Video: Kembangkan Ekosistem IoT, XL Incar 200 Ribu Pelanggan di 2016 2024
HBase ditulis di Jawa, bahasa yang elegan untuk membina teknologi yang diedarkan seperti HBase, tetapi berhadapan dengannya - tidak semua orang yang ingin memanfaatkan inovasi HBase adalah pemaju Java. Itulah sebabnya terdapat ekosistem pelanggan HBase yang kaya di luar sana yang tujuannya adalah untuk melakukan mengangkat Java yang berat untuk anda dan membolehkan anda menumpukan perhatian untuk membuat kerja HBase untuk anda.
Kaya biasanya merupakan ciri yang baik, tetapi apabila kata sifat itu melintasi garis ke dalam sangat menggembirakan, anda mula mengalami masalah. Berikut adalah gambaran keseluruhan ekosistem pelanggan dalam bentuk rajah. Ambil perhatian bahawa gambar rajah adalah sama dengan rajah seni bina HBase, dengan pandangan meletup kotak klien.
Sarang:
-
Hive adalah projek Apache peringkat atas. Hive menyediakan sendiri keupayaan pergudangan data di atas Apache Hadoop. Ia dilengkapi dengan pengendali penyimpanan untuk HBase, dan juga menyediakan bahasa pertanyaan HiveQL, yang agak sama dengan SQL. Dengan Hive, anda boleh melakukan semua pertanyaan HBase yang anda mahu menggunakan HiveQL dan - sini kicker - tiada pengekodan Java diperlukan apabila anda menggunakan HBase dengan Hive.
-
MapReduce adalah sebahagian daripada rangka kerja Apache Hadoop. Tuntutan MapReduce untuk kemasyhuran adalah bahawa ia adalah satu model pengaturcaraan untuk memproses data selari pada kelompok yang diedarkan. Dalam alam semesta Hadoop, HBase (seperti namanya) "Pangkalan Data Hadoop. "HBase memanfaatkan Sistem Fail Teragih Hadoop (HDFS) dan juga dapat dimanfaatkan oleh MapReduce pekerjaan. Jadual HBase boleh menjadi sumber atau tenggelam kepada pemprosesan selari MapReduce pekerjaan.
-
Babi adalah satu lagi teknologi yang disertakan dengan Apache Hadoop dan, seperti dengan Hive, Babi boleh memanfaatkan HBase. Babi membawa anda ke tahap dengan memberi anda bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang dipanggil Pig Latin, yang boleh melakukan pengarahan MapReduce yang berat untuk anda. Sistem Thrift Berbilang Bahasa:
-
Thrift menyediakan pendekatan yang tidak bersifat bahasa untuk membina pelanggan HBase. Dibangunkan oleh Facebook, Bahasa Pengantar Antara Muka Thrift (IDL) membolehkan anda menentukan jenis data dan antara muka perkhidmatan supaya dua sistem yang berbeza ditulis dalam bahasa yang berbeza dapat berkomunikasi satu sama lain. Selepas IDL ditulis, Thrift menghasilkan kod yang diperlukan untuk komunikasi. Java Client:
-
Jika anda menjadi pemaju Java dan anda memahami selok-belok pakej Java, maka anda akan ingin melihat pakej yang digabungkan dengan distribusi HBase. Sistem REST:
-
Mungkin pendekatan terpantas untuk mengakses jadual HBase adalah untuk memanfaatkan antara muka REST. REST, yang bermaksud Re presentasi S tate T ransfer, adalah teknologi yang membuat kerja penyemak imbas web anda berfungsi. Kebanyakan orang hanya menggunakan pelayar web untuk diberikan hari ini, jadi apa yang boleh menjadi lebih semula jadi bagi sesiapa sahaja daripada hanya menggunakan pelayar kegemaran anda sebagai pintu masuk ke cluster HBase? Seperti dengan pendekatan Thrift, pelayan pintu masuk REST kapal dengan HBase dan anda perlu memulakan sekurang-kurangnya satu untuk membolehkan interaksi pelayar dengan jadual anda. Untuk melakukannya, pilih saja nombor port untuk pelayan gerbang anda dan ketik perintah berikut:
$ INSTALL_DIR / hbase-0. 94. 7 / bin / hbase rest start _p 7777
JRuby (HBase Shell):
-
Cara paling cepat untuk melancarkan lengan baju anda dan belajar menggunakan HBase adalah melalui shell HBase. Seperti yang mungkin anda lihat dalam contoh tangan shell HBase di bahagian sebelumnya, shell adalah alat yang berkuasa untuk berinteraksi dengan HBase. Shell HBase berdasarkan Ruby Interaktif JRuby's Shell atau LHB untuk jangka pendek. Perlu diingat, bagaimanapun, anda juga boleh menulis skrip dan melaksanakannya dalam mod batch.
