HBase vs. Cassandra: Unterschied zwischen HBase und Cassandra [2022]

Einführung

Bei der Arbeit mit großen Datensätzen ist es entscheidend, über Speichereinheiten und Verwaltungssysteme zu verfügen, die solch große Datenmengen verarbeiten können. HBase und Cassandra sind zwei solcher skalierbaren Datenbanken. Beide sind in der Lage, große Datenmengen ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten. Beide sind Open-Source-Datenbanken und arbeiten am Konzept der linearen Skalierbarkeit. Außerdem sind beide Datenbanken nicht relational.

Cassandra wird von Unternehmen wie Activision, Apple, Instagram und Netflix verwendet, um nur einige zu nennen.

HBase wird von Unternehmen wie Siemens, Nvidia und Pinterest verwendet, um nur einige zu nennen. Einige der Implementierungen von Cassandra bei Apple verarbeiten über 10 PB an Daten.

In unserer Analyse von HBase vs. Cassandra diskutieren wir die Unterschiede und einige gemeinsame Funktionalitäten zwischen diesen Systemen. Es würde Ihnen bei der Entscheidung helfen, welche Datenbank Sie in Ihrem nächsten Big-Data-Projekt verwenden möchten, und dabei helfen, einige der Wissenslücken in Bezug auf diese Datenbanken zu schließen.

Unterschiede

1. Basisinfrastrukturen

Bei der Erörterung von HBase vs. Cassandra ist es zunächst erforderlich, die Basisinfrastrukturen zu verstehen. Obwohl beide angeblich auf NoSQL-Datenbanken stehen, ist Cassandra eher eine reine Implementierung. Im Gegensatz zu Cassandra verwendet HBase die auf Hadoop basierende NoSQL-Datenbank. Darüber hinaus wurden Cassandra und HBase beide von Googles BigTable abgeleitet, aber in HBase finden wir einige Spuren von Amazons Dynamo.

2. Basisknoten

In HBase verwenden wir Master-Knoten, mit denen die lokalen Server und die damit verbundenen Aktionen überwacht und koordiniert werden. Neben den Master-Knoten gibt es Standby-Knoten. Diese werden verwendet, falls ein Master-Knoten ausfällt, und auch bei der Kommunikation zwischen Knoten. In Cassandra gibt es für die Kommunikation zwischen den Knoten eher Seed-Knoten als Master-Knoten. Um die Skalierbarkeit und Leistung sicherzustellen, enthält ein einzelner Cluster in Cassandra mehrere Seed-Knoten.

3. Kommunikation zwischen den Knoten

In beiden Datenbanken ist die Kommunikation zwischen den Knoten entscheidend, um die Leistung der Datenbank bei großen Datensätzen zu steigern. In HBase wickelt das ZooKeeper-Protokoll die gesamte Kommunikation zwischen den Knoten ab. Dieses Protokoll ist einem Master-Slave-Netzwerkprotokoll ziemlich ähnlich. Im ZooKeeper-Protokoll fungiert ein Knoten als Master, und andere Knoten sind für die gesamte Kommunikation vom Master-Knoten abhängig.

In Cassandra wird ein Gossip-Protokoll verwendet. Wie das Wort schon sagt, ist die Kommunikation verkettet. Die Kommunikation zwischen Knoten wird durch Nachrichtenübermittlung zwischen den Knoten implementiert. Die Daten werden also an jedem Knoten repliziert.

4. Abfragesprache

Obwohl HBase und Cassandra beide auf JRuby und Shell basieren, gibt es einen kritischen Punkt für HBase vs. Cassandra . Cassandra verwendet seine spezifische Abfragesprache, die als CQL bekannt ist. Cassandra Query Language oder CQL ist die primäre Sprache für die Kommunikation mit einer Cassandra-Datenbank. Um über CQL auf Cassandra zuzugreifen, ist das am häufigsten verwendete Tool CQL Shell (CQLSH). Aus diesem Grund wird Cassandra manchmal als funktionsreicher als HBase angesehen.

