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HBase에 대해 알아보자
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HBase에 대해 알아보자
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HBase에 대해 알아보자

설명
하둡 기반의 분산 데이터베이스 소개
Last Updated
Last updated March 25, 2023
author
Hanmil Lee
태그
Hbase
DE
Data Engineering

HBase란 무엇인가?

하둡 기반의 분산 데이터베이스 소개

Apache HBase는 대용량 분산 데이터 저장 시스템으로, Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS) 위에 구축된 분산형 NoSQL 데이터베이스입니다. HBase는 구글의 빅테이블 논문에서 영감을 받아 개발되었으며, 대규모 대용량 읽기/쓰기 작업을 처리하는 데 특화되어 있습니다.
HBase는 키-값 저장소로, 행 기반 데이터 모델을 사용합니다. 각 행은 기본 키와 여러 열로 구성되며, 각 열은 임의의 수의 버전을 가질 수 있습니다. HBase는 또한 수평적 확장성을 제공하여, 수천 대의 노드로 클러스터를 확장할 수 있습니다.
HBase는 주로 다음과 같은 용도로 사용됩니다.
  • 대규모 데이터셋에 대한 실시간 읽기/쓰기 작업
  • 웹 애플리케이션의 대용량 테이블 및 인덱스
  • 로그 데이터, 센서 데이터, 이벤트 데이터 등의 대규모 데이터 처리
HBase는 오픈소스 소프트웨어로, Hadoop 에코시스템의 일부입니다. Hadoop의 다른 컴포넌트와 함께 사용하여, 대규모 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다.
HBase는 또한 다양한 클라이언트 라이브러리를 제공합니다. Java, Python, Ruby, C++, PHP 등 다양한 언어를 지원하며, REST API도 제공합니다. 이러한 클라이언트 라이브러리를 사용하여, HBase 데이터를 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다.
HBase는 대규모 데이터 처리에 특화된 시스템이지만, Hadoop과 함께 사용하기 때문에, Hadoop의 다른 컴포넌트와 연계하여 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, MapReduce를 사용하여 HBase 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한, HBase는 Apache Phoenix를 통해 SQL 쿼리를 지원하기 때문에, SQL 기반의 분석도 가능합니다.
HBase의 주요 특징은 다음과 같습니다.
  • 대용량 데이터 처리에 특화된 분산 데이터베이스
  • 행 기반 데이터 모델과 키-값 저장소
  • 수평적 확장성과 고가용성
  • 다양한 클라이언트 라이브러리 지원
  • Hadoop과의 연동 및 다양한 기능 제공
HBase는 대규모 데이터 처리를 위한 강력한 시스템입니다. Hadoop의 다른 컴포넌트와 함께 사용하여, 다양한 분석 및 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

빅데이터를 저장하기 위해서 사용하는 NoSQL 솔루션¹².

Hbase는 구글의 Bigtable⁴ 모델을 따라서 컬럼 패밀리라는 개념으로 데이터를 구성하고, HDFS나 Alluxio와 같은 분산 파일 시스템 위에서 동작합니다³⁴. Hbase는 스키마 변경없이 자유롭게 데이터를 저장할 수 있으며, sparse하고 column-oriented한 방식으로 데이터를 저장합니다². 또한 versioned하고 non-relational한 특징을 가지고 있습니다². Hbase는 실시간 데이터 처리나 임의의 읽기/쓰기 작업에 적합하며, MapReduce와 같은 하둡 에코시스템과 잘 호환됩니다³.

