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📊 Introduction to HBase

📊 HBase 简介

What is HBase?

什么是 HBase？

HBase is an ==open-source==, ==non-relational==, and ==distributed database== from the ==Apache stack== modeled after ==Google’s Bigtable==. It is a ==column-oriented database management system== that runs on top of the ==Hadoop Distributed File System (HDFS)==, providing a ==fault-tolerant== way of storing large quantities of ==sparse data==. HBase is especially designed for ==real-time Big Data applications==.
HBase 是一个==开源==、==非关系型==、==分布式数据库==，源于 ==Apache 技术栈==，模仿了 ==Google 的 Bigtable==。它是一个==列式数据库管理系统==，运行在 ==Hadoop 分布式文件系统(HDFS)==之上，为存储大量==稀疏数据==提供了一种==容错==的方式。HBase 专为==实时大数据应用==而设计。

Overview of HBase

HBase 概述

  • Purpose: HBase is used to handle ==large data sets== and is suitable for applications requiring ==real-time access== to data.
  • 用途：HBase 用于处理==大型数据集==，适用于需要==实时访问==数据的应用。
  • Functionality: It allows for ==random read/write access== to data stored in HDFS and is capable of managing massive amounts of data, ranging from ==terabytes (TB)== to ==petabytes (PB)==.
  • 功能：它允许对存储在 HDFS 中的数据进行==随机读/写访问==，并且能够管理从==太字节(TB)==到==拍字节(PB)==的海量数据。

Relationship between HBase and Hadoop

HBase 与 Hadoop 的关系

HBase operates on top of HDFS, enhancing Hadoop’s capabilities by providing:
HBase 在 HDFS 之上运行，通过提供以下功能来增强 Hadoop 的能力：

  • In-memory processing: This feature allows HBase to significantly increase the speed of read/write operations compared to HDFS, which relies on MapReduce for processing.
  • 内存处理：与依赖 MapReduce 进行处理的 HDFS 相比，此功能使 HBase 能够显著提高读/写操作的速度。
  • Dynamic changes: Unlike HDFS, which has a rigid architecture, HBase allows for dynamic changes and is suitable for real-time processing.
  • 动态更改：与具有刚性架构的 HDFS 不同，HBase 允许动态更改，适用于实时处理。
Feature HDFS HBase
特性 HDFS HBase
Type Java-based file system Java-based NoSQL database
类型 基于 Java 的文件系统 基于 Java 的 NoSQL 数据库
Architecture Rigid, does not allow changes Dynamic, allows for changes
架构 刚性，不允许更改 动态，允许更改
Use Case Write-once, read-many Random write and read
用例 一次写入，多次读取 随机写入和读取
Processing Type Offline batch processing Real-time processing
处理类型 离线批处理 实时处理
Access Latency High latency for access operations Low latency access to small amounts of data
访问延迟 访问操作延迟高 低延迟访问少量数据

HBase Use Cases

HBase 用例

HBase is particularly useful in various applications, including:
HBase 在各种应用中特别有用，包括：

  1. Telecom Industry:
  2. 电信行业：
    • Problem: Storing billions of Call Detail Records (CDR) and providing real-time access.
    • 问题：存储数十亿的呼叫详细记录(CDR)并提供实时访问。
    • Solution: HBase is used to manage large volumes of data efficiently while allowing fast querying.
    • 解决方案：HBase 用于高效管理大量数据，同时允许快速查询。
  3. Banking Industry:
  4. 银行业：
    • Problem: Handling millions of records daily and needing analytics for fraud detection.
    • 问题：每天处理数百万条记录，并需要进行分析以进行欺诈检测。
    • Solution: HBase allows for quick processing and analytics of vast datasets.
    • 解决方案：HBase 允许对海量数据集进行快速处理和分析。
  5. Tracking Applications:
  6. 追踪应用：
    • Applications that require frequent updates and manage real-time data.
    • 需要频繁更新和管理实时数据的应用。
  7. Search Engine Applications:
  8. 搜索引擎应用：
    • HBase provides the necessary storage and row-level access for managing document libraries, using indexing techniques to enhance search capabilities.
    • HBase 为管理文档库提供必要的存储和行级访问，使用索引技术来增强搜索功能。

