HBase im Hadoop-Ökosystem
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Questions and Answers

Was ist das Hadoop Ecosystem?

Das Hadoop-Ecosystem ist eine Sammlung von Software-Tools, die für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen entwickelt wurden. Es umfasst sowohl Datenspeicherungs- als auch Datenspeicherungs- und Datenanalysetools.

Wozu wurde HBase ursprünglich entwickelt?

HBase wurde ursprünglich als eine Möglichkeit entwickelt, um die Google BigTable-Datenbank zu implementieren.

Welche Eigenschaften von HDFS sind für die Verarbeitung von Daten in HBase ungeeignet?

HDFS ist nicht gut geeignet für schnelle 'Record Lookups', da es für Batch-Verarbeitung konzipiert ist. Außerdem ist es schwierig, inkrementelle Änderungen oder Updates durchzuführen, da HDFS eine Append-only-Architektur hat.

Was sind die Vorteile von HBase?

<p>Unterstützung von Einfügeoperationen in existierenden Datensätzen (B), Schneller Record Lookup (C), Updates durch das Anlegen neuer Versionen (D)</p> Signup and view all the answers

HBase ermöglicht Updates "In Place"?

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen über das Datenmodell in HBase trifft zu? (Mehrere Antworten möglich)

<p>Die Tabellen in HBase sind dünn besetzt, das heißt, viele Zellen sind leer (A)</p> Signup and view all the answers

Wie werden die Daten in HBase gespeichert?

<p>Die Daten in HBase werden in sogenannten HFiles gespeichert. HFiles sind im Dateisystem unveränderlich. HFiles wurden nach dem Vorbild der sstables von Google BigTable entworfen.</p> Signup and view all the answers

Was ist der Unterschied zwischen einem HStore und einem HFile?

<p>Ein HStore ist eine logische Gruppierung von HFiles, die zu einer bestimmten Column Family gehören. Ein HFile ist eine einzelne Datei, die Daten für eine bestimmte Column Family enthält.</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Komponenten sind Teil der HBase-Architektur? (Mehrere Antworten möglich)

<p>Master (B), RegionServer (C), ZooKeeper (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Aufgabe hat der Master in HBase?

<p>Der Master verwaltet die gesamte HBase-Installation und ist für die Koordination der RegionServer verantwortlich.</p> Signup and view all the answers

Wie werden die Tabellendaten in HBase horizontal partitioniert?

<p>Die Tabellendaten werden in HBase horizontal partitioniert, indem sie in Regions aufgeteilt werden.</p> Signup and view all the answers

Welche Aufgabe hat ZooKeeper in HBase?

<p>ZooKeeper ist ein verteilter Verzeichnisdienst, der für die Koordination der verschiedenen Komponenten in HBase sorgt.</p> Signup and view all the answers

Was ist der Zweck der Memtable in HBase?

<p>Die Memtable speichert die aktuellen Änderungen an der Datenbank im Speicher.</p> Signup and view all the answers

Was ist der Zweck des HLog in HBase?

<p>Der HLog ist ein Write-Ahead-Log, der für die Absicherung von Schreibvorgängen verwendet wird.</p> Signup and view all the answers

Welche Arten von Compaction gibt es in HBase?

<p>Es gibt zwei Arten von Compaction: Minor Compaction and Major Compaction.</p> Signup and view all the answers

HBase unterstützt Join Operationen?

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Eigenschaften machen HBase für die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet? (Mehrere Antworten möglich)

<p>Skalierbarkeit und verteiltes Design. (A), Schnelle Schreib- und Leseoperationen. (B), Unterstützung von Atomic-Updates. (C)</p> Signup and view all the answers

Was ist die HBase-Shell?

<p>Die HBase Shell ist ein interaktives Kommandozeilen-Tool, das für die Verwaltung und Manipulation von HBase-Tabellen und -Daten verwendet wird.</p> Signup and view all the answers

Flashcards

HBase

Eine verteilte, spaltenorientierte Datenbank, Teil des Hadoop-Ökosystems.

HDFS

Das Hadoop Distributed File System, speichert große Datenmengen im Hadoop-Ökosystem.

Record Lookup

Schnelles Auffinden einzelner Datensätze in einer Datenbank.

Einfügeoperation

HBase unterstützt das Hinzufügen von Daten zu existierenden Datensätzen.

