HBase vs Cassandra: ¿Cuál es mejor de las dos bases de datos NoSQL?

Seleccionar el mejor sistema de gestión de bases de datos es la clave para garantizar un proceso de desarrollo de aplicaciones eficaz y optimizado y un resultado final exitoso. Sin embargo, elegir un sistema ideal para un proyecto no es muy fácil, ya que siempre hay una serie de detalles a considerar en cada momento. Especialmente cuando impacta el desempeño de su proyecto y el proceso de desarrollo.

En este artículo, analizaremos en profundidad dos de estos sistemas populares y veremos cómo se comparan entre sí: HBase vs Cassandra .

Exploraremos lo esencial, la arquitectura, el rendimiento, entre otras cosas.

• ¿Qué es HBase?
• ¿Qué es Apache Cassandra?
• Las similitudes entre HBase y Cassandra
• HBase vs Cassandra : Los factores diferenciadores
• Cuándo usar qué base de datos

Comencemos primero con los resúmenes.

¿Qué es HBase?

HBase es una base de datos distribuida, escalable y basada en columnas con un diagrama dinámico para datos estructurados. Permite una gestión eficiente y fiable de grandes conjuntos de datos que se distribuyen entre varios servidores.

Arquitectura y estructura de HBase

Es una base de datos única que funciona en varios servidores físicos simultáneamente, lo que garantiza un funcionamiento sin problemas aunque los servidores no funcionen juntos. El modelo de datos de HBase utiliza dos procesos principales para garantizar operaciones continuas:

A. Servidor de región: puede admitir varias regiones. La región aquí representa una matriz de registros que corresponde a un rango específico de RowKey consecutivos. Cada RowKey contiene estos elementos:

• Almacenamiento persistente: es una ubicación de datos de almacenamiento permanente en HBase. Los archivos se utilizan en el almacenamiento HDFS en formato HFile. RowKey ordena este tipo de datos y los divide en pares, donde cada par se alinea con un HFile.
• MemStore: es un búfer de escritura en el que se almacena todo lo que se escribe en HBase. Cuando MemStore alcanza un tamaño específico, los datos se escriben en un nuevo HFile.
• BlockCache: es un caché de lectura que le permite ahorrar tiempo en los datos que se leen con frecuencia.
• WAL: cuando los datos se escriben en el memstore, siempre existe el riesgo de perderlos. WAL (Write Ahead Log) guarda todas las operaciones previas a su implementación. De esta manera, los datos se pueden recuperar si algo sucede.

B. Servidor maestro : es el servidor principal de Apahe HBase. Administra la distribución de regiones en el servidor de regiones, supervisa las regiones, administra la ejecución de las tareas en curso y realiza una serie de otras tareas necesarias.

Para coordinar la acción entre servicios, utiliza Apache ZooKeeper, un servicio para la gestión de configuración y sincronización de servicios.

¿Qué es Apache Cassandra?

Cassandra pertenece a la clase de sistema NoSQL y está diseñado para crear repositorios confiables y escalables de matrices de datos que se representan como hash. Funciona con espacio clave, que se alinea con el concepto de esquema de base de datos en el modelo relacional. También puede haber varias familias de columnas relacionadas con el concepto de tabla relacional.

Para saber más sobre las principales bases de datos y cómo son populares entre los desarrolladores web, también puede consultar aquí .

Arquitectura Apache Cassandra

La idea detrás de la arquitectura Cassandra es tener un sistema distribuido P2P que está hecho de un clúster de nodos en el que un nodo puede aceptar solicitudes de lectura o escritura. Cada nodo en el clúster comunica la información de estado sobre sí mismo y los otros nodos a través del protocolo de comunicación de chismes P2P. Esto en conjunto forma la base del modelado y análisis de datos de Cassandra .

En el centro del modelo de datos de Apache Cassandra se encuentra un motor de almacenamiento Log Structured Merge. Viene con elementos clave como:

• Tabla de memoria
• Registro de confirmación
• SSMesas
• compactación

La descripción general del sistema de administración de bases de datos HBase y Cassandra debe haberle dado una idea de cuán similares pueden ser las características de HBase y Cassandra.