HBase Application Scenarios

HBase 应用场景

  • Search Engine Indexing:
  • 搜索引擎索引：
    • Crawlers store new pages in HBase, and a MapReduce job generates indexes for efficient search operations.
    • 爬虫将新页面存储在 HBase 中，然后 MapReduce 作业生成索引以实现高效的搜索操作。

Steps for HBase to Index the Internet:

HBase 索引互联网的步骤：

  1. Crawler grabs new pages and stores them line by line in HBase.
  2. 爬虫抓取新页面并将其逐行存储在 HBase 中。
  3. A MapReduce job generates indexes for the web search applications.
  4. MapReduce 作业为 Web 搜索应用生成索引。
  5. Users initiate network search requests.
  6. 用户发起网络搜索请求。
  7. Web search applications query indexed documents or retrieve them directly from HBase.
  8. Web 搜索应用查询索引文档或直接从 HBase 中检索它们。
  9. Search results are submitted to users.
  10. 搜索结果提交给用户。

Storage Mechanism in HBase

HBase 中的存储机制

HBase consists of tables with billions of rows and millions of columns, making it suitable for applications that require ==high-speed access== to structured, semi-structured, and unstructured data. It leverages HDFS for storage while providing enhanced capabilities for real-time data processing.
HBase 由包含数十亿行和数百万列的表组成，使其适用于需要对结构化、半结构化和非结构化数据进行==高速访问==的应用。它利用 HDFS 进行存储，同时为实时数据处理提供增强的功能。

🖥️ Monitoring Systems and Data Management

🖥️ 监控系统和数据管理

Importance of Monitoring

监控的重要性

  • Monitoring Health: Essential to maintain the normal operation of products by monitoring servers and software (from OS to user-interactive applications).
  • 健康监控：通过监控服务器和软件(从操作系统到用户交互应用)，对于维持产品的正常运行至关重要。
  • Large-Scale Monitoring: Requires a capable monitoring system to collect and store various parameters from different data sources.
  • 大规模监控：需要一个强大的监控系统来从不同的数据源收集和存储各种参数。

OpenTSDB: Open Time Series Database

OpenTSDB：开源时序数据库

  • Developed by StumbleUpon to collect various monitoring parameters into a single server.
  • 由 StumbleUpon 开发，用于将各种监控参数收集到单个服务器中。
  • Time-Series Data: Data collected and recorded over time.
  • 时序数据：随时间收集和记录的数据。
  • Core Platform: Uses HBase to store and retrieve collected parameters.
  • 核心平台：使用 HBase 来存储和检索收集的参数。
  • Purpose:
  • 目的：
    • Extensible metrics collection system.
    • 可扩展的指标收集系统。
    • Stores metrics for long-term access.
    • 存储指标以供长期访问。
    • Allows new metrics to be added as features evolve.
    • 允许随着功能的演进添加新的指标。

Use of OpenTSDB

OpenTSDB 的使用

  • Monitors all infrastructure and software, including the HBase cluster itself.
  • 监控所有基础设施和软件，包括 HBase 集群本身。

📈 Advertisement Impressions and Clickstream

📈 广告展示和点击流

  • Online Advertising: A major revenue source for online products, providing free services with targeted ads based on user profiles.
  • 在线广告：在线产品的主要收入来源，通过基于用户画像的定向广告提供免费服务。
  • Data Characteristics:
  • 数据特征：
    • Continuous flow.
    • 持续流动。
    • Easily divided by users.
    • 易于按用户划分。
  • Immediate Use: Data can be utilized immediately for online optimization of user-profile models.
  • 即时使用：数据可以立即用于在线优化用户画像模型。

