El ámbito del Big Data no para de crecer y el ecosistema de aplicaciones y herramientas que emplean los profesionales se vuelve cada vez más amplio. En este contexto, nació Apache Hadoop, un framework dedicado al procesamiento y tratamiento de grandes cantidades de datos. Como parte de él, tenemos HBase, un gesto de bases de datos distribuidas y no relacionales.

En este artículo vamos a ver qué es exactamente HBase, un poco de su historia, su integración en Hadoop y que tipo de ventajas y desventajas puede tener su uso en el ámbito del Big Data. Una disciplina en crecimiento y que busca constantemente nuevos profesionales.

En este sentido, para poder encontrar un buen puesto en este ámbito es necesario formarse adecuadamente. Así, un curso de Big Data con especialización en Apache Hadoop puede abrir muchas puertas a quien se decante por este tipo de formación. De esto también hablaremos a lo largo del artículo, pero de momento, vamos a centrarnos en definir HBase.

¿Qué es Apache Hbase?

Apache HBase empezó como un proyecto que pretendía responder a las necesidades de una empresa concreta: Powerset. Esta compañía necesitaba una herramienta que pudiera procesar masivamente grandes cantidades de datos para su uso en búsquedas en leguaje natural. El paso del tiempo le encontró otros usos y HBase ha acabado integrado en HDFS, uno de los componentes del ecosistema de Apache Hadoop.

HBase es, como decíamos, un gestor de bases de datos distribuidas y no relacionales (NoSQL). Esto quiere decir que es un conjunto de bases de datos que se ubican en distintos puntos de un mismo clúster de ordenadores, pero mantienen una relación lógica entre ellas. Por otra parte, el que sean, además, NoSQL significa que almacenan todo tipo de datos no estructurados y no emplean SQL como lenguaje de consulta.

Facebook integró HBase en su servicio de mensajería en 2010

Apache HBase no sirve para sustituir a las bases de datos tradicionales, pero es ampliamente usado como gestor de datos para Big Data gracias a su integración en Apache Hadoop. Además, existe una extensión que proporciona una capa SQL a HBase y le permite trabajar también con bases de datos relacionales.

Así las cosas, actualmente HBase se usa en distintas empresas para el procesamiento, tratamiento y análisis de datos. Al estar integrado en Hadoop es fácil de usar dentro del propio sistema distribuido de este framework. Esto facilita el desarrollo del trabajo en Big Data en todo tipo de empresas, ya que abarata los costes y la necesidad de un departamento IT dedicado.

Características y aplicaciones de Apache Hbase

Una vez que hemos definido qué es HBase y hemos visto algo de su historia, vamos a ver sus principales características y algunas de sus principales aplicaciones dentro del ámbito de Big Data. Entre las características de HBase nos encontramos con que este gestor de bases de datos es:

• Escalable: En Big Data es necesario contar con herramientas que sean fácilmente escalables. HBase, al tratarse de un gestor de bases de datos distribuido es fácilmente escalable ya que, con aumentar el número de ordenadores del clúster podemos aumentar su capacidad de procesamiento.
• Integración: Como hemos dicho, HBase se integra con Apache Hadoop y lo hace tanto en origen como en destino. Esto simplifica su uso ya que forma parte de este ecosistema de aplicaciones, herramientas y tecnologías enfocadas al trabajo en Big Data.
• Automatización: Apache HBase puede usarse de manera automática y automatizar procesos dentro del procesamiento de datos para Big Data.
• Compatibilidad: Cuenta con una API para Java en el lado del cliente. Esto facilita el uso de distintos elementos Java para el trabajo con esta herramienta.

Por otra parte, entre las aplicaciones de HBase destacan:

• Escritura de aplicaciones pesadas
• Proporcionar acceso rápido y aleatorio a los datos que están disponibles dentro de este gestor de bases de datos
• Empresas de redes sociales y buscadores de internet suelen tenerlo integrado de manera interna para distintos servicios.
• Albergar tablas de datos de gran tamaño.

Así, este gestor de bases de datos no relacionales se ha convertido en una herramienta que opera en las capas superiores de aplicación de apache Hadoop, integrada dentro del sistema de archivos distribuidos (HDFS) de este framework.

Apache Hbase: ventajas y desventajas

Una vez que hemos visto todas las características de Apache HBase, también es importante ver cuáles son sus ventajas y desventajas en el trabajo dentro del análisis de datos. Empecemos con las ventajas de HBase:

• Este tipo de bases de datos distribuidas y no relacionales presenta una gran capacidad de almacenamiento. Una table puede tener cientos de millones de filas y millones de columnas.
• HBase permite hacer búsquedas de versiones, así como de los históricos de los datos. De esta manera se puede encontrar fácilmente la versión de la información que necesitamos.
• Cuando existe una carga alta de información se puede escalar el sistema simplemente añadiendo nuevas máquinas al clúster de ordenadores.
• La integración con Hadoop garantiza la fiabilidad de sus datos para el análisis para Big Data.
• Los posibles fallos se pueden evitar ya que cada parte del clúster tiene copias de seguridad de todos los elementos que forman parte de la base de datos, por lo que, si uno falla, los otros pueden seguir trabajando.

No obstante, a pesar de todas sus ventajas, HBase también tiene algunas desventajas:

• Su implementación basada en Java y la arquitectura de Hadoop hace que su API sea más adecuada para proyectos desarrollados en este lenguaje de programación.
• El entrono de desarrollo de los nodos necesita distintas dependencias lo que hace que configurarlo sea problemático.
• Ocupa mucha memoria y al estar configurado y construido para HDFS para el análisis por lotes, el rendimiento de la lectura de datos no es especialmente alto.
• Es relativamente torpe en comparación con otras bases de datos no relacionales.

A pesar de sus desventajas, HBase forma parte de Hadoop y, con ello, resulta útil para empresas que buscan soluciones Big Data a costes reducidos para proyectos desarrollados con arquitectura Java.

¡Fórmate en Big Data!

Poco a poco vas conociendo y dominando más conceptos sobre Big Data. Un ámbito en el que mantenerse actualizado es importante. Tanto como lo es formarse adecuadamente si quieres desarrollarte a nivel profesional en él. Apache HBase es solo una de las múltiples herramientas que se usan en Big Data. Pero son más las que debes conocer.

En este sentido, como hemos dicho anteriormente, Apache Hadoop es una de las múltiples herramientas con las que trabajan las empresas centradas en Big Data. Un ecosistema que tu puedes aprender a manejar con la formación adecuada. En Tokio School contamos con un curso en Big Data: Especialidad Hadoop en el que te formarás de la mano de expertos y profesionales del sector. ¡Infórmate!

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