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HBase Updates

Aktualisierungen erfolgen durch Erstellen neuer Versionen anstelle von In-Place-Änderungen.

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Datenmodell von HBase

Basierend auf dem BigTable-Modell mit Column Families und Row Keys.

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Versionsnummer

Von Nutzern festlegbare eindeutige Identifizierer für Zellen in HBase.

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Column Family

Logische Gruppierung von Spalten in HBase.

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HStore

Speichert die Daten einer Column Family in HFiles.

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Regionen

Horizontale Partitionierung von Column Families in HBase.

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RegionServer

Verwaltet Datenregionen und verarbeitet Lese- und Schreiboperationen.

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HBase-Master

Koordiniert RegionServer und weist Regionen zu.

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ZooKeeper

Verteiltes System zur Koordination und Verwaltung von HBase-Servern.

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Write Ahead Log (WAL)

Sichert Änderungen im memstore vor deren Umsetzung.

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Memtable

Speichert aktuelle Änderungen im Speicher, bevor sie auf die Festplatte geschrieben werden.

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Compaction

Vorgang zur Zusammenfassung von HFiles zur Effizienzsteigerung.

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Minor Compaction

Erzeugt neue HFiles aus alten bei Erreichen eines Schwellenwerts.

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Major Compaction

Alle HFiles werden in ein neues HFile verdichtet, löscht veraltete Informationen.

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Joins in HBase

Keine Unterstützung für Joins, sondern Anwendung auf Ebene der Operationen.

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HBase vs. RDBMS

HBase ist für zufällige Lese- und Schreiboperationen optimiert.

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HBase-Shell

Interaktive Umgebung zur Manipulation von Tabellen in HBase.

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Datenstruktur von HFiles

Feste Struktur, die unveränderlich ist und CSS-ähnliches Access beinhaltet.

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Apache Parquet

Effizientes Speicherformat für Datenverarbeitung in Hadoop.

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HBase Client

Schnittstelle zur Interaktion mit HBase, kommuniziert über ZooKeeper.

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Data Security in HBase

HBase implementiert Sicherheitsmaßnahmen durch Write Ahead Log und Memtable.

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HBase Datenabfrage

Abfragen erfolgen durch den Einsatz von Scan- und Get-Operationen.

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Study Notes

HBase

  • HBase ist eine kolumnenorientierte, verteilte Datenbank.
  • Sie basiert auf HDFS (Hadoop Distributed File System).
  • HBase wurde zur Unterstützung der Batch-Verarbeitung von großen Datenmengen entwickelt.
  • HBase ist nicht geeignet für Record Lookups, inkrementelle Änderungen und Updates.
  • HBase adressiert die Nachteile anderer Systeme durch schnellere Record Lookups und Unterstützung von Einfügeoperationen in existierenden Datensätzen.
  • HBase-Updates werden durch die Erstellung neuer Versionen realisiert.

Hadoop-Ecosystem

  • HBase ist Teil des Hadoop-Ecosystems.
  • Das Hadoop-Ecosystem beinhaltet verschiedene Komponenten wie ETL-Tools, BI-Reporting, RDBMS, Pig, Hive (SQL), Sqoop, MapReduce und HDFS.

HBase vs. HDFS

  • HBase ist für random Writes und Reads optimiert, HDFS jedoch nicht.
  • HBase ist 4-5x langsamer als HDFS im Hinblick auf Hive-Performance.
  • HDFS ist sehr gut für strukturierte Speicherung geeignet.
  • HBase bietet eine spärlichere Spaltenfamilie-Datenmodellierung.
  • Die maximale Datengröße von HDFS liegt bei über 30 PB, während sie bei HBase ca. ~1 PB beträgt.
  • Wichtig: Wenn eine Anwendung weder Random Reads noch Writes benötigt, ist HDFS die bessere Wahl.

Apache Parquet

  • Es gibt row-basierte, column-basierte und hybrid-basierte Speicherlayouts.
  • Parquet ist ein column-basiertes Format für die Speicherung großer Datenmengen.

HBase Datenmodell

  • HBase entspricht dem BigTable-Modell.
  • Es gibt Rowkeys, Column Families, TimeStamps und Werte.
  • Die Row Keys werden lexikographisch sortiert.
  • Tombstone-Markierungen werden für gelöschte Daten verwendet.

