HBase vs Cassandra: differenza tra HBase e Cassandra [2022]

introduzione

Quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni, è fondamentale disporre di unità di archiviazione e sistemi di gestione in grado di gestire una tale quantità di dati. HBase e Cassandra sono due di questi database scalabili. Entrambi sono in grado di gestire grandi quantità di dati senza compromettere le prestazioni. Entrambi sono database open source e lavorano sul concetto di scalabilità lineare. Inoltre, entrambi i database non sono relazionali.

Cassandra è utilizzata da aziende come Activision, Apple, Instagram e Netflix, solo per citarne alcune.

HBase è utilizzato da aziende come Siemens, Nvidia e Pinterest, solo per citarne alcuni. Alcune delle implementazioni di Cassandra in Apple gestiscono oltre 10 PB di dati.

Nella nostra analisi di HBase vs. Cassandra , discutiamo le differenze e alcune funzionalità condivise tra questi sistemi. Ti aiuterebbe a decidere quale database utilizzare nel tuo prossimo progetto di big data e ti aiuterebbe a colmare alcune delle lacune di conoscenza relative a questi database.

Dissomiglianze

1. Infrastrutture di base

Mentre si discute di HBase vs Cassandra , è prima necessario comprendere le infrastrutture di base. Sebbene si dica che entrambi si trovano su database NoSQL, Cassandra è più di una pura implementazione. A differenza di Cassandra, HBase utilizza il database NoSQL sviluppato su Hadoop. Inoltre, Cassandra e HBase erano entrambe derivate da BigTable di Google, ma in HBase troviamo alcune tracce della Dynamo di Amazon.

2. Nodi di base

In HBase, utilizziamo i nodi master utilizzati per monitorare e coordinare i server locali e le azioni associate. Insieme ai nodi master, ci sono nodi standby. Questi vengono utilizzati in caso di guasto di un nodo master e anche nelle comunicazioni tra nodi. Mentre in Cassandra, ci sono nodi seed anziché nodi master, per le comunicazioni tra nodi. Per garantire la scalabilità e le prestazioni, in Cassandra un singolo cluster contiene più nodi seed.

3. Comunicazione internodo

In entrambi i database, la comunicazione tra i nodi è fondamentale per guidare le prestazioni del database su insiemi di dati di grandi dimensioni. In HBase, il protocollo ZooKeeper gestisce tutte le comunicazioni tra nodi. Questo protocollo è abbastanza simile a un protocollo di rete master-slave. Nel protocollo ZooKeeper, un nodo funge da master e altri nodi dipendono dal nodo master per tutta la comunicazione.

In Cassandra viene utilizzato un protocollo Gossip. Proprio come suggerisce la parola, la comunicazione è incatenata. La comunicazione tra nodi avviene tramite il passaggio di messaggi tra i nodi. Quindi, in ogni nodo, i dati vengono replicati.

4. Linguaggio di interrogazione

Sebbene HBase e Cassandra siano entrambi basati su JRuby e Shell, c'è un punto critico per HBase vs. Cassandra . Cassandra utilizza il suo linguaggio di query specifico noto come CQL. Il linguaggio di query Cassandra o CQL è il linguaggio principale per comunicare con un database Cassandra. Per accedere a Cassandra tramite CQL, lo strumento più comune utilizzato è CQL Shell (CQLSH). Per questo motivo, a volte Cassandra è considerata più ricca di funzionalità di HBase.

5. Meccanismi di transazione

Poiché entrambi sono database non relazionali, Cassandra e HBase non offrono le transazioni ACID RDBMS di base che utilizzano rollback e blocchi. Cassandra fornisce meccanismi di transazione atomici, isolati e durevoli con coerenza regolabile.

In HBase, un server di transazione viene utilizzato per gestire le transazioni. Per le transazioni leggere, HBase utilizza i mezzi Read-Check-Delete e Check-Put. Cassandra, tuttavia, utilizza Compare-Set e Row-Write-Isolation per la gestione di transazioni leggere.

6. Infrastrutture

Come discusso in precedenza, HBase è sviluppato su Hadoop. Quindi, HBase utilizza l'infrastruttura di base di Hadoop e fornisce funzionalità simili come ZooKeeper, nodi master, ecc. Tuttavia, Cassandra è costruito utilizzando protocolli come Gossip, Snitch, Partitioner, strategia di posizionamento della replica, ecc.

Cassandra utilizza elementi come datacenter e ordinamento delle stringhe e tabelle CQL. Cassandra viene spesso utilizzata insieme a Hadoop o Storm, mantenendo il tipo di infrastruttura come nodo singolo. C'è solo uno svantaggio nel farlo. La complessità aumenta con l'utilizzo di altri sistemi in combinazione con Cassandra.

7. Partizionamento e coprocessore

HBase non fornisce supporto per il partizionamento ordinato. Sebbene HBase consenta la funzionalità di coprocessore, non supporta il bilanciamento del carico di lettura poiché una singola riga è considerata un server di una regione. Cassandra, tuttavia, fornisce supporto per il partizionamento ordinato. Con questo, Cassandra può offrire una dimensione di riga di diversi MB. Ma Cassandra non supporta né le scansioni delle righe basate sull'intervallo, né fornisce supporto per la funzionalità del coprocessore.

Queste erano alcune delle differenze principali tra HBase e Cassandra . Ma anche poche altre differenze dovrebbero essere esaminate.

Filtri Bloom: un filtro Bloom è una struttura di dati utilizzata per elaborare flussi di dati continui. I filtri Bloom sono efficienti in termini di spazio e sono probabilistici. HBase utilizza filtri boom per verificare se una particolare riga o cella è presente o meno nello StoreFile. Alcuni considerano i filtri boom come una sorta di indicizzazione per HBase. In Cassandra, i filtri boom vengono utilizzati per cercare alcuni dati in un particolare file.

Installazione e documentazione: sebbene HBase possa sembrare più semplice da configurare, il cluster Cassandra è molto più facile da ottimizzare e configurare rispetto al cluster HBase. Cassandra offre anche una documentazione leggermente migliore che semplifica l'adattamento e l'apprendimento. Il funzionamento di HBase potrebbe essere più complicato da capire. Tuttavia, con fonti adeguate, può essere conosciuto in modo efficace.

Utilizzo su WAN: entrambi i database consentono la funzionalità di replica dei dati su WAN (Wide Area Network) . In Cassandra, viene eseguito tramite repliche di riga fornite da un modulo di partizionamento casuale. In HBase, la riproduzione viene eseguita in modo asincrono replicando i cluster come unità di archiviazione.

Leggi anche: Tutorial Hadoop: Guida definitiva per l'apprendimento di Big Data Hadoop

Conclusione

Quindi, questi erano alcuni dei punti principali della nostra analisi di HBase vs. Cassandra . Poiché entrambi i database sono basati su NoSQL, a volte vengono confusi come gemelli. Ma mentre si osservano le complessità fondamentali, le differenze emergono. Osservando l'analisi, è possibile selezionare quella utile per il tuo progetto di big data. Entrambi i database hanno alcuni pregi e difetti. Pertanto, è fondamentale comprendere l'utilizzo del database nel progetto e selezionare di conseguenza.

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