기본 데이터를 저장하기 위해 hbase가 의존하는 것

hbase는 "HDFS"를 사용하여 기본 데이터를 저장합니다. HBase는 Hadoop HDFS를 파일 스토리지 시스템으로 사용하여 HBase에 높은 신뢰성의 기본 스토리지 지원을 제공합니다. HDFS는 높은 내결함성을 가지며 저가형 하드웨어에 배포되도록 설계되었습니다.

HBase – Hadoop 데이터베이스는 HBase 기술을 사용하여 저렴한 PC 서버에 대규모 구조화된 스토리지 클러스터를 구축하는 안정성이 뛰어난 고성능 열 중심의 확장 가능한 분산 스토리지 시스템입니다.

hbase는 "HDFS"를 사용하여 기본 데이터를 저장합니다.

HBase는 Google Bigtable의 오픈 소스 구현으로 GFS를 파일 저장 시스템으로 사용합니다. HBase는 Hadoop HDFS를 파일 저장 시스템으로 사용합니다. Google은 Bigtable에서 대규모 데이터를 처리합니다. HBase는 또한 Hadoop MapReduce를 사용하여 HBase에서 대용량 데이터를 처리하기 위해 Chubby를 협업 서비스로 사용하고 HBase는 그에 대응하는 서비스를 사용합니다.

위 그림은 Hadoop EcoSystem의 시스템 각 계층을 설명합니다. 그 중 HBase는 구조화된 스토리지 계층에 위치하며, Hadoop HDFS는 HBase에 대한 높은 신뢰성의 기본 스토리지 지원을 제공하고, Hadoop MapReduce는 HBase에 고성능 컴퓨팅 기능을 제공하며, Zookeeper는 HBase에 대한 안정적인 서비스 및 장애 조치 메커니즘을 제공합니다.

Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)은 범용 하드웨어(상용 하드웨어)에서 실행되도록 설계된 분산 파일 시스템(분산 파일 시스템)을 말합니다. 기존 분산 파일 시스템과 공통점이 많습니다. 그러나 동시에 다른 분산 파일 시스템과의 차이점도 분명합니다. HDFS는 저렴한 시스템에 배포하기에 적합한 내결함성이 뛰어난 시스템입니다. HDFS는 높은 처리량의 데이터 액세스를 제공할 수 있으며 대규모 데이터 세트의 애플리케이션에 매우 적합합니다. HDFS는 파일 시스템 데이터 스트리밍 목적을 달성하기 위해 일부 POSIX 제약 조건을 완화합니다. HDFS는 원래 Apache Nutch 검색 엔진 프로젝트의 인프라로 개발되었습니다. HDFS는 Apache Hadoop Core 프로젝트의 일부입니다.

HDFS는 높은 내결함성을 갖고 있으며 저가형 하드웨어에 배포되도록 설계되었습니다. 또한 대규모 데이터 세트가 있는 애플리케이션에 적합한 애플리케이션 데이터에 액세스하기 위한 높은 처리량을 제공합니다. HDFS는 파일 시스템의 데이터에 대한 스트리밍 액세스가 가능하도록 POSIX 요구 사항을 완화합니다.

HDFS는 마스터/슬레이브 구조 모델을 채택합니다. HDFS 클러스터는 NameNode와 여러 DataNode로 구성됩니다. NameNode는 기본 서버 역할을 하며 파일 시스템의 네임스페이스를 관리하고 클러스터의 DataNode는 저장된 데이터를 관리합니다.

위 내용은 기본 데이터를 저장하기 위해 hbase가 의존하는 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!