HBase-Komponenten

  • Region: Eine Region repräsentiert eine Teilmenge der Daten einer Tabelle.
  • RegionServer: Verwaltet Regionen und verarbeitet Lese-/Schreibvorgänge.
  • HBase-Master: Koordiniert die RegionServer und überwacht das System.

HBase-Physikalische Sicht

  • Jede Column Family wird in einem oder mehreren separaten Dateien gespeichert.
  • Die Dateien heißen HFiles und entsprechen den SSTables von BigTable.
  • Leere Zellen werden nicht gespeichert, es macht also keinen Sinn die ganze Tabelle zu durchsuchen, wenn viele Einträge leer sind.

HBase-Regions

  • Regions entsprechen den Tablets in Bigtable.
  • Jede Column Family wird horizontal in Regions partitioniert.

HBase-Client

  • Der HBase-Client interagiert mit ZooKeeper, um den Standort der ROOT-Region zu finden.
  • Um an die Daten zu gelangen wird die .META. Tabelle abgefragt, um die Daten der einzelnen Tabellen zu lokalisieren.
  • Daten werden im MemStore zwischengespeichert.

Ändern der Daten

  • HFiles sind nicht veränderbar.
  • Veränderungen werden zunächst im MemStore durchgeführt.
  • Die Daten werden in neue HFiles geschrieben und alte gelöscht.

Compaction

  • Minor Compaction: Führt kleine HFiles zusammen.
  • Major Compaction: Erstellt ein neues HFile, indem die gesamte memtable und alle HFiles aus dem WAL vereinigt werden.

Joins

  • HBase unterstützt keine Joins.
  • Join-Operationen müssen auf Anwendungsebene implementiert werden

HBase vs. RDBMS

  • HBase: kolumnenorientiert, Single-Row-Zugriff, keine ACID-Transaktionen.
  • RDBMS: zeilenorientiert, Multi-Row-ACID-Transaktionen.
  • HBase ist für bestimmte Anwendungsfälle besser geeignet als RDBMS (z.B. für extrem große Datenmengen).

Wann sollte HBase verwendet werden?

  • Bei Bedarf an Random Writes und Reads.
  • Für große Datenmengen mit hohen Lese-/Schreibvorgängen.
  • Bei einfachen, bekannten Zugriffsmustern.

HBase-Shell

  • Bietet eine interaktive Umgebung für die Verwaltung von Tabellen sowie für den Insert, Update und Read von Daten.

ROOT/META Tabelle

  • Enthält Metadaten über die Tabelle, Regionen und Regionserver.
  • Jeder Eintrag ist etwa 1 KB groß.
  • Default-Größe pro Bereich: 256 MB
  • 2^18 META Regions, 2^18 USER Regions.
  • Zusammen also 2^36 Bytes = 2^24 TB = 16 Millionen TB.

Der ZooKeeper

  • Der ZooKeeper ist ein verteiltes System, das für Zugriff auf HBase Dateien/Verzeichnisse sorgt.
  • Er bietet einen Filesystem-ähnlichen Zugriff und gibt Information über die Position von Dateien in der Datenbank.

Ablauf des Auffindens mit ZooKeeper

  • Der Hadoop-Client sucht über ZooKeeper den ROOT-Server.
  • Der ROOT-Server liefert den Standort der META-Region.
  • Die META-Region weist Regionen auf die Regionserver zu.
  • Durch den Heartbeat werden Regionserver überwacht und der HBase Master kann Fehler im System erkennen.

Unterschiede zwischen HBase und RDBMS:

  • HBase ist eine NoSQL-Datenbank, RDBMS hingegen ist eine relationale Datenbank.
  • HBase ist skalierbar und kann große Datenmengen verarbeiten.
  • RDBMS ist eher auf konsistente Datenstrukturen und ACID-Transaktionen ausgerichtet.

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Description

Dieser Quiz behandelt die Grundlagen von HBase, einer kolumnenorientierten, verteilten Datenbank, und deren Rolle im Hadoop-Ökosystem. Erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen HBase und HDFS, speziell im Hinblick auf das Datenmanagement und die Leistung. Testen Sie Ihr Wissen über die spezifischen Anwendungen und Einschränkungen von HBase.

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