HBase for User Interaction Data

用于用户交互数据的 HBase

  • Capture and Process: HBase effectively captures clickstream data and user interaction data.
  • 捕获和处理：HBase 有效地捕获点击流数据和用户交互数据。
  • Processing Methods: Utilizes techniques like MapReduce for data cleaning and enhancement.
  • 处理方法：利用 MapReduce 等技术进行数据清洗和增强。

🌐 Information Exchange in Social Networks

🌐 社交网络中的信息交换

  • Role of Social Websites: Facilitate interactions among users and allow them to view the history of their communications.
  • 社交网站的角色：促进用户之间的互动，并允许他们查看其通信历史。
  • Storage Advantage: Cheap storage innovations allow social networking companies to maintain extensive interaction histories.
  • 存储优势：廉价的存储创新使社交网络公司能够维护广泛的互动历史。

HBase in Social Networking

HBase 在社交网络中的应用

  • Facebook Messages: Entirely backed by HBase, storing all messages exchanged between users.
  • Facebook 消息：完全由 HBase 支持，存储用户之间交换的所有消息。
  • Requirements:
  • 要求：
    • High write throughput.
    • 高写入吞吐量。
    • Extremely large tables.
    • 极大的表。
    • Strong consistency within a datacenter.
    • 数据中心内的强一致性。

HBase Usage Across Industries

HBase 在各行各业的应用

Industry行业 Use Case Description用例描述
Medical Storing genome sequences, disease history.
医疗 存储基因组序列、疾病史。
Sports Storing match histories for analytics and predictions.
体育 存储比赛历史用于分析和预测。
Web Storing user history and preferences for targeted marketing.
网络 存储用户历史和偏好以进行定向营销。
Oil and Petroleum Storing exploration data for predictive analysis.
石油 存储勘探数据以进行预测分析。
E-commerce Recording customer search history for targeted advertising.
电子商务 记录客户搜索历史以进行定向广告。

RDBMS vs. HBase

RDBMS 与 HBase 对比

Definitions

定义

  • Relational Database Management System (RDBMS):
  • 关系型数据库管理系统 (RDBMS)：
    • Based on the relational model by E. F. Codd.
    • 基于 E. F. Codd 的关系模型。
    • Functions include creating, reading, updating, and deleting data.
    • 功能包括创建、读取、更新和删除数据。
  • HBase:
  • HBase：
    • Column-oriented database management system on top of ==Hadoop Distributed File System (HDFS)==.
    • 运行在 ==Hadoop 分布式文件系统(HDFS)==之上的列式数据库管理系统。
    • Suited for sparse data sets, open source, and written in Java.
    • 适用于稀疏数据集，开源，用 Java 编写。
    • Capable of storing massive amounts of data from terabytes to petabytes.
    • 能够存储从太字节到拍字节的海量数据。

Key Differences

主要区别

Feature特性 RDBMS HBase
Query Language Requires SQL No SQL
查询语言 需要 SQL 无 SQL
Schema Fixed schema No fixed schema
模式 固定模式 无固定模式
Orientation Row-oriented Column-oriented
方向 行式 列式
Scalability Not scalable Scalable
可伸缩性 不可伸缩 可伸缩
Nature Static Dynamic
性质 静态 动态
Data Retrieval Slower retrieval Faster retrieval
数据检索 检索较慢 检索较快
Data Types Structured data only Structured, unstructured, semi-structured
数据类型 仅结构化数据 结构化、非结构化、半结构化
Sparse Table Optimization Not optimized for sparse tables Good with sparse tables
稀疏表优化 未对稀疏表进行优化 擅长处理稀疏表

HBase Table Structure

HBase 表结构

  • Schema: Defines only column families; multiple column families can exist in a table.
  • 模式：仅定义列族；一个表中可以存在多个列族。
  • Cell Values: Each has a timestamp.
  • 单元格值：每个值都有一个时间戳。

