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Tout savoir sur la base de données Apache HBase
Dans le contexte du Big Data, il est impératif d’ajuster ses méthodes de gestion des données. Une des solutions les plus efficaces est de distribuer le stockage des données de manière à en faciliter le traitement. Une nouvelle catégorie de systèmes de gestion de bases de données NoSQL a alors émergée, dont Apache HBase.
Qu’est-ce qu’Apache HBase ?
HBase est une base de données NoSQL distribuée, scalable et open source, écrite en Java. Elle adopte les concepts, règles et fonctionnalités de Google BigTable. Fonctionnant généralement au sein du système de fichiers distribué Hadoop (HDFS), cette base de données offre un accès en temps réel, aléatoire et cohérent pour les opérations de lecture et d’écriture, même sur des tables comprenant des milliards de lignes et des millions de colonnes.
Comment est organisée l’architecture d’Apache HBase ?
L’architecture de HBase s’articule autour de trois composants principaux : HMaster, Region Server, Zookeeper.
HMaster, le chef des opérations du cluster HBase
Le HMaster est composant principal du serveur dans l’architecture HBase. Son rôle est de superviser le fonctionnement global du cluster HBase. Il est responsable de la gestion de la création et de la suppression de tables. Il surveille également l’instance de serveur de région présente dans le cluster. HMaster est également responsable du contrôle de l’équilibrage de la charge ou encore de la gestion des basculements par exemple.
ZooKeeper, le coordinateur de HBase
ZooKeeper est un service de coordination distribuée essentiel à HBase. Son infrastructure permet de gérer la configuration, la synchronisation et la détection des pannes au sein du cluster. HBase utilise ZooKeeper pour coordonner les différentes opérations entre les nœuds du cluster, assurant ainsi la cohérence et la synchronisation nécessaires au bon fonctionnement de la base de données distribuée.
Region Server, essentiel pour la distribution des tables au sein du cluster
Dans HBase, les tables sont fragmentées horizontalement en régions, délimitées par des plages de Row Key. Ces régions constituent les entités fondamentales de la distribution des tables au sein du cluster HBase et comprennent des familles de colonnes. Le Region Server, ou serveur de régions opère au sein du DataNode, ou nœud de serveur HDFS dans le cluster Hadoop.
Les régions du Region serveur sont responsables du traitement, de la gestion, de l’exécution, ainsi que de la lecture et de l’écriture des opérations HBase sur un ensemble spécifique. Par défaut, la taille d’une région est de 256 Mo.
Comment fonctionne Apache HBase ?
Dans HBase, les données sont de type tabulaire. Chaque tableau se compose de lignes (row), de colonnes (column) et de cellules (cell).
Composition d’un tableau et d’une ligne (row) dans HBase
Dans un tableau HBase, les lignes sont des entités multiples. Chaque ligne est associée à des valeurs spécifiques dans différentes colonnes. Les lignes sont triées par ordre alphabétique en fonction de la Row Key, ou clé de ligne.
L’objectif est de stocker les données de manière à ce que les lignes apparentées soient à proximité les unes des autres dans le tableau. Généralement, on utilise le domaine du site comme modèle commun de Row Key. Les clés de domaine sont stockées à l’envers, par exemple « org.apache.www » pour « www.apache.org ». De cette manière l’ensemble des lignes liées à Apache sont regroupées dans la table HBase.
Comprendre le fonctionnement des colonnes dans Apache HBase
Une colonne dans HBase est composée d’une famille et d’une qualification de colonnes. Les familles de colonnes regroupent physiquement un ensemble de colonnes et les valeurs associées. Chaque famille de colonnes possède des propriétés de stockage spécifiques, comme la compression des données, la mise en cache des valeurs et l’encodage de Row Key. Chaque ligne de la table HBase partage les mêmes familles de colonnes. On ajoute un label aux familles de colonnes pour indexer une partie des données.
Les cellules Hbase
Une cellule HBase est une combinaison unique d’une ligne, d’une famille de colonnes et d’une qualification de colonnes. Elle contient une valeur spécifique, un label et un timestamp qui représente la version de cette valeur.
Timestamp ou horodatage de valeur
Le timestamp est l’identifiant de version associé à une valeur donnée. Il est enregistré aux côtés de chaque valeur. Par défaut, le timestamp représente l’heure à laquelle les données ont été écrites sur le Region Server.
Quelques opérations courantes HBase
HBase ne prend pas en charge le langage de requête SQL standard. Au lieu de cela, les opérations sur HBase sont effectuées via son API Java native ou à l’aide d’outils spécifiques tels que Apache Phoenix, qui fournit une couche SQL sur HBase.
- Insérer des données : spécifiez la Row Key, le family name, le qualifier name et la valeur associée.
Put put = new Put(Bytes.toBytes(« rowKey »));
put.addColumn(Bytes.toBytes(« family »), Bytes.toBytes(« qualifier »), Bytes.toBytes(« value »));
table.put(put);
- Requête de récupération de data : indiquez simplement la Row Key et la colonne souhaitée.
