HBase vs. Cassandra: Diferença entre HBase e Cassandra [2022]

Introdução

Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, é crucial ter unidades de armazenamento e sistemas de gerenciamento que possam lidar com uma quantidade tão grande de dados. HBase e Cassandra são dois desses bancos de dados escaláveis. Ambos são capazes de lidar com grandes quantidades de dados sem comprometer o desempenho. Ambos são bancos de dados de código aberto e trabalham no conceito de escalabilidade linear. Além disso, ambos os bancos de dados são não relacionais.

O Cassandra é usado por empresas como Activision, Apple, Instagram e Netflix, para citar alguns.

O HBase é usado por empresas como Siemens, Nvidia e Pinterest, para citar alguns. Algumas das implementações do Cassandra na Apple lidam com mais de 10 PB de dados.

Em nossa análise do HBase vs. Cassandra , discutimos as diferenças e algumas funcionalidades compartilhadas entre esses sistemas. Isso o ajudaria a decidir qual banco de dados usar em seu próximo projeto de big data e ajudaria a preencher algumas das lacunas de conhecimento sobre esses bancos de dados.

Diferenças

1. Infraestruturas básicas

Ao discutir HBase vs. Cassandra , primeiro é necessário entender as infraestruturas básicas. Embora se diga que ambos estão em bancos de dados NoSQL, o Cassandra é mais uma implementação pura. Ao contrário do Cassandra, o HBase usa o banco de dados NoSQL desenvolvido em cima do Hadoop. Além disso, Cassandra e HBase foram ambos derivados do BigTable do Google, mas no HBase encontramos alguns traços do Dynamo da Amazon.

2. Nós básicos

No HBase, usamos nós mestres usados ​​para monitorar e coordenar os servidores locais e as ações associadas. Junto com os nós mestres, existem nós de espera. Eles são usados ​​em caso de falha de um nó mestre e também em comunicações entre nós. Enquanto no Cassandra, existem nós semente em vez de nós mestres, para comunicações entre nós. Para garantir a escalabilidade e o desempenho, no Cassandra, um único cluster contém vários nós de semente.

3. Comunicação entre nós

Em qualquer um dos bancos de dados, a comunicação entre nós é crucial para impulsionar o desempenho do banco de dados em grandes conjuntos de dados. No HBase, o protocolo ZooKeeper trata de todas as comunicações entre nós. Este protocolo é bastante semelhante a um protocolo de rede mestre-escravo. No protocolo ZooKeeper, um nó atua como mestre e outros nós são dependentes do nó mestre para toda a comunicação.

No Cassandra, um protocolo Gossip é usado. Assim como a palavra sugere, a comunicação é encadeada. A comunicação entre nós é implementada através da passagem de mensagens entre os nós. Assim, em cada nó, os dados são replicados.

4. Linguagem de consulta

Embora HBase e Cassandra sejam ambos baseados em JRuby e Shell, há um ponto crítico para HBase vs. Cassandra . Cassandra usa sua linguagem de consulta específica conhecida como CQL. A linguagem Cassandra Query ou CQL é a linguagem primária para se comunicar com um banco de dados Cassandra. Para acessar o Cassandra através do CQL, a ferramenta mais utilizada é o CQL Shell (CQLSH). Devido a isso, às vezes o Cassandra é considerado mais rico em recursos do que o HBase.

5. Mecanismos de transação

Como ambos são bancos de dados não relacionais, Cassandra e HBase não oferecem as transações básicas RDBMS ACID usando rollback e bloqueios. O Cassandra fornece mecanismos de transação atômicos, isolados e duráveis ​​com consistência ajustável.

No HBase, um servidor de transações é usado para lidar com transações. Para transações leves, o HBase usa os meios Read-Check-Delete e Check-Put. Cassandra, no entanto, usa Compare-Set e Row-Write-Isolation para lidar com transações leves.

6. Infraestrutura

Conforme discutido anteriormente, o HBase é desenvolvido no Hadoop. Portanto, o HBase usa a infraestrutura básica do Hadoop e fornece funcionalidades semelhantes, como ZooKeeper, nós mestres, etc.

Cassandra usa elementos como datacenters e classificação de strings e tabelas CQL. O Cassandra é frequentemente usado junto com o Hadoop ou Storm, mantendo o tipo de infraestrutura como um nó único. Há apenas uma desvantagem em fazê-lo. A complexidade aumenta com o uso de outros sistemas em combinação com o Cassandra.

7. Particionamento e coprocessador

O HBase não oferece suporte para particionamento ordenado. Embora o HBase permita a funcionalidade do coprocessador, ele não oferece suporte ao balanceamento de carga de leitura, pois uma única linha é considerada um servidor de região. O Cassandra, no entanto, fornece suporte para particionamento ordenado. Com isso, o Cassandra pode oferecer um tamanho de linha de vários MBs. Mas o Cassandra não suporta as varreduras de linha baseadas em intervalo, nem fornece suporte para a funcionalidade do coprocessador.

Essas foram algumas das principais diferenças entre HBase e Cassandra . Mas poucas outras diferenças devem ser analisadas também.

Filtros Bloom: Um filtro Bloom é uma estrutura de dados usada para processar fluxos contínuos de dados. Os filtros Bloom são eficientes em termos de espaço e são probabilísticos. O HBase usa filtros de barra para verificar se uma determinada linha ou célula está ou não no StoreFile. Alguns consideram os filtros de barra como uma espécie de indexação para o HBase. No Cassandra, os filtros de barra são usados ​​na busca de alguns dados em um arquivo específico.

Configuração e documentação: Embora o HBase possa parecer mais fácil de configurar, o cluster Cassandra é muito mais fácil de ajustar e configurar do que o cluster HBase. O Cassandra também oferece uma documentação um pouco melhor que facilita a adaptação e o aprendizado. O funcionamento do HBase pode ser mais complicado de entender. No entanto, com fontes adequadas, pode ser conhecido de forma eficaz.

Uso sobre WAN: Ambos os bancos de dados permitem a funcionalidade de replicação de dados sobre WAN (Wide Area Network) . No Cassandra, isso é feito por meio de replicações de linha fornecidas por um módulo de particionamento aleatório. No HBase, a reprodução é realizada de forma assíncrona replicando os clusters como unidades de armazenamento.

Leia também: Tutorial Hadoop: Guia definitivo para aprender Big Data Hadoop

Conclusão

Então, esses foram alguns dos pontos primordiais da nossa análise do HBase vs. Cassandra . Como ambos os bancos de dados são baseados em NoSQL, às vezes eles são confundidos como gêmeos. Mas ao olhar para as complexidades centrais, as diferenças vêm à tona. Observando a análise, é possível selecionar a útil para o seu projeto de big data. Ambos os bancos de dados têm alguns méritos e deméritos. Portanto, é crucial entender o uso do banco de dados em seu projeto e selecionar adequadamente.

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