Las similitudes entre HBase y Cassandra

1. Base de datos

Tanto HBase como Cassandra son bases de datos de código abierto NoSQL (como la base de datos Aerospike ). Ambos pueden manejar grandes conjuntos de datos y datos no relacionales, que incluyen imágenes, audio, videos, etc.

2. Escalabilidad

Tanto HBase como Cassandra tienen una característica de alta escalabilidad lineal. Bajo la función, los usuarios que desean manejar más datos solo necesitan aumentar el número de nodos en el clúster. Esto los convierte en opciones igualmente buenas para manejar grandes cantidades de datos.

3. Replicación

Tanto en el caso de HBase como de Cassandra, existe una protección que evita la pérdida de datos incluso después de que falle. Esto se hace a través del modo de replicación. Los datos que se escriben en un nodo se replican en varios nodos de un clúster. Debido a esto, si falla un nodo, siempre hay presente un nodo redundante para acceder a los datos.

4. Codificación

Ambas bases de datos están orientadas a columnas, lo que implementa rutas de escritura similares. Las columnas son principalmente la unidad de almacenamiento central en una base de datos. Los usuarios pueden agregar columnas según sus requisitos. Además, la ruta correcta comienza con el registro de una operación de escritura en el archivo de registro. Básicamente se hace para garantizar la durabilidad.

Ahora que hemos analizado qué los hace similares, dirijamos nuestra atención a la diferencia entre HBase y Cassandra .

HBase vs Cassandra : Los factores diferenciadores

1. Modelos de datos

Si bien los términos de ambas bases de datos son más o menos, hay algunas diferencias fundamentales entre HBase y Cassandra .

La columna en Cassandra es como la celda de HBase. Su familia de columnas también se parece más a la tabla HBase. Por otro lado, el calificador de columna HBase se parece mucho a la supercolumna de Cassandra.

Una de las características clave de Cassandra es que solo permite que una clave principal tenga varias columnas y HBase solo viene con claves de fila de 1 columna y pone la responsabilidad del diseño de la clave de fila en los desarrolladores. Además, la clave principal de Cassandra contiene la clave de partición y las columnas de agrupación en las que la clave de partición puede contener diferentes columnas.

2. Arquitectura

HBase tiene una arquitectura basada en maestro, mientras que Cassandra tiene una arquitectura sin maestro. Significa que HBase viene con un solo punto de falla, mientras que Cassandra no. El cliente de HBase se comunica directamente con el servidor esclavo sin contactar al maestro, esto da un tiempo de trabajo una vez que el maestro está inactivo.

Además, en la comparación de Cassandra y HBase , la primera es compatible tanto con el almacenamiento como con la gestión de datos, mientras que en el caso de la segunda, la arquitectura solo está diseñada para la gestión de datos, mientras que se basa en otros sistemas/tecnologías para el almacenamiento, la gestión del estado del servidor y los metadatos. .

3. Rendimiento: capacidad de lectura y escritura

Cuando la comparación se realiza entre el rendimiento de Apache Cassandra y el rendimiento de Apache HBase , se realiza frente a la capacidad de lectura y escritura.

Escritura: las rutas de escritura en el servidor de HBase y Cassandra son bastante parecidas. Sin embargo, hay algunas diferencias que hacen que Cassandra sea mejor, como la diferencia en los nombres de la estructura de datos y el hecho de que HBase no escribe en el registro y luego en la memoria caché simultáneamente.

Lectura: si está buscando lecturas consistentes y rápidas, debe optar por HBase. Dado que escribe en un solo servidor, nunca existe la necesidad de comparar las versiones de datos de los distintos nodos.

Aunque Cassandra puede manejar más de 129 000 lecturas en un segundo, las lecturas están dirigidas y existe una alta probabilidad de que sean inconsistentes.

