで構成されています。 ZooKeeper は、いくつかの重要な機能に加えて、いくつかの重要なサービスを提供するオープンソースプロジェクトです。

ZooKeeper には、構成データの分散同期を可能にする機能が含まれています。 HBase でノードに障害が発生すると、zkQuorum はエラーメッセージを生成し、修復を開始します。石油と石油、マーケティングと広告、銀行業務、株式市場は、HBase が使用されているドメインのほんの一部です。

分散ファイルシステムとして、HBase での HDFS の使用にはいくつかの利点があります。このように、データベースは数十億行もの大規模なデータセットを短期間で保存できるため、迅速な分析を行うことができます。

データベース管理に対して、列指向の非リレーショナルアプローチを採用しています。情報は個々の列に格納され、各列に固有の一意の行キーを使用してインデックスが作成されます。このアーキテクチャは、個々の行と列の迅速かつ効率的な検索と、テーブル内の個々の列の効率的なスキャンプロセスを提供します。

Apache Hbase会社名ウェブサイト売上高Facebookwww.Facebook.com$117 BillionHortonworks Incwww.hortonworks.com75 MillionJP Morgan Chasewww.JPMorganChase.com130 Billion Palo Alto Networks Incwww.palo Alto

MongoDB では、いくつかのタイプの射影、フィルタリング、および集計関数から選択できます。データとキー値をペアにする Hbase とは対照的に、キー値は他のアプリケーションと共有できます。 MongoDB では、ネイティブテキストインデックスとHBase データレプリケーションを提供することで、テキスト検索を実行できます。

Hadoop は Nosql データベースですか?

Hadoop は、ビッグデータを保存および処理するためのオープンソースソフトウェアフレームワークです。分散ファイルシステム (HDFS) と MapReduce を使用して、データの処理と分析を行います。 Hadoop は従来のリレーショナルデータベースではありませんが、同様の方法でデータを保存および処理するために使用できます。

MongoDB では、データベースが JavaScript Object Notation (JSON) データモデルに基づいているため、ドキュメントは必要ありません。すばやく簡単に使用できるようにするだけでなく、明確に定義されたインデックスと検索機能を備えていることを目的としています。分散ストレージシステムである Hadoop では、大量のデータセットを処理するためにマップ/リデュースアルゴリズムが使用されます。この製品は、データ分析とアーカイブのための費用対効果の高いソリューションを提供するように設計されています。

Hbase は SQL を使用しますか?

HBase はリレーショナルデータベースではなく、データのクエリに SQL を使用しません。 HBase は、大規模なデータセットへの高速読み取り/書き込みアクセス用に最適化されたキー/値ストア設計を使用します。

高いスケーラビリティ、Hadoop map-reduce プログラミングのサポート、およびよく知られている Google BigTable ホワイトペーパーの実装により、HBase は非構造化データストレージに最適です。 HBase の使いやすさは、大量のデータを迅速に処理する必要があるウェアハウスアプリケーションにとって大きな魅力です。

Hbase クエリ言語とは

JSON スタイルの宣言型言語である Jaspersoft HBase クエリ言語を使用すると、HBase から取得するデータを指定できます。 HBase REST サーバーインターフェイスを使用する場合、コネクタはクエリを適切な API 呼び出しに変換し、 HBase インスタンスで実行します。

Hbase テーブルを使用する利点

列ファミリーとは列ファミリは、共通の名前とデータ型を共有する列のコレクションを参照できます。従業員名には、列 id、name、hired_on、fired_on を含めることができます。 HBase テーブルを使用する利点は何ですか? HBase テーブルには次の利点があります。 HBase の列指向の設計により、まばらなデータや構造化されていないデータの格納とアクセスが容易になります。 HBase は耐障害性があるため、偶発的なデータ損失や破損に耐えることができます。 HBase は非常に使いやすいため、すぐにビッグデータストレージを使い始めることができます。 HBase はスケーラビリティであるため、クラスターにサーバーを追加して、より大きなデータセットを処理できます。

Hbaseは何に向いていませんか?

HBase HBaseを使用して SQL などの関数を実行することはできません。 SQL 構造をサポートしていないため、クエリの最適化はありません。 HBase は CPU とメモリを集中的に使用し、大規模な順次入力または出力アクセスを行いますが、Map Reduce ジョブは通常、固定メモリでバインドされた入力または出力であり、CPU とメモリを集中的に使用します。

Hbase: ランダムな読み取りおよび書き込み操作に最適なデータストレージソリューション

これは、ランダム読み取りとランダム書き込み操作の両方を実行するアプリケーション、およびランダム読み取りとランダム書き込み操作を使用するアプリケーションに最適です。 HBase は、リアルタイムのデータアクセスを必要とするアプリケーションにも適しています。

Hbase は Cassandra に似ていますか?

