HBase vs. Cassandra: Welche der beiden NoSQL-Datenbanken ist besser?

Die Auswahl des besten Datenbankverwaltungssystems ist der Schlüssel für einen effektiven, optimierten App-Entwicklungsprozess und ein erfolgreiches Endergebnis. Die Wahl eines idealen Systems für ein Projekt ist jedoch nicht ganz einfach, da es immer eine Reihe von Details zu beachten gilt. Vor allem, wenn es sich auf die Leistung Ihres Projekts und den Entwicklungsprozess auswirkt.

In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit zwei so beliebten Systemen befassen und untersuchen, wie sie sich gegeneinander behaupten: HBase vs. Cassandra .

Wir werden unter anderem das Wesentliche, Architektur, Leistung untersuchen.

• Was ist HBase?
• Was ist Apache Cassandra?
• Die Ähnlichkeiten zwischen HBase und Cassandra
• HBase vs. Cassandra : Die Unterscheidungsfaktoren
• Wann welche Datenbank verwendet werden sollte

Beginnen wir zunächst mit den Übersichten.

Was ist HBase?

HBase ist eine verteilte, skalierbare, spaltenbasierte Datenbank mit dynamischem Diagramm für strukturierte Daten. Es ermöglicht eine effiziente und zuverlässige Verwaltung großer Datensätze, die auf mehrere Server verteilt sind.

HBase-Architektur und -Struktur

Es ist eine einzigartige Datenbank, die auf mehreren physischen Servern gleichzeitig arbeitet, was einen reibungslosen Betrieb gewährleistet, auch wenn die Server nicht zusammenarbeiten. Das HBase-Datenmodell verwendet zwei Hauptprozesse, um den laufenden Betrieb sicherzustellen:

A. Region Server – Er kann verschiedene Regionen unterstützen. Die Region steht hier für ein Datensatzarray, das einem bestimmten Bereich aufeinanderfolgender RowKeys entspricht. Jeder RowKey enthält diese Elemente –

• Persistenter Speicher – Dies ist ein permanenter Speicherort für Daten in HBase. Die Dateien werden im HDFS-Speicher im HFile-Format verwendet. Der RowKey sortiert diesen Datentyp und teilt sie in Paare, wobei jedes Paar mit einer HFile ausgerichtet ist.
• MemStore – Dies ist ein Schreibpuffer, in dem alles, was in die HBase geschrieben wird, gespeichert wird. Wenn der MemStore eine bestimmte Größe erreicht, werden die Daten in ein neues HFile geschrieben.
• BlockCache – Dies ist ein Lese-Cache, mit dem Sie bei häufig gelesenen Daten Zeit sparen können.
• WAL – Wenn die Daten in den Speicher geschrieben werden, besteht immer die Gefahr, dass sie verloren gehen. WAL (Write Ahead Log) speichert alle Operationen vor ihrer Implementierung. Auf diese Weise können die Daten wiederhergestellt werden, wenn etwas passiert.

B. Master Server – Dies ist der primäre Server von Apahe HBase. Es verwaltet die Regionsverteilung über Region Server, überwacht Regionen, verwaltet die Ausführung der laufenden Aufgaben und führt eine Reihe anderer notwendiger Aufgaben aus.

Um die Aktion zwischen den Diensten zu koordinieren, verwendet es Apache ZooKeeper – einen Dienst für die Konfigurations- und Dienstsynchronisierungsverwaltung.

Was ist Apache Cassandra?

Cassandra gehört zur NoSQL-Systemklasse und wurde entwickelt, um zuverlässige, skalierbare Repositories von Datenarrays zu erstellen, die als Hash dargestellt werden. Es arbeitet mit Schlüsselraum, der mit dem Konzept des Datenbankschemas im relationalen Modell übereinstimmt. Es kann auch mehrere Spaltenfamilien geben, die sich auf das Konzept der relationalen Tabelle beziehen.

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Apache Cassandra-Architektur

Die Idee hinter der Cassandra-Architektur ist ein verteiltes P2P-System, das aus Knotenclustern besteht, in denen ein Knoten die Lese- oder Schreibanforderungen annehmen kann. Jeder Knoten im Cluster kommuniziert die Zustandsinformationen über sich selbst und die anderen Knoten über das P2P-Gossip-Kommunikationsprotokoll. Dies bildet zusammen die Grundlage der Cassandra-Datenmodellierung und -analyse .

Im Zentrum des Apache Cassandra-Datenmodells steht eine Log Structured Merge-Speicher-Engine. Es kommt mit Schlüsselelementen wie:

• Speicherbar
• Commit-Protokoll
• SSTabellen
• Verdichtung

Der Überblick über das Datenbankverwaltungssystem HBase und Cassandra muss Ihnen eine Vorstellung davon vermittelt haben, wie ähnlich die Funktionen von HBase und Cassandra sein können.

