HBase は、分散型の列指向のオープン ソース データベースであり、このテクノロジは、Fay Chang が執筆した Google の論文「Bigtable: 構造化データのための分散ストレージ システム」に由来しています。
HBase は、分散型の列指向のオープン ソース データベースであり、このテクノロジーは、Fay Chang が執筆した Google の論文「Bigtable: A Structured Data Platform」に由来しています。分散ストレージシステム」。 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 ストレージを利用するのと同じように、HBase は Hadoop 上で Bigtable のような機能を提供します。 HBase は、Apache の Hadoop プロジェクトのサブプロジェクトです。 HBase は、一般的なリレーショナル データベースとは異なり、非構造化データの保存に適したデータベースです。もう 1 つの違いは、HBase が行ベースではなく列ベースであることです。
HBase - Hadoop データベースは、信頼性が高く、パフォーマンスが高く、列指向のスケーラブルな分散ストレージ システムです。HBase テクノロジを使用すると、安価な PC サーバー上に大規模な構造化ストレージ クラスターを構築できます。
FUJITSU Cliq などの商用ビッグ データ製品とは異なり、HBase は Google Bigtable のオープン ソース実装です。ファイル ストレージ システムとして GFS を使用する Google Bigtable と同様に、HBase はファイル ストレージ システムとして Hadoop HDFS を使用します。 ; Google は処理に MapReduce を実行します。HBase も Hadoop MapReduce を使用して Bigtable 内の大量のデータを処理します。Google Bigtable は共同サービスとして Chubby を使用し、HBase は対応するものとして Zookeeper を使用します。 [1]
上の図は、Hadoop EcoSystem のシステムの各層を説明しています。その中で、HBase は構造化ストレージ層に位置し、Hadoop HDFS は HBase に信頼性の高い基盤となるストレージ サポートを提供し、Hadoop MapReduce は HBase に高性能コンピューティング機能を提供し、Zookeeper は HBase に安定したサービスとフェイルオーバー メカニズムを提供します。
さらに、Pig と Hive は HBase の高級言語サポートも提供しており、HBase でのデータ統計処理の実行が非常に簡単になります。 Sqoop は、便利な RDBMS データ インポート機能を HBase に提供し、従来のデータベース データを HBase に移行するのに非常に便利です。
(1) 論理モデル
Hbase の名前は、Hadoop データベース、つまり Hadoop データベースに由来しています。
主に Hbase をどう使うかというユーザー視点で考えます。
(2) 物理モデル
主にHbase実装の観点から解説します
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