HBase vs. Cassandra: różnica między HBase a Cassandra [2022]

Wstęp

Podczas pracy z dużymi zestawami danych kluczowe jest posiadanie jednostek pamięci masowej i systemów zarządzania, które mogą obsłużyć tak dużą ilość danych. HBase i Cassandra to dwie takie skalowalne bazy danych. Oba są w stanie obsłużyć duże ilości danych bez pogorszenia wydajności. Obie są bazami danych typu open source i pracują nad koncepcją liniowej skalowalności. Dodatkowo obie bazy danych są nierelacyjne.

Cassandra jest używana przez firmy takie jak Activision, Apple, Instagram i Netflix, żeby wymienić tylko kilka.

HBase jest używany przez firmy takie jak Siemens, Nvidia i Pinterest, żeby wymienić tylko kilka. Niektóre implementacje Cassandry w Apple obsługują ponad 10 PB danych.

W naszej analizie HBase vs. Cassandra omawiamy różnice i niektóre wspólne funkcjonalności między tymi systemami. Pomogłoby to w podjęciu decyzji, której bazy danych użyć w następnym projekcie dotyczącym dużych zbiorów danych, i pomogłoby w wypełnieniu niektórych luk w wiedzy na temat tych baz danych.

Odmienności

1. Infrastruktura podstawowa

Omawiając HBase vs. Cassandra , najpierw należy zrozumieć infrastrukturę podstawową. Chociaż mówi się, że obie są oparte na bazach danych NoSQL, Cassandra jest bardziej czystą implementacją. W przeciwieństwie do Cassandry, HBase korzysta z bazy danych NoSQL opracowanej na bazie Hadoop. Co więcej, Cassandra i HBase wywodzą się z BigTable Google, ale w HBase znajdujemy ślady Dynamo Amazona.

2. Węzły podstawowe

W HBase używamy węzłów nadrzędnych służących do monitorowania i koordynowania lokalnych serwerów oraz powiązanych akcji. Wraz z węzłami głównymi istnieją węzły rezerwowe. Są one używane w przypadku awarii węzła głównego, a także w komunikacji między węzłami. Podczas gdy w Cassandrze istnieją węzły zarodkowe, a nie węzły główne, do komunikacji między węzłami. Aby zapewnić skalowalność i wydajność, w Cassandrze pojedynczy klaster zawiera wiele węzłów inicjujących.

3. Komunikacja międzywęzłowa

W obu bazach komunikacja między węzłami ma kluczowe znaczenie dla zwiększania wydajności bazy danych na dużych zbiorach danych. W HBase protokół ZooKeeper obsługuje całą komunikację między węzłami. Protokół ten jest bardzo podobny do protokołu sieciowego master-slave. W protokole ZooKeeper jeden węzeł działa jako główny, a inne węzły są zależne od węzła głównego w całej komunikacji.

W Cassandrze używany jest protokół Gossip. Tak jak sugeruje to słowo, komunikacja jest skuta łańcuchem. Komunikacja międzywęzłowa realizowana jest poprzez przekazywanie komunikatów między węzłami. Tak więc w każdym węźle dane są replikowane.

4. Język zapytań

Chociaż HBase i Cassandra są oparte na JRuby i Shell, istnieje jeden krytyczny punkt dla HBase vs. Cassandra . Cassandra używa swojego specyficznego języka zapytań, znanego jako CQL. Język Cassandra Query lub CQL jest podstawowym językiem do komunikacji z bazą danych Cassandra. Aby uzyskać dostęp do Cassandry przez CQL, najczęściej używanym narzędziem jest CQL Shell (CQLSH). Z tego powodu czasami Cassandra jest uważana za bardziej bogatą w funkcje niż HBase.

5. Mechanizmy transakcyjne

Ponieważ obie są nierelacyjnymi bazami danych, Cassandra i HBase nie oferują podstawowych transakcji RDBMS ACID z wykorzystaniem wycofywania i blokowania. Cassandra zapewnia atomowe, izolowane i trwałe mechanizmy transakcji z regulowaną spójnością.

