HBase ve Cassandra: HBase ve Cassandra Arasındaki Fark [2022]

Tanıtım

Büyük veri kümeleriyle çalışırken, bu kadar büyük miktarda veriyi işleyebilecek depolama birimlerine ve yönetim sistemlerine sahip olmak çok önemlidir. HBase ve Cassandra, bu tür iki ölçeklenebilir veritabanıdır. Her ikisi de performanstan ödün vermeden büyük miktarda veriyi işleyebilir. Her ikisi de açık kaynaklı veritabanlarıdır ve doğrusal ölçeklenebilirlik kavramı üzerinde çalışır. Ek olarak, her iki veritabanı da ilişkisel değildir.

Cassandra, Activision, Apple, Instagram ve Netflix gibi şirketler tarafından birkaç isim vermek için kullanılıyor.

HBase, Siemens, Nvidia ve Pinterest gibi şirketler tarafından birkaç isim vermek için kullanılır. Apple'daki Cassandra uygulamalarından bazıları 10PB'den fazla veriyi yönetiyor.

HBase vs. Cassandra analizimizde , bu sistemler arasındaki farklılıkları ve bazı ortak işlevleri tartışıyoruz. Bir sonraki büyük veri projenizde hangi veritabanını kullanacağınıza karar vermenize ve bu veritabanlarıyla ilgili bazı bilgi boşluklarını kapatmanıza yardımcı olacaktır.

farklılıklar

1. Temel altyapılar

HBase ve Cassandra'yı tartışırken , öncelikle temel altyapıları anlamak gerekir. Her ikisinin de NoSQL veritabanlarında olduğu söylense de, Cassandra daha çok saf bir uygulamadır. Cassandra'dan farklı olarak HBase, Hadoop'un üzerinde geliştirilen NoSQL veritabanını kullanır. Ayrıca, Cassandra ve HBase, Google'ın BigTable'ından türetilmiştir, ancak HBase'de Amazon'un Dinamo'sunun bazı izlerini buluyoruz.

2. Temel düğümler

HBase'de, yerel sunucuları ve ilişkili eylemleri izlemek ve koordine etmek için kullanılan ana düğümleri kullanırız. Ana düğümlerin yanı sıra yedek düğümler de vardır. Bunlar, bir ana düğümün arızalanması durumunda ve ayrıca düğümler arası iletişimde kullanılır. Cassandra'dayken, düğümler arası iletişim için ana düğümler yerine çekirdek düğümler vardır. Ölçeklenebilirliği ve performansı sağlamak için Cassandra'da tek bir küme, birden çok çekirdek düğüm içerir.

3. Düğümler arası iletişim

Veritabanlarından herhangi birinde, düğümler arası iletişim, veritabanının performansını büyük veri kümelerinde yönlendirmek için çok önemlidir. HBase'de ZooKeeper protokolü tüm düğümler arası iletişimleri yönetir. Bu protokol, master-slave ağ protokolüne oldukça benzer. ZooKeeper protokolünde, bir düğüm ana düğüm olarak hareket eder ve diğer düğümler tüm iletişim için ana düğüme bağımlıdır.

Cassandra'da bir Dedikodu protokolü kullanılır. Tıpkı kelimeden de anlaşılacağı gibi, iletişim zincirlemedir. Düğümler arası iletişim, düğümler arasında geçen mesaj yoluyla gerçekleştirilir. Böylece, her düğümde veriler çoğaltılır.

4. Sorgu dili

HBase ve Cassandra'nın her ikisi de JRuby ve Shell'e dayalı olsa da, HBase ve Cassandra için kritik bir nokta vardır . Cassandra, CQL olarak bilinen kendi özel sorgu dilini kullanır. Cassandra Sorgu dili veya CQL, Cassandra veritabanıyla iletişim kurmak için birincil dildir. Cassandra'ya CQL aracılığıyla erişmek için kullanılan en yaygın araç CQL Shell'dir (CQLSH). Bu nedenle, bazen Cassandra, HBase'den daha zengin özelliklere sahip olarak kabul edilir.

5. İşlem mekanizmaları

Her ikisi de ilişkisel olmayan veritabanları olduğundan, Cassandra ve HBase, geri alma ve kilitler kullanan temel RDBMS ACID işlemlerini sunmaz. Cassandra, ayarlanabilir tutarlılığa sahip atomik, yalıtılmış ve dayanıklı işlem mekanizmaları sağlar.

