רכיב HBase אופציונלי של Managed Service for Apache Spark

אתם יכולים לפרוס את הרכיב האופציונלי Apache HBase באשכולות של Managed Service for Apache Spark שנוצרו עם גרסת קובץ האימג' 1.5 או 2.0. רכיב HBase הוצא משימוש, לא נתמך ולא זמין החל מגרסה 2.1. מכיוון שאשכולות Managed Service for Apache Spark הם זמניים, אל תפרסו HBase באותו מיקום בצומתי אשכולות.

במקום זאת, Bigtable מאפשר לכם להחליף את HBase בניהול עצמי על ידי מתן ממשק API פתוח של לקוח HBase וניידות של עומסי עבודה. אתם יכולים להעביר טבלאות של מסדי נתונים ב-HBase ל-Bigtable לאחסון מתמיד, ולהמשיך להריץ אפליקציות של Spark ב-Managed Service for Apache Spark. כדי להגדיר את Bigtable ולהעביר נתונים מפריסות של Managed Service for Apache Spark HBase, צריך לפעול לפי השלבים שמפורטים במסמך הזה.

תחילת העבודה עם Bigtable

‫Cloud Bigtable היא פלטפורמת NoSQL עם יכולת התאמה לעומס וביצועים גבוהים, שמספקת תאימות ללקוח Apache HBase API וניידות לעומסי עבודה של HBase. הלקוח תואם לגרסאות 1.x ו-2.x של HBase API, ואפשר לכלול אותו באפליקציה הקיימת כדי לקרוא מ-Bigtable ולכתוב אליו. באפליקציות HBase קיימות אפשר 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, אתם יכולים ליצור אשכול וטבלאות לאחסון נתונים שאוחסנו בעבר ב-HBase. פועלים לפי השלבים שמפורטים במסמכי התיעוד של Bigtable כדי ליצור מכונה, אשכול וטבלאות עם אותה סכימה כמו של טבלאות HBase. כדי ליצור טבלאות באופן אוטומטי מ-DDL של טבלאות HBase, אפשר להשתמש בכלי לתרגום סכימות.

פותחים את מכונת Bigtable במסוף Google Cloud 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 על מעקב

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

אחרי שיוצרים את הטבלאות ב-Bigtable, אפשר לייבא את הנתונים ולאמת אותם לפי ההנחיות במאמר העברת נתונים מ-HBase ל-Bigtable אופליין. אחרי העברת הנתונים, תוכלו לעדכן את האפליקציות כך שישלחו פעולות קריאה וכתיבה ל-Bigtable.

המאמרים הבאים