W HBase do obsługi transakcji używany jest serwer transakcji. W przypadku lekkich transakcji HBase używa środków Read-Check-Delete i Check-Put. Cassandra używa jednak Compare-Set i Row-Write-Isolation do obsługi lekkich transakcji.

6. Infrastruktura

Jak wspomniano wcześniej, HBase jest rozwijany na Hadoop. Dlatego HBase korzysta z podstawowej infrastruktury Hadoop i zapewnia podobne funkcje, takie jak ZooKeeper, węzły główne itp. Jednak Cassandra jest budowana przy użyciu protokołów, takich jak Gossip, Snitch, Partitioner, strategia rozmieszczania replik itp.

Cassandra używa takich elementów jak centra danych i sortowanie ciągów oraz tabele CQL. Cassandra jest często używana razem z Hadoop lub Storm, utrzymując typ infrastruktury jako pojedynczy węzeł. Jest tylko jedna wada takiego postępowania. Złożoność wzrasta wraz z użyciem innych systemów w połączeniu z Cassandrą.

7. Partycjonowanie i koprocesor

HBase nie zapewnia obsługi uporządkowanego partycjonowania. Chociaż HBase umożliwia działanie koprocesora, nie obsługuje równoważenia obciążenia odczytu, ponieważ pojedynczy wiersz jest uważany za jeden serwer regionu. Cassandra zapewnia jednak obsługę uporządkowanego partycjonowania. Dzięki temu Cassandra może zaoferować rozmiar rzędu kilku MB. Ale Cassandra nie obsługuje skanowania wierszy w oparciu o zakres, ani nie zapewnia obsługi funkcji koprocesora.

To były niektóre z podstawowych różnic między HBase a Cassandra . Należy jednak przyjrzeć się kilku innym różnicom.

Filtry Bloom: Filtr Bloom to struktura danych używana do przetwarzania ciągłych strumieni danych. Filtry Blooma są wydajne pod względem przestrzeni i są probabilistyczne. HBase używa filtrów boomu, aby sprawdzić, czy określony wiersz lub komórka znajduje się w StoreFile, czy nie. Niektórzy uważają filtry boomu za rodzaj indeksowania dla HBase. W Cassandrze filtry boomu służą do wyszukiwania niektórych danych w konkretnym pliku.

Konfiguracja i dokumentacja: chociaż konfiguracja HBase może wydawać się łatwiejsza, klaster Cassandra jest znacznie łatwiejszy do dostrojenia i skonfigurowania niż klaster HBase. Cassandra oferuje również nieco lepszą dokumentację, która ułatwia adaptację i naukę. Działanie HBase może być trudniejsze do zrozumienia. Niemniej jednak, przy odpowiednich źródłach, można je skutecznie poznać.

Wykorzystanie przez WAN: Obie bazy danych umożliwiają replikację danych przez WAN (Wide Area Network) . W Cassandrze odbywa się to poprzez replikację wierszy zapewnianą przez moduł losowego partycjonowania. W HBase odtwarzanie odbywa się asynchronicznie poprzez replikację klastrów jako jednostek pamięci.

Przeczytaj także: Samouczek Hadoop: Kompletny przewodnik do nauki Big Data Hadoop

Wniosek

To były niektóre z głównych punktów naszej analizy HBase vs. Cassandra . Ponieważ obie bazy danych są oparte na NoSQL, czasami są mylone jako bliźniaki. Ale patrząc na złożoność rdzenia, różnice się ujawniają. Patrząc na analizę, możesz wybrać tę, która będzie przydatna dla Twojego projektu Big Data. Obie bazy danych mają pewne zalety i wady. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć wykorzystanie bazy danych w swoim projekcie i odpowiednio wybrać.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Hbase, Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne wskazówki -na warsztatach, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.