HBase vs. Cassandra: diferencia entre HBase y Cassandra [2022]

Introducción

Al trabajar con grandes conjuntos de datos, es fundamental contar con unidades de almacenamiento y sistemas de gestión que puedan manejar una cantidad tan grande de datos. HBase y Cassandra son dos de esas bases de datos escalables. Ambos son capaces de manejar grandes cantidades de datos sin comprometer el rendimiento. Ambos son bases de datos de código abierto y trabajan en el concepto de escalabilidad lineal. Además, ambas bases de datos no son relacionales.

Cassandra es utilizada por compañías como Activision, Apple, Instagram y Netflix, por nombrar algunas.

HBase es utilizado por empresas como Siemens, Nvidia y Pinterest, por nombrar algunas. Algunas de las implementaciones de Cassandra en Apple manejan más de 10 PB de datos.

En nuestro análisis de HBase vs. Cassandra , discutimos las diferencias y algunas funcionalidades compartidas entre estos sistemas. Le ayudaría a decidir qué base de datos usar en su próximo proyecto de big data y ayudaría a cerrar algunas de las brechas de conocimiento con respecto a estas bases de datos.

disimilitudes

1. Infraestructuras de base

Al discutir HBase vs. Cassandra , primero es necesario comprender las infraestructuras base. Aunque se dice que ambos están en bases de datos NoSQL, Cassandra es más una implementación pura. A diferencia de Cassandra, HBase utiliza la base de datos NoSQL desarrollada sobre Hadoop. Además, Cassandra y HBase se derivaron de BigTable de Google, pero en HBase encontramos algunos rastros de Dynamo de Amazon.

2. Nodos base

En HBase, usamos nodos maestros para monitorear y coordinar los servidores locales y las acciones asociadas. Junto con los nodos maestros, hay nodos de reserva. Se utilizan en caso de que falle un nodo maestro y también en las comunicaciones entre nodos. Mientras que en Cassandra, hay nodos semilla en lugar de nodos maestros, para comunicaciones entre nodos. Para garantizar la escalabilidad y el rendimiento, en Cassandra, un único clúster contiene varios nodos semilla.

3. Comunicación entre nodos

En cualquiera de las bases de datos, la comunicación entre nodos es crucial para impulsar el rendimiento de la base de datos en grandes conjuntos de datos. En HBase, el protocolo ZooKeeper maneja todas las comunicaciones entre nodos. Este protocolo es bastante similar a un protocolo de red maestro-esclavo. En el protocolo ZooKeeper, un nodo actúa como maestro y otros nodos dependen del nodo maestro para toda la comunicación.

En Cassandra, se utiliza un protocolo Gossip. Tal como sugiere la palabra, la comunicación está encadenada. La comunicación entre nodos se implementa a través del paso de mensajes entre los nodos. Entonces, en cada nodo, los datos se replican.

4. Idioma de consulta

Aunque tanto HBase como Cassandra se basan en JRuby y Shell, hay un punto crítico para HBase frente a Cassandra . Cassandra usa su lenguaje de consulta específico conocido como CQL. Cassandra Query language o CQL es el idioma principal para comunicarse con una base de datos de Cassandra. Para acceder a Cassandra a través de CQL, la herramienta más utilizada es CQL Shell (CQLSH). Debido a esto, a veces Cassandra se considera más rica en funciones que HBase.

5. Mecanismos de transacción

Dado que ambas son bases de datos no relacionales, Cassandra y HBase no ofrecen las transacciones básicas de RDBMS ACID mediante reversión y bloqueos. Cassandra proporciona mecanismos de transacción atómicos, aislados y duraderos con consistencia ajustable.

En HBase, se utiliza un servidor de transacciones para manejar las transacciones. Para transacciones ligeras, HBase utiliza los medios Read-Check-Delete y Check-Put. Cassandra, sin embargo, usa Compare-Set y Row-Write-Isolation para manejar transacciones ligeras.

6. Infraestructura

Como se discutió anteriormente, HBase se desarrolla sobre Hadoop. Por lo tanto, HBase usa la infraestructura base de Hadoop y proporciona funcionalidades similares como ZooKeeper, nodos maestros, etc. Sin embargo, Cassandra se construye utilizando protocolos como Gossip, Snitch, Partitioner, estrategia de colocación de réplicas, etc.

Cassandra usa elementos como centros de datos y clasificación de cadenas y tablas CQL. Cassandra se usa a menudo junto con Hadoop o Storm, manteniendo el tipo de infraestructura como un solo nodo. Solo hay un inconveniente en hacerlo. La complejidad aumenta con el uso de otros sistemas en combinación con Cassandra.

7. Particionamiento y coprocesador

HBase no proporciona soporte para particiones ordenadas. Aunque HBase permite la funcionalidad del coprocesador, no admite el equilibrio de carga de lectura, ya que una sola fila se considera un servidor de región. Cassandra, sin embargo, proporciona soporte para particiones ordenadas. Con esto, Cassandra puede ofrecer un tamaño de fila de varios MB. Pero Cassandra no es compatible con los escaneos de filas basados ​​en rangos ni proporciona soporte para la funcionalidad del coprocesador.

Estas fueron algunas de las principales diferencias entre HBase y Cassandra . Pero también se deben considerar algunas otras diferencias.

Filtros de floración: un filtro de floración es una estructura de datos utilizada para procesar flujos continuos de datos. Los filtros Bloom son eficientes en términos de espacio y son probabilísticos. HBase usa filtros boom para verificar si una fila o celda en particular está en StoreFile o no. Algunos consideran los filtros boom como una especie de indexación para HBase. En Cassandra, los filtros boom se utilizan para buscar algunos datos en un archivo en particular.

Configuración y documentación: aunque HBase puede parecer más fácil de configurar, el clúster de Cassandra es mucho más fácil de ajustar y configurar que el clúster de HBase. Cassandra también ofrece una documentación algo mejor que facilita la adaptación y el aprendizaje. El funcionamiento de HBase podría ser más complicado de entender. Sin embargo, con las fuentes adecuadas, se puede conocer con eficacia.

Uso sobre WAN: ambas bases de datos permiten la funcionalidad de replicación de datos sobre WAN (red de área amplia) . En Cassandra, se realiza a través de replicaciones de fila proporcionadas por un módulo de partición aleatoria. En HBase, la reproducción se realiza de forma asíncrona replicando los clústeres como unidades de almacenamiento.

Lea también: Tutorial de Hadoop: Guía definitiva para aprender Big Data Hadoop

Conclusión

Entonces, estos fueron algunos de los puntos principales de nuestro análisis de HBase vs. Cassandra . Como ambas bases de datos se basan en NoSQL, a veces se las confunde como gemelas. Pero al observar las complejidades centrales, surgen las diferencias. Al observar el análisis, es posible seleccionar el útil para su proyecto de big data. Ambas bases de datos tienen algunas ventajas y desventajas. Por lo tanto, es crucial comprender el uso de la base de datos en su proyecto y seleccionar en consecuencia.

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