5. Transaktionsmechanismen

Da es sich bei beiden um nicht relationale Datenbanken handelt, bieten Cassandra und HBase nicht die grundlegenden RDBMS-ACID-Transaktionen mit Rollback und Sperren an. Cassandra bietet atomare, isolierte und dauerhafte Transaktionsmechanismen mit einstellbarer Konsistenz.

In HBase wird ein Transaktionsserver verwendet, um Transaktionen zu verarbeiten. Für leichtgewichtige Transaktionen verwendet HBase Read-Check-Delete- und Check-Put-Mittel. Cassandra verwendet jedoch Compare-Set und Row-Write-Isolation für die Handhabung von Lightweight-Transaktionen.

6. Infrastruktur

Wie bereits erwähnt, wird HBase auf der Grundlage von Hadoop entwickelt. Daher nutzt HBase die Basisinfrastruktur von Hadoop und bietet ähnliche Funktionalitäten wie ZooKeeper, Masterknoten usw. Cassandra wird jedoch mit Protokollen wie Gossip, Snitch, Partitioner, Replica Placement Strategy usw. erstellt.

Cassandra verwendet Elemente wie Rechenzentren und String-Sortierung und CQL-Tabellen. Cassandra wird häufig zusammen mit Hadoop oder Storm verwendet, indem der Infrastrukturtyp als Einzelknoten beibehalten wird. Es gibt nur einen Nachteil dabei. Die Komplexität steigt mit der Verwendung anderer Systeme in Kombination mit Cassandra.

7. Partitionierung und Koprozessor

HBase bietet keine Unterstützung für geordnete Partitionierung. Obwohl HBase Koprozessorfunktionen zulässt, unterstützt es keinen Leselastausgleich, da eine einzelne Zeile als ein Regionsserver betrachtet wird. Cassandra bietet jedoch Unterstützung für die geordnete Partitionierung. Damit kann Cassandra eine Zeilengröße von mehreren MB anbieten. Aber Cassandra unterstützt weder die bereichsbasierten Zeilenscans, noch bietet es Unterstützung für die Coprozessor-Funktionalität.

Dies waren einige der Hauptunterschiede zwischen HBase und Cassandra . Aber einige andere Unterschiede sollten auch betrachtet werden.

Bloom-Filter: Ein Bloom-Filter ist eine Datenstruktur, die zur Verarbeitung kontinuierlicher Datenströme verwendet wird. Bloom-Filter sind platzsparend und probabilistisch. HBase verwendet Boom-Filter, um zu prüfen, ob eine bestimmte Zeile oder Zelle in der StoreFile vorhanden ist oder nicht. Einige betrachten Boom-Filter als eine Art Indizierung für HBase. In Cassandra werden Boom-Filter bei der Suche nach einigen Daten in einer bestimmten Datei verwendet.

Setup und Dokumentation: Obwohl HBase einfacher einzurichten scheint, ist der Cassandra-Cluster viel einfacher zu optimieren und einzurichten als der HBase-Cluster. Cassandra bietet auch eine etwas bessere Dokumentation, die das Anpassen und Lernen erleichtert. Die Funktionsweise von HBase könnte schwieriger zu verstehen sein. Dennoch kann mit geeigneten Quellen effektiv bekannt sein.

Nutzung über WAN: Beide Datenbanken ermöglichen die Datenreplikationsfunktionalität über WAN (Wide Area Network) . In Cassandra erfolgt dies durch Zeilenreplikationen, die von einem zufälligen Partitionierungsmodul bereitgestellt werden. In HBase erfolgt die Reproduktion asynchron, indem die Cluster als Speichereinheiten repliziert werden.

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Fazit

Dies waren also einige der Hauptpunkte unserer Analyse von HBase vs. Cassandra . Da beide Datenbanken auf NoSQL basieren, werden sie manchmal als Zwillinge verwechselt. Aber wenn man sich die Kernkomplexitäten ansieht, tauchen die Unterschiede auf. Wenn Sie sich die Analyse ansehen, können Sie die für Ihr Big-Data-Projekt nützliche auswählen. Beide Datenbanken haben einige Vor- und Nachteile. Daher ist es entscheidend, die Verwendung der Datenbank in Ihrem Projekt zu verstehen und entsprechend auszuwählen.

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