Get get = new Get(Bytes.toBytes(« rowKey »));
Result result = table.get(get);
- Filtrage de Données : basé sur des critères spécifiques, pour ne récupérer que des enregistrements répondant à certaines règles.
Scan scan = new Scan();
Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(« family »), Bytes.toBytes(« qualifier »), CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes(« value »));
scan.setFilter(filter);
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
- Suppression de data : spécifiez la Row Key et les colonnes associées.
Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(« rowKey »));
delete.addColumn(Bytes.toBytes(« family »), Bytes.toBytes(« qualifier »));
table.delete(delete);
Pourquoi utilise-t-on HBase ?
HBase s’intègre à un système de gestion de données big data et trouve des applications dans des domaines très différents.
HBase dans le médical et la santé
Dans le secteur médical, le service est déployé pour la conservation de séquences génomiques ou l’exécution de tâches MapReduce. Il permet également de stocker l’historique des maladies, au niveau individuel ou régional.
Utilisation de HBase dans les réseaux sociaux
La base de données est particulièrement adaptée aux besoins des réseaux sociaux. Grâce à sa capacité à gérer d’énormes volumes de data avec un accès aléatoire rapide, l’ensemble des données utilisateurs et leur historique d’activité sont stockés. HBase facilite les requêtes rapides dans de vastes bases de données et gère efficacement les flux d’actualités.
Apache HBase pour le commerce électronique
HBase est largement utilisé dans le commerce électronique pour stocker, gérer et analyser efficacement des données comme les informations produits, les historiques d’achat, et les interactions clients. HBase contribue à optimiser les opérations et à prendre des décisions stratégiques basées sur la data en temps réel.
Quelques exemples concrets d’applications HBase
Apache HBase est utilisé par de nombreuses entreprises à travers le monde :
- Facebook utilise HBase pour le stockage de données liées aux messages et aux commentaires, et pour la gestion de l’activité des utilisateurs ;
- Twitter a adopté le service pour stocker et gérer les données en temps réel ;
- Yahoo! l’utilise pour le stocker et gérer la data de messagerie et de médias ;
- Adobe a intégré HBase dans ses solutions pour gérer le stockage d’informations liées aux utilisateurs et aux activités.
Comment Apache HBase se compare-t-il à d’autres bases de données NoSQL ?
Chaque base de données présente ses avantages et s’adapte à des cas d’utilisation spécifiques. Comparons HBase avec d’autres bases de donnés NOSQL comme MongoDB et Cassandra.
| Caractéristique | HBase | MongoDB | Cassandra | ||||
| Modèle de données | Orienté colonnes | Document-oriented | Wide-column store | ||||
| Schéma | Pas de schéma rigide | Souple | Possibilité de modifier le schéma | ||||
| Évolutivité | Évolutivité horizontale | Évolutivité horizontale (sharding) | Évolutivité linéaire | ||||
| Consistance | Cohérence stricte (ACID) | Consistance configurable | Consistance ajustable | ||||
| Langage de requête | Pas de langage de requête standard | Langage de requête basé sur JSON | CQL (Cassandra Query Language) | ||||
| Cas d’utilisation privilégiés | Accès aléatoire rapide, temps réel | Gestion flexible des données | Haute disponibilité, tolérance aux pannes | ||||
| Intégration avec Hadoop | Intégré avec Apache Hadoop | Connecteurs Hadoop disponibles | Compatible avec Hadoop, intégration variable |
Quels sont les avantages par rapport à des solutions traditionnelles ?
Apache HBase présente des avantages clés par rapport aux bases de données traditionnelles :
- une évolutivité horizontale en ajoutant simplement des nœuds au cluster ;
- une tolérance aux pannes grâce à la réplication sur plusieurs nœuds et une haute disponibilité via la distribution sur un cluster ;
- une grande flexibilité pour les données non structurées ;
- une intégration native avec Hadoop ;
- une interopérabilité transparente avec les Services Apache, comme Phoenix pour les requêtes SQL, Hive pour des analyses SQL ou encore Kafka, Spark et Flink pour l’intégration l’analyse et le traitement des flux de données en temps réel ;
- le service peut également être utilisé en conjonction avec Amazon EMR pour gérer des bases de données NoSQL distribuées. HBase sur Amazon EMR offre une solution évolutive et flexible pour le stockage et le traitement de grandes quantités de données distribuées dans le cloud.
Comment Apache HBase s’intègre-t-il avec Apache Hadoop ?
Intégrer Apache HBase à Apache Hadoop est essentiel pour exploiter pleinement les capacités de stockage distribué et de traitement de données massives offertes par ces deux technologies. Assurez-vous d’avoir une installation fonctionnelle d’Hadoop sur votre cluster. Téléchargez et installez ensuite une version compatible HBase. Vous devez ensuite spécifier les paramètres de connexion au HDFS et les adresses ZooKeeper. Une fois votre cluster configuré, il suffit de démarrer vos services puis une instance HBase.
Apache HBase est une base de données NoSQL robuste et fiable, particulièrement bien adaptée aux applications liées au Big Data. Sa scalabilité, son architecture distribuée et son soutien aux transactions ACID sont particulièrement intéressants pour le stockage et la gestion efficace d’énormes volumes de données non structurées.