複数のサーバーと同じファイルのバージョンで実行される Cassandra とは異なり、Hbase は 1 つのデータサーバーで実行されます。その結果、Hbase の読み取りは、Cassandra の読み取りよりも簡単にアクセスできます。 Hbase のデータは HDFS に保存されます。HDFS にはブルームフィルターとブロックキャッシュがあり、より高速な読み取りを実行できます。

大量のデータセットを処理できるこれらの NoSQL データベースは、Cassandra と HBase によって構築されました。それらは、共通の特性を含め、多くの共通の特徴を共有しています。一見、両者は別物です。この記事では、関係する要因に関して、HBase と Cassandra がどのように異なるかを見ていきます。 Cassandra は、HBase と同様にHadoop インフラストラクチャを備えていますが、異なる DBMS とインフラストラクチャも備えています。 Cassandra は、追加の計算能力を必要としません。ブルームフィルターによるインデックス作成は、HBase が行うことです。

Cassandra を使用すると、単一の WAN アドレスからランダムなパーティションで複数の行を複製できます。 Cassandra では、複数のデータソースではなく、単一のデータソースを使用することをお勧めします。さらに、Cassandra Cluster のインストールは、 HBase Clusterのインストールよりも簡単です。

Hbase 対 Cassandra: どちらが優れていますか?

Cassandra と HBase はどちらも同時に読み書きできますが、Cassandra の方が高速です。さらに、Cassandra は HBase よりも高速です。

Hbase対Mongodb

HBase と MongoDB を比較する場合、明確な勝者はありません。どちらのシステムにも、独自の長所と短所があります。 HBase は大量のデータの処理に適していますが、MongoDB はより柔軟で使いやすいです。

カウチベースで 4 年間使用した後、MongoDB に切り替えましたが、移行はシームレスでした。企業のサポートを受けていたにもかかわらず、Couchbase でひどい経験をしました。全文検索では、さまざまなクエリを実行すると、複数の種類の結果が返されることがよくあります。 Windows でインデックスを正しく構成する方法はありません。運用サーバーは、最大 6 人のユーザーをサポートできます。インメモリキャッシュの処理に加えて、小規模な Memcached インスタンスが Couchbase に含まれています。 5000 個のドキュメントのそれぞれが 8 GB の RAM を占有します。それについては間違いありません！ Couchbase インスタンスのドキュメント数は 5000 未満、インデックス数は 20 未満、RAM 消費量は常に 8 GB を超えていました。

Amazon DynamoDB と Apache HBase の主な違いは、Amazon DynamoDB が HDFS の上に構築されていることです。これにより、大きなテーブルのレコードの検索 (および更新) が高速になります。 HDFS などの分散ファイルシステムは、大きなファイルの格納に最適です。一方、HBase は HDFS の上に構築されており、大きなテーブルのレコードルックアップ (および更新) を簡単に実行できます。
さらに、キー/値およびドキュメントストアである Apache HBase とは対照的に、Amazon DynamoDB はキー/値およびドキュメントストアです。 NoSQL データストアとしての Amazon DynamoDB と Apache HBase のより完全な比較については、Amazon DynamoDB のキー/値データモデルを検討してください。

Hbase と Mongodb: どちらが優れたデータベースですか?

HBase を使用すると、大量のデータを簡単に保存およびクエリできます。このクラウドベースのシステムは、適応性と耐久性に優れており、さまざまなビジネスにとって理想的な選択肢となる多くの独自の機能を備えています。 MongoDB はメモリ集約型アプリケーション向けの優れた NoSQL データベースですが、Hadoop はより優れたスペース管理を提供します。

Hbase対カサンドラ

Hbase プラットフォームは大規模なデータベースのデータストレージに使用されますが、 Cassandra プラットフォームは大量の取り込みとデータストレージに使用できます。リアルタイムでは、インタラクティブなデータとトランザクション処理に Cassandra を使用するのが最適です。