Hbase의 구조와 동작 방식

Hbase는 테이블 단위로 데이터를 저장하며, 테이블은 row key와 컬럼 패밀리로 구성됩니다². 컬럼 패밀리는 관련된 컬럼들의 그룹으로, 각 컬럼 패밀리마다 별도의 파일로 저장됩니다². 테이블은 region이라는 단위로 수평적으로 분할되어 region server라는 노드에 할당됩니다². region server는 region들을 관리하고 읽기/쓰기 작업을 수행합니다². 전체 클러스터를 관리하는 역할은 hmaster라는 노드가 담당합니다. hmaster는 region server들을 조정하고 로드 밸런싱을 하며 실패 복구 등의 작업을 합니다². hmaster와 region server들은 zookeeper라는 서비스와 연결되어 있으며, zookeeper가 클러스터의 상태를 모니터링하고 정보 공유를 위한 저장소 역할을 합니다². hbase에서 각 region의 위치 정보나 테이블 메타데이터 등은 meta table이라는 시스템 테이블에 저장되어 있습니다. meta table은 주키퍼가 관리합니다².
Hbase에 대해 간략히 소개해보았습니다. Hbase는 하둡 기반의 분산 데이터베이스로서 많은 장점과 특징을 가지고 있습니다. 더 자세한 내용은 아래 웹 검색 결과에서 확인할 수 있습니다.
출처: Bing과의 대화, 2023. 3. 22.(1) Apache HBase – Apache HBase™ Home. https://hbase.apache.org/ 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (2) HBase 소개. https://www.joinc.co.kr/w/man/12/hadoop/hbase/about 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (3) Apache HBase - Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_HBase 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (4) What is HBase? | IBM. https://www.ibm.com/topics/hbase 액세스한 날짜 2023. 3. 22..
 

HBase와 Bigtable의 차이점은 무엇인가?

구글의 영향을 받은 컬럼 패밀리 데이터 모델 비교

HBase와 Bigtable은 비슷하지만 같지는 않습니다. HBase는 Bigtable의 논문을 바탕으로 만들어진 오픈소스 프로젝트이고, Bigtable은 구글의 클라우드 서비스로 제공되는 상용 제품입니다¹². HBase와 Bigtable은 모두 NoSQL이고, 컬럼 패밀리 방식으로 데이터를 저장하고, HDFS나 Alluxio와 같은 분산 파일 시스템 위에서 동작합니다²³. 하지만 몇 가지 차이점도 있습니다. 예를 들면,
  • HBase는 자유롭게 설치할 수 있지만, Bigtable은 구글 클라우드에서만 사용할 수 있습니다¹.
  • HBase는 무료이지만, Bigtable은 유료입니다¹.
  • HBase는 항상 일관성을 보장하지만, Bigtable은 최악의 경우 궁극적 일관성을 보장합니다².
  • HBase는 Thrift나 REST API를 지원하지만, Bigtable은 gRPC API를 지원합니다¹.
  • HBase는 서버 사이드 스크립팅이나 확장 기능을 지원하지만, Bigtable은 그렇지 않습니다¹.
  • HBase는 Access Control List로 보안을 관리하지만, Bigtable은 Google's Cloud Identity and Access Management으로 보안을 관리합니다².
HBase와 Bigtable의 차이점에 대해 간단히 설명해보았습니다. 더 자세한 내용은 아래 웹 검색 결과에서 확인할 수 있습니다.
출처: Bing과의 대화, 2023. 3. 22.(1) What it the difference between Hbase and BigTable?. https://stackoverflow.com/questions/24860516/what-it-the-difference-between-hbase-and-bigtable 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (2) Differences between HBase and Cloud Bigtable. https://cloud.google.com/bigtable/docs/hbase-differences 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (3) What it the difference between Hbase and BigTable?. https://stackoverflow.com/questions/24860516/what-it-the-difference-between-hbase-and-bigtable 액세스한 날짜 2023. 3. 22..
 

HBase와 RDBMS의 차이점은 무엇인가?