Die Ähnlichkeiten zwischen HBase und Cassandra

1. Datenbank

Sowohl HBase als auch Cassandra sind NoSQL-Open-Source-Datenbanken (wie die Aerospike-Datenbank ). Beide können große Datensätze und nicht relationale Daten verarbeiten, darunter Bilder, Audio, Videos usw.

2. Skalierbarkeit

Sowohl HBase als auch Cassandra verfügen über eine hohe lineare Skalierbarkeit. Unter dieser Funktion müssen Benutzer, die mehr Daten verarbeiten möchten, nur die Anzahl der Knoten im Cluster erhöhen. Dies macht sie beide gleichermaßen zu einer guten Wahl für den Umgang mit großen Datenmengen.

3. Replikation

Sowohl bei HBase als auch bei Cassandra gibt es eine Sicherheitsvorkehrung, die den Verlust von Daten auch nach einem Ausfall verhindert. Dies geschieht durch den Replikationsmodus. Die Daten, die auf einen Knoten geschrieben werden, werden auf mehrere Knoten in einem Cluster repliziert. Aus diesem Grund ist beim Ausfall eines Knotens immer ein redundanter Knoten für den Datenzugriff vorhanden.

4. Kodierung

Beide Datenbanken sind spaltenorientiert und implementieren ähnliche Schreibpfade. Spalten sind hauptsächlich die zentrale Speichereinheit in einer Datenbank. Benutzer können Spalten nach ihren Anforderungen hinzufügen. Außerdem beginnt der richtige Pfad mit dem Protokollieren eines Schreibvorgangs in der Protokolldatei. Es dient im Wesentlichen dazu, die Haltbarkeit zu gewährleisten.

Nachdem wir nun untersucht haben, was sie ähnlich macht, lenken wir unsere Aufmerksamkeit auf den Unterschied zwischen HBase und Cassandra .

HBase vs. Cassandra : Die Unterscheidungsfaktoren

1. Datenmodelle

Während die Bedingungen beider Datenbanken mehr oder weniger gleich sind, gibt es einige grundlegende Unterschiede zwischen HBase und Cassandra .

Die Spalte in Cassandra ist wie die Zelle von HBase. Die Spaltenfamilie ähnelt auch eher einer HBase-Tabelle. Andererseits ist der HBase-Spaltenqualifizierer der Superspalte von Cassandra sehr ähnlich.

Eines der Hauptmerkmale von Cassandra ist, dass ein Primärschlüssel nur mehrere Spalten haben kann und HBase nur mit 1-spaltigen Zeilenschlüsseln geliefert wird und die Verantwortung für das Zeilenschlüsseldesign den Entwicklern auferlegt. Außerdem enthält der Primärschlüssel von Cassandra den Partitionsschlüssel und die Clusterspalten, in denen der Partitionsschlüssel möglicherweise andere Spalten enthält.

2. Architektur

HBase hat eine masterbasierte Architektur, während Cassandra eine masterlose hat. Das bedeutet, dass HBase einen einzelnen Fehlerpunkt hat, Cassandra jedoch nicht. Der HBase-Client kommuniziert direkt mit dem Slave-Server, ohne den Master zu kontaktieren, dies gibt eine Arbeitszeit, sobald der Master ausgefallen ist.

Darüber hinaus unterstützt im Cassandra- und HBase-Vergleich erstere sowohl Datenspeicherung als auch -verwaltung, während bei letzterer die Architektur nur für die Datenverwaltung ausgelegt ist, während sie auf andere Systeme/Technologien für Speicherung, Serverstatusverwaltung und Metadaten angewiesen ist .

3. Leistung – Lese- und Schreibfähigkeit

Wenn der Vergleich zwischen der Leistung von Apache Cassandra und der Leistung von Apache HBase gezogen wird, erfolgt dies im Hinblick auf die Lese- und Schreibfähigkeit.

Schreiben: Die serverseitigen Schreibpfade von HBase und Cassandra sind ziemlich ähnlich. Es gibt jedoch einige Unterschiede, die Cassandra besser machen, wie die unterschiedlichen Namen für die Datenstruktur und die Tatsache, dass HBase nicht gleichzeitig in das Protokoll schreibt und dann zwischenspeichert.

Lesen: Wenn Sie nach konsistenten und schnellen Lesevorgängen suchen, sollten Sie sich für HBase entscheiden. Da es nur auf einen Server schreibt, besteht nie die Notwendigkeit, die Datenversionen der verschiedenen Knoten zu vergleichen.

Obwohl Cassandra über 129.000 Lesevorgänge in einer Sekunde verarbeiten kann, sind die Lesevorgänge zielgerichtet und es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sie inkonsistent sind.

