une introduction à hbase

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HUG France SL2013 – Mai 2013

Introduction à HBaseBase orientée colonnes au dessus d'Hadoop

Charly CLAIRMONTAltic - http://[email protected]@egwada

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/

http://altic.org/

http://twitter.com/egwada

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Un peu d'histoire...

● 2006.11 - Google sort son papier sur BigTable

● 2007.02 - Version prototype d'HBase / contribution à Hadoop

● 2007.10 - Première version d'HBase

● 2008.01 - Hadoop devient un top-level project à la fondation Apache et HBase un sous-projet

● 2010.05 - HBase devient un top-level project à la fondation Apache




Pourquoi HBase ?

● Les jeux de données sont de plus en plus importants : Teraoctets au Petaoctets ou plus

● Le "scale out" est aussi peu cher que le "scale in "

● par simple ajout d'une machine commode● mais il arrive qu'Hadoop ne suffise pas● Nécessité de supporter l'écriture aléatoire et la lecture

aléatoire

Les bases de données traditionnelles ne suffisent tout simplement plus !




HBase est

● Distribuée● Orientée colonne● Multidimensionnelle

● Haute Disponibilité● Haute Performance● Système de stockage




HBase n'est pas

● une base de données SQL traditionnelle● pas de jointure, pas de moteur d'interrogation, pas

de type, pas de SQL● un remplaçant direct de votre SGBDR

● A vous d'apprécier un SGBDR sans schéma● données dénormalisées● table larges et peu peuplées




Comment fonctionne HBase ?

● Deux types de nœuds

● Master et RegionServer● Master (un à la fois)

● Gère les opérations du cluster

– Affectation, répartition de la charge, fractionnement– Haute disponibilité avec Zookeeper

● RegionServer

● héberge les tables, exécute les lectures, écritures● les Clients dialoguent directement avec eux pour les

lectures / écritures




HBase Tables

● Un cluster HBase est constitué d'un nombre quelconque de tables définies par l'utilisateur

● Schéma de la table ne définit que ses familles de colonnes

● Chaque famille se compose d'un certain nombre de colonnes

● Chaque colonne se compose d'un certain nombre de versions

● Colonnes n'existent que lorsqu'ils sont insérés, pour les "NULL" elles sont libres

● Tout sauf les noms de table / famille sont byte[]

● Lignes d'une table sont triés et stockés de manière séquentielle

● Les colonnes d'une famille sont triés et stockés de manière séquentielle




(Table, Row, Family, Column, Timestamp) → Value

Row Key Column Key Timestamp Value

1 info:name 1273516197868 Gaurav

1 info:age 1273871824184 28

1 info:age 1273871823022 34

1 info:sex 1273746281432 Male

2 info:name 1273863723227 Harsh

3 Info:name 1273822456433 Raman

2 Versions de la ligne

Timestamp est entier long

Nom de colonne

Trié selon la clé de la ligne et la clé de la colonne

Famille de colonne

Student table




Les Tables HBase comme structure de données

● Une table fait correspondre les lignes et leur famille

● SortedMap(Row -> List(ColumnFamilies))● Une famille fait correspondre un nom de colonne et ses

versions

● SortedMap(Column -> SortedMap(VersionedValues))● Une colonne fait correspondre l'horodatage et les valeurs

● SortedMap(Timestamp -> Value)

Une table HBase est une structure tri-dimensionnel et triée




Région HBase

● Une table est constitué d'un nombre indéfini de régions

● Région est spécifiée par sa startKey et endKey

● Table Vide :

– table:(Table, NULL, NULL)● Table sur deux régions

– table:(Table, NULL, “MidKey”) et (Table, “MidKey”, NULL)● Une région existe seulement sur un RegionServer à la fois

● Chaque région peut vivre sur un nœud différent

– et est composée de plusieurs fichiers HDFS – et des blocs, dont chacun est reproduit par Hadoop




Architecture HBase (1)





● Les informations des régions et leurs emplacements sont rangées dans des tables spéciales appelées "catalog tables"

● ROOT - table contient les emplacements des méta tables● .META.table contient les schémas et les emplacements des

régions utilisateur● L'emplacement de ROOT est stocké par zookeeper

● c'est l'emplacement "de démarrage"● Zookepper est exploité pour la surveillance et la coordination

● élit le nœud maître● Nœuds éphémères pour détecter les défaillances de nœud

RegionServer




Principales caractéristiques d'HBase

● Partitionnement automatique des données

● Lorsque les données s'accumulent, HBase fractionne automatiquement

● Distribution transparente de la données

● Répartition de la charge est faite par le système lui même● les tables sont triées par lignes, les lignes selon les colonnes

● Définit pour un accès plus rapide● les clés composés facilitent ORDER BY / GROUP BY

● Filtre côté serveur

● Pas de talon d'Achille grâce à Zookeeper




Principales caractéristiques d'HBase (suite)

● Insertion et suppression de nœuds à chaud

● Déplacement des emplacements ne bouge les données● Support de création et de modification des tables à chaud

● tant au niveau des tables qu'au niveau des paramètres de configuration

● Lien étroit avec Hadoop MapReduce

● TableInputFormat / TableOutputFormat● FileOutputFormat




Se connecter à HBase

● Client / API natif en Java

● Get, Scan, Put, Delete classes

● HTablefor read/write, HBaseAdminfor pour les administrateurs

● Client non-Java

● Serveur Thrift (Ruby, C++, PHP, etc)

● Serveur REST

● Pig & Hive

● HBase commandes shell

● Jrubyshell supporte put, delete, get, scan

● Et même les commandes d'administration

● TableInputFormat / TableOutputFormat


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Introduction à HBase

Merci !

Charly CLAIRMONTAltic - http://[email protected]@egwada


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