HBase'de, işlemleri işlemek için bir işlem sunucusu kullanılır. Hafif işlemler için HBase, Oku-Kontrol-Sil ve Kontrol Et-Koy araçlarını kullanır. Ancak Cassandra, hafif işlemleri işlemek için Karşılaştırma-Set ve Satır-Yazma-İzolasyonu kullanır.

6. Altyapı

Daha önce tartışıldığı gibi, HBase Hadoop üzerinde geliştirildi. Bu nedenle HBase, Hadoop'un temel altyapısını kullanır ve ZooKeeper, ana düğümler vb. gibi benzer işlevler sağlar. Ancak Cassandra, Gossip, Snitch, Partitioner, Replica yerleştirme stratejisi vb. protokoller kullanılarak oluşturulur.

Cassandra, veri merkezleri ve dize sıralama ve CQL tabloları gibi öğeleri kullanır. Cassandra, altyapı türünü tek düğüm olarak tutarak genellikle Hadoop veya Storm ile birlikte kullanılır. Bunu yapmanın tek bir dezavantajı var. Cassandra ile birlikte diğer sistemlerin kullanımı ile karmaşıklık artar.

7. Bölümleme ve yardımcı işlemci

HBase, sıralı bölümleme için destek sağlamaz. HBase yardımcı işlemci işlevselliğine izin verse de, tek bir satır tek bir bölge sunucusu olarak kabul edildiğinden okuma-yük dengelemeyi desteklemez. Ancak Cassandra, sıralı bölümleme için destek sağlar. Bununla Cassandra, birkaç MB'lik bir satır boyutu sunabilir. Ancak Cassandra, aralık tabanlı satır taramalarını desteklemediği gibi yardımcı işlemci işlevselliği için de destek sağlamaz.

Bunlar, HBase ile Cassandra arasındaki temel farklılıklardan bazılarıydı . Ancak diğer birkaç farklılığa da bakılmalıdır.

Bloom filtreleri: Bloom filtresi, sürekli veri akışlarını işlemek için kullanılan bir veri yapısıdır. Bloom filtreleri alan açısından verimlidir ve olasılıklıdır. HBase, StoreFile'da belirli bir satır veya hücre olup olmadığını kontrol etmek için bom filtreleri kullanır. Bazıları bom filtrelerini HBase için bir tür indeksleme olarak değerlendirir. Cassandra'da, belirli bir dosyadaki bazı verileri aramak için bom filtreleri kullanılır.

Kurulum ve belgeler: HBase'in kurulumu daha kolay görünse de, Cassandra kümesinin ayarlanması ve kurulması HBase kümesinden çok daha kolaydır. Cassandra ayrıca adapte olmayı ve öğrenmeyi kolaylaştıran biraz daha iyi belgeler sunar. HBase çalışmalarını anlamak daha zor olabilir. Bununla birlikte, uygun kaynaklarla etkili bir şekilde bilinebilir.

WAN Üzerinden Kullanım: Her iki veritabanı da WAN (Geniş Alan Ağı) üzerinden veri çoğaltma işlevine izin verir. Cassandra'da, rastgele bir bölümleme modülü tarafından sağlanan satır çoğaltmaları aracılığıyla yapılır. HBase'de çoğaltma, kümeler depolama birimleri olarak çoğaltılarak eşzamansız olarak gerçekleştirilir.

Ayrıca Okuyun: Hadoop Eğitimi: Büyük Veri Hadoop Öğrenmek için Nihai Kılavuz

Çözüm

Dolayısıyla bunlar, HBase ve Cassandra analizimizin ana noktalarından bazılarıydı . Her iki veritabanı da NoSQL'e dayandığından, bazen ikiz olarak karıştırılabilirler. Ancak temel karmaşıklıklara bakıldığında farklılıklar ortaya çıkıyor. Analize bakarak, büyük veri projeniz için faydalı olanı seçmek mümkündür. Her iki veritabanının da bazı avantajları ve dezavantajları vardır. Bu nedenle, projenizde veritabanı kullanımını anlamak ve buna göre seçim yapmak çok önemlidir.

Hbase, Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dilini ve aracını, pratik elleri kapsayan Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın -Atölyelerde, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.