4. Sicherheit

Sowohl HBase als auch Cassandra bieten nicht nur eine datenbankweite Zugriffskontrolle, sondern auch eine gewisse Granularität. Cassandra ermöglicht den Zugriff auf Zeilenebene, während HBase einen Schritt voraus ist und Zugriff auf Zellenebene bietet. Cassandra legt die Benutzerrollen und ihren Zustand fest, während HBase mit einem umgekehrten Schritt ausgestattet ist, bei dem die Administratoren den Datensätzen Sichtbarkeitskennzeichen zuweisen und dann Benutzergruppen darüber informieren, welche Kennzeichen sie anzeigen können.

5. Infrastruktur

HBase nutzt die Hadoop-Infrastruktur, die aus beweglichen Teilen wie HBase-Master, Zookeeper, Namens- und Datenknoten besteht.

Cassandra verfügt über mehrere verschiedene Operationen und Infrastrukturen. Es verwendet neben der Infrastruktur auch verschiedene DBMS. Eine Reihe von Cassandra-Apps verwenden auch Storm oder Hadoop. Darüber hinaus basiert seine Infrastruktur auf einer Struktur vom Typ eines einzelnen Knotens.

6. Unterstützung

Der unterstützungsspezifische Cassandra- und HBase-Vergleich sieht folgendermaßen aus – HBase unterstützt die geordnete Partitionierung nicht, während Cassandra dies tut. Die geordnete Partitionierung führt dazu, dass die Zeilengröße in Cassandra 10 Megabyte beträgt.

7. Knoten

Im Fall von Cassandra müssen die Benutzer Knoten als Seed-Knoten identifizieren. Diese dienen als Punkte für die Kommunikation zwischen Clustern. Bei HBase gibt es mehrere Masterknoten. Sie überwachen und koordinieren Aktionen von Regionsservern.

8. Kommunikation zwischen Knoten

Sowohl HBase als auch Cassandra verfügen über eine Kommunikation zwischen Knoten. Während Cassandra das Gossip-Protokoll verwendet, verwendet HBase das Zookeeper-Protokoll, bei dem ein einzelner Knoten als Boss fungiert, wobei die anderen Knoten die erforderlichen Daten erhalten.

9. Transaktionen

Wenn es um den Vergleich von HBase und Cassandra in Bezug auf Transaktionen geht, verfügt Cassandra über die Funktion von Lightweight-Transaktionen. Die hier verwendeten Mechanismen sind Schreibisolation auf Zeilenebene und Vergleichen und Festlegen. Andererseits arbeitet HBase mit zwei verschiedenen Mechanismen, die als Check and Put und Read Check Delete bekannt sind.

10. Dokumentation

Die Dokumentation von Cassandra ist viel besser als die Dokumentation von HBase. Dadurch wird auch das Arbeiten und Erlernen von Cassandra einfacher.

11. Abfragesprache

Sowohl HBase als auch die Cassandra-Shell basieren auf der JRuby-Shell. Die Cassandra-Abfragesprache ist sehr spezifisch. Es ist CQL (das in der Linie von SQL modelliert ist). Im Vergleich zur Abfragesprache HBase sind die Funktionen und Merkmale von CQL weitaus reichhaltiger.

Die Unterschiede zwischen HBase und Cassandra zeigen, dass es keine konkrete Antwort darauf gibt, welche Datenbank die bessere der beiden ist. Es läuft alles darauf hinaus, wann man welche verwendet.

Wann welche Datenbank verwendet werden sollte

Die Cassandra- und HBase-Anwendungsfälle können anhand des Anwendungstyps, in dem sie verwendet werden, und der Ergebniserwartung, die ein App-Entwicklungsunternehmen hat, unterschieden werden.

Verwenden Sie HBase , wenn Sie Konsistenz in den großen Lesevorgängen benötigen und wenn Sie mit viel Stapelverarbeitung und MapReduce arbeiten, da es eine direkte Beziehung zum HDFS hat.

Die Anwendungsfälle von HBase bestehen aus Online-Protokollanalysen, schreibintensiven Anwendungen und Apps, die ein großes Volumen benötigen, wie z. B. Facebook-Posts, Tweets usw. Darüber hinaus gibt es eine große Anzahl von Anwendungsfällen im Zusammenhang mit der Cassandra Hadoop-Integration .

Verwenden Sie Cassandra , wenn eine hohe Verfügbarkeit von groß angelegten Lesevorgängen erforderlich ist. Da es auch eine sehr minimale Einrichtung mit weniger Verwaltungsaufwand erfordert, ist es viel einfacher, mit dem Prozess zu beginnen. Es bietet auch eine größere Flexibilität bei Kompromissen mit dem CAP-Theorem.

Einige Beispiele dafür, wofür Cassandra verwendet wird , sind in der Entwicklung von Messaging-Systemen, E-Commerce-Websites und Echtzeit-Sensordaten zu sehen.

Kurz gesagt, verwenden Sie das HBase-Datenmodell und die Implementierungen, wenn Sie Big Data analysieren oder Aggregationen durchführen müssen. Verwenden Sie Cassandra, wenn Sie Wert auf interaktive Daten und Transaktionsverarbeitung in Echtzeit legen müssen.