רכיב HBase אופציונלי של Managed Service for Apache Spark

ההתקנה של רכיב HBase האופציונלי מוגבלת לאשכולות של Managed Service for Apache Spark שנוצרו עם גרסת התמונה 1.5 או 2.0.

‫ Google Cloud מספקת שירותים רבים שמאפשרים פריסה של Apache HBase בניהול עצמי, אבל Bigtable היא לרוב האפשרות הטובה ביותר כי היא מספקת API פתוח עם HBase וניוד של עומסי עבודה. אפשר להעביר טבלאות של מסד נתונים HBase ל-Bigtable כדי לנהל את הנתונים הבסיסיים, בעוד שאפליקציות שבעבר פעלו בשילוב עם HBase, כמו Spark, יכולות להישאר ב-Managed Service for Apache Spark ולהתחבר בצורה מאובטחת ל-Bigtable. במדריך הזה אנחנו מספקים את השלבים הכלליים לתחילת העבודה עם Bigtable, ומפנים למקורות מידע להעברת נתונים אל Bigtable מפריסות של Managed Service for Apache Spark HBase.

תחילת העבודה עם Bigtable

‫Cloud Bigtable היא פלטפורמת NoSQL עם יכולת הרחבה גבוהה וביצועים גבוהים, שמספקת תאימות ללקוח Apache HBase API וניידות לעומסי עבודה של HBase. הלקוח תואם לגרסאות 1.x ו-2.x של HBase API, ויכול להיות שהוא כלול באפליקציה הקיימת כדי לקרוא ולכתוב ב-Bigtable. אפליקציות HBase קיימות יכולות להוסיף את ספריית הלקוח של Bigtable HBase כדי לקרוא ולכתוב נתונים שמאוחסנים ב-Bigtable.

מידע נוסף על הגדרת אפליקציית HBase באמצעות Bigtable זמין במאמר Bigtable ו-HBase API.

יצירת אשכול Bigtable

כדי להתחיל להשתמש ב-Bigtable, צריך ליצור אשכול וטבלאות לאחסון נתונים שאוחסנו בעבר ב-HBase. פועלים לפי השלבים שמופיעים בתיעוד של Bigtable בנושא יצירת מופע, אשכול וטבלאות עם אותה סכימה כמו הטבלאות של HBase. כדי ליצור טבלאות באופן אוטומטי מ-DDL של טבלאות HBase, אפשר להשתמש בכלי לתרגום סכימות.

פותחים את מופע Bigtable ב Google Cloud מסוף כדי לראות את הטבלה ואת תרשימי המעקב בצד השרת, כולל שורות לשנייה, זמן אחזור וקצב העברת נתונים, כדי לנהל את הטבלה החדשה שהוקצתה. מידע נוסף זמין במאמר בנושא מעקב.

העברת נתונים מ-Managed Service for Apache Spark ל-Bigtable

אחרי שיוצרים את הטבלאות ב-Bigtable, אפשר לייבא את הנתונים ולאמת אותם באמצעות ההנחיות במאמר העברת נתונים מ-HBase ל-Bigtable במצב אופליין. אחרי שמבצעים מיגרציה של הנתונים, אפשר לעדכן את האפליקציות כדי לשלוח קריאות וכתיבות ל-Bigtable.

המאמרים הבאים