HBase vs Cassandra : Différence entre HBase et Cassandra [2022]

introduction

Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, il est essentiel de disposer d'unités de stockage et de systèmes de gestion capables de gérer une telle quantité de données. HBase et Cassandra sont deux de ces bases de données évolutives. Les deux sont capables de gérer de grandes quantités de données sans compromettre les performances. Les deux sont des bases de données open source et fonctionnent sur le concept d'évolutivité linéaire. De plus, les deux bases de données ne sont pas relationnelles.

Cassandra est utilisée par des entreprises comme Activision, Apple, Instagram et Netflix, pour n'en nommer que quelques-unes.

HBase est utilisé par des entreprises comme Siemens, Nvidia et Pinterest, pour n'en nommer que quelques-unes. Certaines des implémentations de Cassandra chez Apple traitent plus de 10 Po de données.

Dans notre analyse de HBase vs Cassandra , nous discutons des différences et de certaines fonctionnalités partagées entre ces systèmes. Cela vous aiderait à décider quelle base de données utiliser dans votre prochain projet Big Data et aiderait à combler certaines des lacunes dans les connaissances concernant ces bases de données.

Dissemblances

1. Infrastructures de bases

Lors de la discussion HBase vs Cassandra , il est d'abord nécessaire de comprendre les infrastructures de base. Bien que les deux soient censés être sur des bases de données NoSQL, Cassandra est plus une implémentation pure. Contrairement à Cassandra, HBase utilise la base de données NoSQL développée sur Hadoop. De plus, Cassandra et HBase étaient tous deux dérivés de BigTable de Google, mais dans HBase, on retrouve quelques traces de Dynamo d'Amazon.

2. Nœuds de base

Dans HBase, nous utilisons des nœuds maîtres utilisés pour surveiller et coordonner les serveurs locaux et les actions associées. Outre les nœuds maîtres, il existe des nœuds de secours. Ceux-ci sont utilisés en cas de défaillance d'un nœud maître et également dans les communications inter-nœuds. Alors que dans Cassandra, il existe des nœuds de départ plutôt que des nœuds maîtres, pour les communications inter-nœuds. Pour garantir l'évolutivité et les performances, dans Cassandra, un seul cluster contient plusieurs nœuds de départ.

3. Communication entre les nœuds

Dans l'une ou l'autre des bases de données, la communication entre les nœuds est cruciale pour piloter les performances de la base de données sur de grands ensembles de données. Dans HBase, le protocole ZooKeeper gère toutes les communications inter-nœuds. Ce protocole est assez similaire à un protocole réseau maître-esclave. Dans le protocole ZooKeeper, un nœud agit en tant que maître et les autres nœuds dépendent du nœud maître pour toutes les communications.

Dans Cassandra, un protocole Gossip est utilisé. Comme le mot l'indique, la communication est enchaînée. La communication inter-nœuds est mise en œuvre par le passage de messages entre les nœuds. Ainsi, à chaque nœud, les données sont répliquées.

4. Langage de requête

Bien que HBase et Cassandra soient tous deux basés sur JRuby et Shell, il existe un point critique pour HBase par rapport à Cassandra . Cassandra utilise son langage de requête spécifique appelé CQL. Le langage Cassandra Query ou CQL est le langage principal pour communiquer avec une base de données Cassandra. Pour accéder à Cassandra via CQL, l'outil le plus couramment utilisé est CQL Shell (CQLSH). Pour cette raison, Cassandra est parfois considérée comme plus riche en fonctionnalités que HBase.

5. Mécanismes transactionnels

Comme les deux sont des bases de données non relationnelles, Cassandra et HBase n'offrent pas les transactions ACID RDBMS de base utilisant la restauration et les verrous. Cassandra fournit des mécanismes de transaction atomiques, isolés et durables avec une cohérence réglable.

Dans HBase, un serveur de transactions est utilisé pour gérer les transactions. Pour les transactions légères, HBase utilise les moyens Read-Check-Delete et Check-Put. Cassandra, cependant, utilise Compare-Set et Row-Write-Isolation pour gérer les transactions légères.

6. Infrastructures

Comme indiqué précédemment, HBase est développé sur Hadoop. Par conséquent, HBase utilise l'infrastructure de base de Hadoop et fournit des fonctionnalités similaires telles que ZooKeeper, des nœuds maîtres, etc. Cependant, Cassandra est construit à l'aide de protocoles tels que Gossip, Snitch, Partitioner, stratégie de placement de réplique, etc.

Cassandra utilise des éléments tels que des centres de données et des tables de tri de chaînes et CQL. Cassandra est souvent utilisé avec Hadoop ou Storm, en conservant le type d'infrastructure en tant que nœud unique. Il n'y a qu'un seul inconvénient à le faire. La complexité augmente avec l'utilisation d'autres systèmes en combinaison avec Cassandra.

7. Partitionnement et coprocesseur

HBase ne prend pas en charge le partitionnement ordonné. Bien que HBase permette la fonctionnalité de coprocesseur, il ne prend pas en charge l'équilibrage de charge en lecture car une seule ligne est considérée comme un serveur de région. Cassandra, cependant, prend en charge le partitionnement ordonné. Avec cela, Cassandra peut offrir une taille de ligne de plusieurs Mo. Mais Cassandra ne prend pas en charge les analyses de lignes basées sur la plage, ni ne prend en charge la fonctionnalité de coprocesseur.

Ce sont quelques-unes des principales différences entre HBase et Cassandra . Mais quelques autres différences doivent également être examinées.

Filtres Bloom : un filtre Bloom est une structure de données utilisée pour traiter des flux continus de données. Les filtres de Bloom sont efficaces en termes d'espace et sont probabilistes. HBase utilise des filtres de flèche pour vérifier si une ligne ou une cellule particulière se trouve ou non dans le StoreFile. Certains considèrent les filtres de boom comme une sorte d'indexation pour HBase. Dans Cassandra, les filtres de flèche sont utilisés pour rechercher certaines données dans un fichier particulier.

Configuration et documentation : bien que HBase puisse sembler plus facile à configurer, le cluster Cassandra est beaucoup plus facile à régler et à configurer que le cluster HBase. Cassandra propose également une documentation un peu meilleure qui facilite l'adaptation et l'apprentissage. Le fonctionnement de HBase pourrait être plus difficile à comprendre. Néanmoins, avec des sources appropriées, peut être connu efficacement.

Utilisation sur WAN : les deux bases de données permettent la fonctionnalité de réplication de données sur WAN (Wide Area Network) . Dans Cassandra, cela se fait via des réplications de lignes fournies par un module de partitionnement aléatoire. Dans HBase, la reproduction est effectuée de manière asynchrone en répliquant les clusters en tant qu'unités de stockage.

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Conclusion

Voilà donc quelques-uns des principaux points de notre analyse de HBase vs Cassandra . Comme les deux bases de données sont basées sur NoSQL, elles sont parfois confondues comme des jumeaux. Mais en examinant les complexités fondamentales, les différences font surface. En regardant l'analyse, il est possible de sélectionner celle qui est utile pour votre projet Big Data. Les deux bases de données ont des avantages et des inconvénients. Par conséquent, il est crucial de comprendre l'utilisation de la base de données dans votre projet et de sélectionner en conséquence.

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