(ストレージ) Cassandra と Hbase – 違いは何ですか? Apache Cassandraは、最も安定したスケーラブルなデータ配列リポジトリを作成するように設計されているため、NoSQL システムクラスと見なされます。 Cassandra のユーザーは、オープンソースコンポーネントを使用してコミュニティに貢献することができました。これにより、すべての問題とクエリについて話し合うことができました。 Cassandra のデータベース管理システムは非常に効率的です。開発者は、複数のマルチコアマシンの機能を活用できます。 Cassandra の列には、ユーザーの好みの重みが行単位で含まれています。 Hbase の実行には、Zookeeper、Hbase マスター、データノード、および名前ノードを含む Hadoop インフラストラクチャが使用されます。

Cassandra は、SQL をモデルにした特定のクエリ言語と CQL を採用しています。 Zookeeper プロトコルは、他のノードがデータを収集するために使用されます。一方、Cassandra は、大規模なデータベースに小さな情報を保存するために使用される Hbase よりも、大規模なデータの取り込みと保存に適しています。

Cassandra が Netflix にとって最適な Nosql ソリューションである理由

Cassandra と HBase の世界では、両者は大きく異なります。 HBase のアーキテクチャはデータ管理のみをサポートすることを目的としていますが、Cassandra のアーキテクチャは、他のシステムに依存することなくデータの保存と管理をサポートすることを目的としています。
HBase は現在、複数の組織で使用されており、内部ではすべての組織で使用されています。 NoSQL ストアが必要な場合、幅広い問題を解決し、さまざまな独自のソリューションを提供できます。 HBase の NoSQL ストレージソリューションは、市場で最高のものです。
Cassandra は、Netflix のグローバルに分散されたストリーミングサービスのインフラストラクチャコンポーネントであるだけでなく、Amazon Web Services でも利用できます。

アパッチHベース

HBase は、Google の Bigtable をモデルにしたオープンソースの分散型列指向ストアです。 Bigtable が Google ファイルシステムによって提供される分散データストレージを活用するのと同様に、HBase は Hadoop と HDFS の上に Bigtable のような機能を提供します。 HBase の機能には、線形およびモジュール式のスケーラビリティ、一貫した低レイテンシーの読み取りと書き込み、自動で構成可能なテーブルのシャーディングが含まれます。

Hadoop は、分散ファイルシステムと MapReduce を使用して大量のデータを保存および処理します。分散列指向データベースである HBase は、Hadoop の上に構築されています。このプロジェクトはオープンソースであり、水平方向にスケーラブルです。 Google に似た Google の大きなテーブルでは、構造化データへのランダムアクセスが可能です。一方、HBase は Hadoop ファイルシステムの最上位に位置し、ファイルシステムへの読み取りおよび書き込みアクセスを提供します。 HDFS ファイルシステムは、直接または HBase を介してデータを格納するために使用できます。列指向のデータベースである HBase は、行がソートされるように構造化されています。テーブルには複数の列ファミリーを含めることができ、各列ファミリーには複数の列を含めることができます。

Hadoop 対。 Hbase

大規模でまばらなデータセットは、Hadoop によってより効率的に処理されます。データがリアルタイムで処理される場合、HBase の処理能力は他のプラットフォームよりも優れています。

Hbase対ハイブ

Hive と HBase は、Hadoop で動作する 2 つの異なるテクノロジです。Hive は MapReduce ジョブを実行する SQL に似たエンジンであり、HBase は NoSQL キー/値データベースです。 Hive はリアルタイムでクエリを実行できる堅牢なクエリエンジンですが、HBase はリアルタイムでクエリを実行できる堅牢なクエリエンジンです。

Apache Hadoop と Apache HBase は、ほぼすべてのケースでさまざまな目的に使用できる 2 つの異なるビッグデータテクノロジです。ビッグデータシステムから見れば、すべてのテクノロジーは互いに組み合わせる必要があります。 Hive と HBase の違いは何ですか? Apache Hadoop MapReduceと HBase を組み合わせて、NoSQL データベースを作成できます。 HBase の最大の抜け穴の 1 つは、ランダムアクセスの可能性を許すサービスの欠如です。また、市販のリージョンサーバーを使用して水平方向にスケーリングし、可用性が高く、一貫性があり、待機時間のない SQL データベーススペクトルの下限にのみ対応することも知られています。 Hadoop は、Hive と HBase の 2 つの異なる方法で使用されます。 Hive は MapReduce ジョブを実行する SQL に似たエンジンですが、HBase はキーと値を持つ NoSQL データベースです。競合他社を持つのではなく、これら 2 つの技術が連携する必要があります。

次のデータプロジェクトは Hive か Hbase か?