확장성, 일관성, 속도, ACID 준수 등 측면에서 비교

Hbase와 RDBMS는 데이터베이스 관리 시스템의 종류입니다. 하지만 여러 가지 측면에서 차이점이 있습니다. 예를 들면,
  • 데이터 모델: RDBMS는 관계형 데이터 모델을 사용하고, 데이터를 테이블에 열과 행으로 저장합니다. Hbase는 컬럼 패밀리 데이터 모델을 사용하고, 데이터를 컬럼 패밀리에 열과 행으로 저장합니다. Hbase는 비관계형 데이터 모델을 사용하기 때문에 NoSQL로 분류됩니다¹².
  • 확장성: RDBMS는 일반적으로 수직 확장을 지원하고, 성능을 높이기 위해 단일 머신에 자원을 추가합니다. 반면 Hbase는 수평 확장을 지원하고, 성능을 높이기 위해 시스템에 머신을 추가합니다. Hbase의 수평 확장 능력은 빅데이터를 다루기에 적합합니다¹².
  • 일관성: RDBMS는 강한 일관성을 제공하고, 시스템의 모든 노드가 동시에 같은 데이터를 볼 수 있습니다. Hbase는 궁극적 일관성을 제공하고, 시스템의 다른 노드가 다른 시간에 다른 데이터를 볼 수 있지만 결국 같은 데이터로 수렴합니다¹².
  • 속도: Hbase는 대용량, 고속도의 데이터를 처리하기 위해 설계되었으므로 실시간으로 많은 양의 데이터를 처리할 때 RDBMS보다 빠릅니다¹.
  • ACID 준수: RDBMS는 일반적으로 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 준수하며, 데이터 트랜잭션의 신뢰성과 일관성을 보장합니다. Hbase는 항상 ACID 준수하지 않지만 읽기와 쓰기 작업에 대해서는 강한 일관성을 제공합니다¹.
Hbase와 RDBMS의 차이점에 대해 간단히 설명해보았습니다. 더 자세한 내용은 아래 웹 검색 결과에서 확인할 수 있습니다.
출처: Bing과의 대화, 2023. 3. 22.(1) Difference between RDBMS and HBase - GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-rdbms-and-hbase/ 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (2) HBase vs RDBMS: Feature Wise Comparison - DataFlair. https://data-flair.training/blogs/hbase-vs-rdbms/ 액세스한 날짜 2023. 3. 22..
 

HBase에서 SQL 문법을 사용할 수 있는 방법은 무엇인가?

Phoenix, Hive, Spark 등 오픈 소스와 통합하여 SQL 액세스

HBase에서 SQL 문법을 사용할 수 있는 방법은 몇 가지 있습니다. HBase는 기본적으로 SQL 엔진을 제공하지 않지만, 다른 오픈 소스 프로젝트들과 통합하여 SQL 액세스를 지원할 수 있습니다. 예를 들면,
  • Apache Phoenix: HBase의 데이터에 대한 JDBC 드라이버와 SQL 쿼리 엔진을 제공합니다. Phoenix는 HBase의 API를 사용하여 쿼리를 실행하고, 성능 향상을 위해 보조 인덱스나 통계 정보를 생성할 수 있습니다¹².
  • Apache Hive: Hadoop의 데이터 웨어하우스 소프트웨어로, HDFS나 Amazon S3에 저장된 데이터에 대한 SQL 쿼리 엔진을 제공합니다. Hive는 HBase의 데이터를 외부 테이블로 정의하고, HiveQL이라는 SQL 방언으로 쿼리할 수 있습니다³⁴.
  • Apache Spark: 빅데이터 처리를 위한 고성능 프레임워크로, Spark SQL이라는 모듈을 통해 구조화된 데이터에 대한 SQL 쿼리 엔진을 제공합니다. Spark SQL은 HBase의 데이터를 DataFrame이나 Dataset으로 읽고 쓰기 위해 Spark HBase 커넥터를 사용할 수 있습니다⁵ .
HBase에서 SQL 문법을 사용할 수 있는 방법에 대해 간단히 설명해보았습니다. 더 자세한 내용은 아래 웹 검색 결과에서 확인할 수 있습니다.
출처: Bing과의 대화, 2023. 3. 22.(1) Spark를 사용하여 HBase 데이터 읽기 및 쓰기 - Azure HDInsight. https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/hdinsight/hdinsight-using-spark-query-hbase 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (2) HBase란 무엇입니까? – Amazon Web Services(AWS). https://aws.amazon.com/ko/elasticmapreduce/details/hbase/ 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (3) Hbase和MySQL的区别是什么？一文深度对比！ - 腾讯云开发者社区 .... https://cloud.tencent.com/developer/article/1885676 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (4) 我终于看懂了HBase，太不容易了... - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/145551967 액세스한 날짜 2023. 3. 22.. (5) HBase 소개. https://www.joinc.co.kr/w/man/12/hadoop/hbase/about 액세스한 날짜 2023. 3. 22..