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L'essentiel de Hadoop

Identifier les cas d'utilisation de HBase

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Découvrez le positionnement d'HBase pour stocker des données. Définissez son domaine d'utilisation selon ses points forts et ses points faibles.
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Transcription

Au sein de ce chapitre, nous allons étudier HBase, la base de données NoSQL d'Hadoop. Alors il faut comprendre que HBase est une base de données NoSQL, c'est-à-dire qu'elle ne peut pas s'interroger avec le SQL, le « Simple Query Language ». Elle arrive donc et se positionne donc en opposition au SGBDR classique. SGBDR, pour « Système de Gestion de Base de Données Relationnelle ». HBase n'est donc pas une base de données relationnelle, contrairement à du MySQL, du Oracle ou du PostgreSQL. Alors, il y a des différences fondamentales entre HBase et les SGBDR, notamment un SGBDR est fortement structuré, ça veut dire que la structure, les noms des tables, les noms des colonnes, le type pour chaque colonne, est défini à l'avance et est difficile à modifier, c'est-à-dire qu'il va nécessiter une opération coûteuse de réindexation de la table, notamment lorsqu'on veut le modifier. Sur HBase, c'est pauvrement structuré. Ça veut dire qu'il y a une structure de base mais ça veut dire qu'elle peut être étendue et que tout n'a pas besoin d'être défini à l'avance. Par ailleurs, le modèle sur un SGBDR est statique, il ne peut pas être modifié directement lors du cycle de vie des données, il nécessite une réindexation de la table, alors que sur HBase, il est souple et il est très évolutif. Il permet d'évoluer directement en même temps que les données. Par ailleurs, un SGBDR est peu scalable. Il est scalable verticalement. Ça veut dire qu'on peut augmenter les possibilités, les capacités de la base de données, en augmentant la puissance de la machine, que ce soit la mémoire, le CPU, la RAM, etc. Cependant, il est difficilement scalable horizontalement, notamment du fait des relations. En effet, découper une base de données pour la mettre sur plusieurs serveurs sur un modèle de SGBDR, est compliqué, dès lors qu'il commence à y avoir des relations, des jointures, etc. Sur HBase, c'est très fortement scalable. Effectivement, HBase est conçu pour pouvoir stocker plusieurs centaines de milliards de données directement, et donc pouvoir les stocker sur plusieurs serveurs directement. Par contre, HBase ne peut pas avoir de relations, il ne peut pas faire de jointures entre les données, on est plus sur du relationnel. Enfin, HBase n'a pas la possibilité d'avoir des transactions à proprement parler, sur plusieurs opérations, la transaction sera uniquement par opération et par ligne. HBase est de ce fait adapté dans le cas où on a des très fortes volumétries de données qui ne peuvent tenir de façon correcte sur un serveur, c'est-à-dire qui dépassent plusieurs centaines, voire plusieurs téras de données et où on a des besoins de faible latence en lecture, en écriture, ou en lecture et écriture.

L'essentiel de Hadoop

Mettez en pratique les concepts spécifiques à Hadoop. Abordez l'HDFS pour le stockage, les MapReduce pour le traitement, ainsi que la base de données NoSQL d​e Hadoop : HBase.

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Logiciel :
HBase HBase 1.2
Spécial abonnés
Date de parution :31 mars 2017

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