ハイブは長い間存在しています。市場に出回っている他のデータウェアハウスよりも HBase を使用する利点はいくつかありますが、まだ初期段階です。 Hive は、多くの組織でデータウェアハウスの展開に広く使用されています。 NoSQL データベースの全機能は必要ないが、NoSQL ストアが必要な場合に最適です。 HBase の NoSQL ストレージソリューションは、市場で最高のものです。

カサンドラ・ノスク

Cassandra は、高可用性と水平スケーラビリティを必要とするアプリケーションに最適な強力な NoSQL データベースです。 Cassandra は使いやすく、堅牢な一連の機能を提供するため、さまざまなアプリケーションに最適です。

Apache Cassandra は、自由に利用できる広く利用可能な Apache コミュニティプロジェクトです。 Apache Cassandra を使用すると、複数のコモディティサーバーで構造化データと非構造化データを高速に保存および管理できます。 Google Bigtable および Amazon Dynamo と連携して動作する Cassandra により、ユーザーはどこからでもデータベースを管理できます。高レベルの可用性を提供し、大きな問題はありません。 Cassandra は、いくつかの大手 IT 企業によって導入されています。 Instagram は毎日、約 8,000 万枚の写真を Cassandra データベースにアップロードしています。 Apache Cassandra と MongoDB で構成されています。マルチノードの Cassandra クラスターは、Cassandra を簡単にスケーリングして突然の需要の急増に対応するための非常にシンプルな方法です。

Cassandra は Nosql ですか?

Cassandra のような NoSQL データベースを配布できます。 NoSQL データベースは、軽量で、オープンソースで、非リレーショナルで、設計上は公平に分散されています。それらは、水平方向にスケーリングする能力と、柔軟な方法でスキーマを定義する能力によって区別されます。

Mongodb Nosql

MongoDB のドキュメントモデルはリレーショナルではないため、データベースになります。 Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server などの従来のリレーショナルデータベースとは、いわゆる NoSQL データベース (NoSQL = Not-only-SQL) であることで区別されます。

MongoDB は、最も広く使用されている NoSQL データベースの 1 つであり、JSON 形式でデータを格納できます。 MongoDB のパフォーマンス、スケーラビリティ、および可用性は、SQL、Oracle、Oracle などの他のデータベーススクリプト/分析言語と同様です。この章の目的は、NoSQL の基本的な概念とタイプを説明することです。

Mongodb とはどのタイプの Nosql ですか?

ドキュメントデータベースは、複雑なデータ構造によって相互にリンクされた複数のキーで構成されています。ドキュメントは、さまざまなキーと値のペア、キーと配列のペアなどを含むだけでなく、ネストすることもできます。ドキュメントデータベースとしての MongoDB は、Google Docs と非常によく似ています。

Mongodb は最高の Nosql ですか?

3 番目に優れた NoSQL データベースは、汎用ドキュメントデータベースとして機能するように設計された MongoDB です。ドキュメント指向であるため、すべての情報を 1 つの場所に整理して、1 つのトピックですべての情報に簡単にアクセスできます。

あなたに最適なデータベースはどれですか?

結局、それぞれ長所と短所がある 2 つのデータベースの間に明確な勝者はありません。データベースは、特定のニーズと好みに合わせて調整する必要があります。

Mongodb Nosql はどのように機能しますか?

MongoDB は無料で利用できる NoSQL データベースです。非リレーショナルデータベースとして、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを処理でき、あらゆるファイル形式を処理できます。ドキュメント指向のデータモデルと非構造化クエリ言語が使用されます。非常に柔軟な MongoDB は、複数の種類のデータを格納して組み合わせることができます。

Mongodb：大小の企業にとって頼りになる選択肢

MongoDB は、スケーリング可能で優れたパフォーマンスを備えているため、ミッションクリティカルなアプリケーションに最適です。その結果、Netflix、Uber、および Airbnb は、最も要求の厳しい大規模なアプリケーションを何年にもわたって強化するためにそれを使用している企業の 1 つです。
MongoDB プラットフォームを使用すると、スタートアップや小規模ビジネスで簡単に使用できます。さらに、クラウドストレージに適しているため、企業は必要に応じてスケールアップまたはスケールダウンできます。

次のビッグデータ プロジェクトに Apache HBase が最適な理由