4. Seguridad

Tanto HBase como Cassandra ofrecen no solo control de acceso a toda la base de datos, sino también granularidad de cierto nivel. Cassandra permite el acceso a nivel de fila, mientras que HBase va un paso adelante y ofrece acceso a nivel de celda. Cassandra establece los roles de los usuarios y su condición, mientras que HBase viene con un movimiento inverso en el que los administradores asignan etiquetas de visibilidad a los conjuntos de datos y luego informan a los grupos de usuarios qué etiquetas pueden ver.

5. Infraestructura

HBase hace uso de la infraestructura de Hadoop, que consiste en partes móviles como los nodos HBase master, Zookeeper, Name y Data.

Cassandra viene con varias operaciones e infraestructura diferentes. También utiliza diferentes DBMS además de la infraestructura. Varias aplicaciones de Cassandra también usan Storm o Hadoop. Adicionalmente, su infraestructura se basa en una estructura tipo nodo único.

6. Soporte

La comparación de compatibilidad específica entre Cassandra y HBase tiene este aspecto: HBase no admite la partición ordenada, mientras que Cassandra sí. La partición ordenada lleva a hacer que el tamaño de fila en Cassandra sea de decenas de megabytes.

7. Nodos

En el caso de Cassandra, los usuarios deben identificar los nodos como nodos semilla. Estos sirven como puntos para las comunicaciones entre grupos. En el caso de HBase hay varios nodos maestros. Supervisan y coordinan las acciones de los servidores de la región.

8. Comunicación entre nodos

Tanto HBase como Cassandra tienen comunicación entre nudos. Mientras que Cassandra usa el protocolo Gossip, HBase usa el protocolo Zookeeper donde un solo nodo actúa como jefe a través de los otros nodos que obtienen los datos necesarios.

9. Transacciones

Cuando se trata de la comparación de HBase vs Cassandra en términos de transacciones, Cassandra viene con la característica de transacciones livianas. Los mecanismos utilizados aquí son aislamiento de escritura a nivel de fila y comparación y establecimiento. Mientras que, por otro lado, HBase funciona con dos mecanismos diferentes conocidos como Check and Put y Read Check Delete.

10. Documentación

La documentación de Cassandra es mucho mejor que la documentación de HBase. Debido a esto, trabajar y aprender Cassandra también se vuelve más fácil.

11. Idioma de consulta

Tanto el shell de HBase como el de Cassandra se basan en el shell de JRuby. El lenguaje de consulta de Cassandra es muy específico. Es CQL (que se modela en la línea de SQL). En comparación con el lenguaje de consulta HBase , las funciones y características de CQL son mucho más ricas.

Las diferencias entre HBase y Cassandra muestran que no hay una respuesta concreta a qué base de datos es mejor de las dos. Todo se reduce a cuándo usar cuál.

Cuándo usar qué base de datos

Los casos de uso de Cassandra y HBase se pueden diferenciar según el tipo de aplicación en el que se utilizan y la expectativa de resultado que tiene una empresa de desarrollo de aplicaciones .

Use HBase si necesita consistencia en las lecturas a gran escala y si trabaja con mucho procesamiento por lotes y MapReduce porque tiene una relación directa con HDFS.

Los casos de uso de HBase consisten en análisis de registros en línea, aplicaciones de escritura intensiva y aplicaciones que necesitan un gran volumen, como publicaciones de Facebook, tweets, etc. Además, hay un gran conjunto de casos de uso relacionados con la integración de Cassandra Hadoop .

Utilice Cassandra si necesita una alta disponibilidad de lecturas a gran escala. Además, dado que requiere una configuración mínima con menos gastos generales de administración, es mucho más fácil iniciar el proceso. También ofrece una mayor flexibilidad en las compensaciones del teorema CAP.

Algunos ejemplos de para qué se utiliza Cassandra se pueden ver en el desarrollo de sistemas de mensajería, sitios web de comercio electrónico y datos de sensores en tiempo real.

En resumen, use el modelo de datos y las implementaciones de HBase cuando tenga que analizar big data o tenga que realizar agregaciones. Use Cassandra si tiene que enfatizar los datos interactivos y el procesamiento de transacciones en tiempo real.