Storage Mechanism

存储机制

  • Table: A collection of rows.
  • 表：行的集合。
  • Row: A collection of column families.
  • 行：列族的集合。
  • Column Family: A collection of columns.
  • 列族：列的集合。

Summary of Key Concepts

关键概念总结

  • HBase is a ==column-oriented NoSQL database== well-suited for large-scale data storage and retrieval.
  • HBase 是一个==面向列的 NoSQL 数据库==，非常适合大规模数据存储和检索。
  • It leverages ==HDFS== for data storage and is particularly effective for applications requiring high write and read throughput.
  • 它利用 ==HDFS== 进行数据存储，对于需要高写入和读取吞吐量的应用尤其有效。Understanding the differences between RDBMS and HBase is crucial for selecting the right database technology for specific use cases.
  • 理解 RDBMS 和 HBase 之间的差异对于为特定用例选择正确的数据库技术至关重要。

🗄️ Hadoop and HBase Overview

🗄️ Hadoop 和 HBase 概述

Hadoop Architecture

Hadoop 架构

  • Hadoop is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers.
  • Hadoop 是一个允许在计算机集群上对大型数据集进行分布式处理的框架。
  • It includes a ==distributed storage system==, known as the ==Hadoop Distributed File System (HDFS)==.
  • 它包括一个==分布式存储系统==，称为 ==Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)==。

HDFS Characteristics

HDFS 特性

  • Master-Slave Architecture:
  • 主从架构：
    • HDFS operates on a master-slave architecture that stores data across the cluster.
    • HDFS 在主从架构上运行，该架构将数据存储在整个集群中。
    • The master node manages the metadata and the slave nodes store the actual data.
    • 主节点管理元数据，从节点存储实际数据。

HBase: An Introduction

HBase：简介

  • HBase is an open-source database from Apache that operates on the Hadoop cluster.
  • HBase 是一个来自 Apache 的开源数据库，运行在 Hadoop 集群上。
  • It falls under the category of ==non-relational database management systems (NoSQL)==.
  • 它属于==非关系型数据库管理系统 (NoSQL)== 的范畴。

Comparison with RDBMS

与 RDBMS 的比较

  • RDBMS (Relational Database Management Systems) are used for SQL databases and include systems like:
  • RDBMS(关系型数据库管理系统)用于 SQL 数据库，包括以下系统：
    • MS SQL Server
    • IBM DB2
    • Oracle
    • MySQL
    • Microsoft Access

HBase Characteristics

HBase 特性

  • Column-Oriented Database: HBase is specifically a column-oriented database management system.
  • 列式数据库：HBase 专门是一种列式数据库管理系统。
  • Data Storage:
  • 数据存储：
    • Tables in HBase are sorted by row.
    • HBase 中的表按行排序。
    • The table schema only defines ==column families==, which consist of key-value pairs.
    • 表模式仅定义==列族==，列族由键值对组成。Differences Between RDBMS and HBase

RDBMS 和 HBase 之间的差异

Feature RDBMS HBase
特性 RDBMS HBase
Structure Table-based with rows and columns Column-oriented with column families
结构 基于表的行和列 面向列，带有列族
Schema Definition Fixed schema with defined tables Flexible schema with dynamic columns
模式定义 具有已定义表的固定模式 具有动态列的灵活模式
Data Retrieval SQL queries for structured data Access via APIs for sparse data
数据检索 用于结构化数据的 SQL 查询 通过 API 访问稀疏数据
Use Cases Transactional systems Real-time analytics and big data
用例 事务系统 实时分析和大数据

HBase Table Structure

HBase 表结构

  • A table in HBase can have multiple ==column families==.
  • HBase 中的一个表可以有多个==列族==。
  • Each ==column family== can contain any number of columns, allowing for flexible data modeling.
  • 每个==列族==可以包含任意数量的列，从而实现灵活的数据建模。