HBase против Cassandra: разница между HBase и Cassandra [2022]

Введение

При работе с большими наборами данных крайне важно иметь устройства хранения и системы управления, которые могут обрабатывать такой огромный объем данных. HBase и Cassandra — две такие масштабируемые базы данных. Оба они способны обрабатывать большие объемы данных без ущерба для производительности. Обе они являются базами данных с открытым исходным кодом и работают на концепции линейной масштабируемости. Кроме того, обе базы данных являются нереляционными.

Cassandra используется такими компаниями, как Activision, Apple, Instagram и Netflix, и это лишь некоторые из них.

HBase используется такими компаниями, как Siemens, Nvidia и Pinterest. Некоторые реализации Cassandra в Apple обрабатывают более 10 ПБ данных.

В нашем анализе HBase и Cassandra мы обсудим различия и некоторые общие функции между этими системами. Это поможет вам решить, какую базу данных использовать в вашем следующем проекте по работе с большими данными, а также восполнить некоторые пробелы в знаниях об этих базах данных.

Различия

1. Базовые инфраструктуры

При обсуждении HBase и Cassandra в первую очередь необходимо понять базовые инфраструктуры. Хотя говорят, что обе они находятся в базах данных NoSQL, Cassandra — это скорее чистая реализация. В отличие от Cassandra, HBase использует базу данных NoSQL, разработанную поверх Hadoop. Более того, Cassandra и HBase были производными от Google BigTable, но в HBase мы находим некоторые следы Dynamo от Amazon.

2. Базовые узлы

В HBase мы используем главные узлы, используемые для мониторинга и координации локальных серверов и связанных с ними действий. Наряду с главными узлами существуют резервные узлы. Они используются в случае сбоя главного узла, а также при обмене данными между узлами. В то время как в Cassandra есть начальные узлы, а не главные узлы для связи между узлами. Для обеспечения масштабируемости и производительности в Cassandra один кластер содержит несколько исходных узлов.

3. Межузловая связь

В любой из баз данных обмен данными между узлами имеет решающее значение для повышения производительности базы данных при работе с большими наборами данных. В HBase протокол ZooKeeper обрабатывает все межузловые связи. Этот протокол очень похож на сетевой протокол ведущий-ведомый. В протоколе ZooKeeper один узел действует как главный, а другие узлы зависят от главного узла для всех коммуникаций.

В Cassandra используется протокол Gossip. Как следует из этого слова, общение заковано в цепочку. Межузловая связь реализуется посредством передачи сообщений между узлами. Итак, на каждом узле данные реплицируются.

4. Язык запросов

Хотя HBase и Cassandra основаны на JRuby и Shell, есть один критический момент для HBase и Cassandra . Cassandra использует свой особый язык запросов, известный как CQL. Язык запросов Cassandra или CQL является основным языком для взаимодействия с базой данных Cassandra. Для доступа к Cassandra через CQL чаще всего используется инструмент CQL Shell (CQLSH). Из-за этого иногда Cassandra считается более многофункциональной, чем HBase.

5. Механизмы транзакций

Поскольку обе базы данных являются нереляционными, Cassandra и HBase не предлагают базовые транзакции ACID СУБД с использованием отката и блокировок. Cassandra предоставляет атомарные, изолированные и надежные механизмы транзакций с настраиваемой согласованностью.

В HBase сервер транзакций используется для обработки транзакций. Для облегченных транзакций HBase использует средства Read-Check-Delete и Check-Put. Однако Cassandra использует Compare-Set и Row-Write-Isolation для обработки легковесных транзакций.

6. Инфраструктура

Как обсуждалось ранее, HBase разработан на базе Hadoop. Следовательно, HBase использует базовую инфраструктуру Hadoop и предоставляет аналогичные функции, такие как ZooKeeper, главные узлы и т. д. Однако Cassandra построена с использованием таких протоколов, как Gossip, Snitch, Partitioner, стратегия размещения реплик и т. д.

Cassandra использует такие элементы, как центры обработки данных, сортировку строк и таблицы CQL. Cassandra часто используется вместе с Hadoop или Storm, сохраняя тип инфраструктуры как один узел. Есть только один недостаток в этом. Сложность увеличивается при использовании других систем в сочетании с Cassandra.

7. Разделение и сопроцессор

HBase не поддерживает упорядоченное разбиение. Хотя HBase допускает функциональность сопроцессора, он не поддерживает балансировку чтения-нагрузки, поскольку одна строка считается сервером одного региона. Однако Cassandra поддерживает упорядоченное разбиение. При этом Cassandra может предложить размер строки в несколько МБ. Но Cassandra не поддерживает сканирование строк на основе диапазона и не обеспечивает поддержку функций сопроцессора.

Это были некоторые из основных отличий HBase от Cassandra . Но следует обратить внимание и на несколько других отличий.

Фильтры Блума. Фильтр Блума — это структура данных, используемая для обработки непрерывных потоков данных. Фильтры Блума эффективны с точки зрения пространства и являются вероятностными. HBase использует фильтры штанги, чтобы проверить, есть ли конкретная строка или ячейка в StoreFile или нет. Некоторые считают фильтры бума своего рода индексацией для HBase. В Cassandra бум-фильтры используются для поиска некоторых данных в конкретном файле.

Настройка и документация. Хотя HBase может показаться проще в настройке, кластер Cassandra настроить и настроить гораздо проще, чем кластер HBase. Cassandra также предлагает несколько лучшую документацию, которая облегчает адаптацию и изучение. Работа HBase может быть сложнее для понимания. Тем не менее, при наличии надлежащих источников можно эффективно узнать.

Использование через глобальную сеть: обе базы данных обеспечивают функциональность репликации данных через глобальную сеть (глобальную сеть) . В Cassandra это делается с помощью репликации строк, обеспечиваемой модулем случайного разделения. В HBase воспроизведение выполняется асинхронно путем репликации кластеров как единиц хранения.

Читайте также: Учебное пособие по Hadoop: исчерпывающее руководство по изучению больших данных Hadoop

Заключение

Итак, это были некоторые из основных моментов нашего анализа HBase и Cassandra . Поскольку обе базы данных основаны на NoSQL, их иногда путают как близнецов. Но при рассмотрении основных сложностей всплывают различия. Глядя на анализ, можно выбрать полезный для вашего проекта больших данных. Обе базы данных имеют свои достоинства и недостатки. Следовательно, крайне важно понимать использование базы данных в вашем проекте и делать соответствующий выбор.

Если вам интересно узнать больше о Hbase, Big Data, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области специализации разработки программного обеспечения в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и предоставляет более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические советы. - на семинарах, более 400 часов тщательного обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.