HBase 대 Cassandra: 두 개의 NoSQL 데이터베이스 중 어느 것이 더 낫습니까?

최고의 데이터베이스 관리 시스템을 선택하는 것은 효과적이고 능률적인 앱 개발 프로세스 와 성공적인 최종 결과를 보장하는 열쇠입니다. 그러나 프로젝트를 위한 이상적인 시스템을 선택하는 것은 항상 모든 턴에서 고려해야 할 많은 세부 사항이 있기 때문에 그리 쉬운 일이 아닙니다. 특히 프로젝트 및 개발 프로세스의 성능에 영향을 미칠 때.

이 기사에서는 이러한 인기 있는 두 가지 시스템에 대해 자세히 살펴보고 HBase와 Cassandra 가 서로 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다 .

우리는 무엇보다도 필수 요소, 아키텍처, 성능을 탐구할 것입니다.

• HBase 란 무엇입니까?
• 아파치 카산드라란?
• HBase 와 Cassandra의 유사점
• HBase 대 Cassandra : 차별화 요소
• 어떤 데이터베이스를 사용할 때

먼저 개요부터 시작하겠습니다.

HBase 란 무엇입니까?

HBase 는 구조화된 데이터에 대한 동적 다이어그램이 있는 확장 가능한 분산형 열 기반 데이터베이스입니다. 여러 서버에 분산되어 있는 대용량 데이터 세트를 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있습니다.

HBase 아키텍처 및 구조

여러 물리적 서버에서 동시에 작동하는 독특한 데이터베이스로, 서버가 함께 작동하지 않더라도 원활한 작동을 보장합니다. HBase 데이터 모델 은 지속적인 작업을 보장하기 위해 두 가지 기본 프로세스를 사용합니다.

A. 지역 서버 – 다양한 지역을 지원할 수 있습니다. 여기서 영역은 연속적인 RowKey의 특정 범위에 해당하는 레코드 배열을 나타냅니다. 모든 RowKey에는 다음 요소가 포함됩니다.

• 영구 저장소 – HBase의 영구 저장소 데이터 위치입니다. 파일은 HFile 형식의 HDFS 저장소에 사용됩니다. RowKey는 이 데이터 유형을 정렬하고 쌍으로 나눕니다. 여기서 각 쌍은 하나의 HFile과 정렬됩니다.
• MemStore – HBase에 기록된 모든 내용이 저장되는 쓰기 버퍼입니다. MemStore가 특정 크기에 도달하면 데이터가 새 HFile에 기록됩니다.
• BlockCache – 자주 읽는 데이터에 대한 시간을 절약할 수 있는 읽기 캐시입니다.
• WAL – 데이터가 memstore에 기록되면 항상 손실될 위험이 있습니다. WAL(Write Ahead Log)은 구현 전에 모든 작업을 저장합니다. 이렇게 하면 문제가 발생할 경우 데이터를 복구할 수 있습니다.

B. 마스터 서버 – 아파헤 HBase의 주 서버입니다. 지역 서버 전반에 걸친 지역 분포를 관리하고 지역을 모니터링하며 진행 중인 작업의 실행을 관리하고 일련의 기타 필요한 작업을 수행합니다.

서비스 간의 작업을 조정하기 위해 구성 및 서비스 동기화 관리를 위한 서비스인 Apache ZooKeeper를 사용합니다.

아파치 카산드라란?

Cassandra 는 NoSQL 시스템 클래스에 속하며 해시로 표시되는 데이터 배열의 안정적이고 확장 가능한 저장소를 생성하도록 설계되었습니다. 그것은 관계형 모델에서 데이터베이스 체계의 개념과 일치하는 키 공간과 함께 작동합니다. 관계형 테이블의 개념과 관련된 여러 열 패밀리가 있을 수도 있습니다.

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아파치 카산드라 아키텍처

Cassandra 아키텍처 뒤에 있는 아이디어는 노드가 읽기 또는 쓰기 요청을 수락할 수 있는 노드 클러스터로 구성된 P2P 분산 시스템을 갖는 것입니다. 클러스터의 모든 노드는 P2P 가십 통신 프로토콜을 통해 자신과 다른 노드에 대한 상태 정보를 전달합니다. 이것은 함께 Cassandra 데이터 모델링 및 분석 의 기초를 형성합니다 .

Apache Cassandra 데이터 모델 의 중심 에는 Log Structured Merge 스토리지 엔진이 있습니다. 다음과 같은 핵심 요소가 함께 제공됩니다.

• 멤테이블
• 커밋 로그
• SS테이블
• 압축

HBase 데이터베이스 관리 시스템 과 Cassandra 의 개요는 HBase와 cassandra의 기능이 얼마나 유사할 수 있는지에 대한 아이디어를 제공했을 것입니다.

HBase와 Cassandra의 유사점

1. 데이터베이스

HBase와 Cassandra는 모두 NoSQL 오픈 소스 데이터베이스(예: Aerospike 데이터베이스 )입니다. 둘 다 이미지, 오디오, 비디오 등을 포함하는 대규모 데이터 세트와 비관계형 데이터를 처리할 수 있습니다.

2. 확장성

HBase와 Cassandra는 모두 높은 선형 확장성 기능을 가지고 있습니다. 이 기능에서 더 많은 데이터를 처리하려는 사용자는 클러스터의 노드 수만 늘리면 됩니다. 따라서 거대한 데이터를 처리하는 데 둘 다 똑같이 좋은 선택이 됩니다.

3. 복제

HBase와 Cassandra의 경우 모두 실패 후에도 데이터가 손실되지 않도록 하는 보호 장치가 있습니다. 이것은 복제 모드를 통해 수행됩니다. 한 노드에 기록된 데이터는 클러스터의 여러 노드에 복제됩니다. 이 때문에 노드에 장애가 발생하면 데이터 액세스를 위한 중복 노드가 항상 존재합니다.

4. 코딩

두 데이터베이스 모두 유사한 쓰기 경로를 구현하는 열 기반입니다. 열은 주로 데이터베이스의 중심 저장 단위입니다. 사용자는 요구 사항에 따라 열을 추가할 수 있습니다. 또한 올바른 경로는 로그 파일에 쓰기 작업을 기록하는 것으로 시작됩니다. 기본적으로 내구성을 확보하기 위한 것입니다.

무엇이 이들을 유사하게 만드는지 살펴보았으므로 이제 HBase와 Cassandra의 차이점에 대해 살펴보겠습니다 .

HBase 대 Cassandra : 차별화 요소

1. 데이터 모델

두 데이터베이스의 용어는 다소 다르지만 HBase와 Cassandra 사이에는 몇 가지 근본적인 차이점이 있습니다.

Cassandra의 열은 HBase의 셀과 같습니다. 컬럼 패밀리는 HBase 테이블과 비슷합니다. 반면에 HBase 컬럼 한정자는 Cassandra의 수퍼 컬럼과 매우 유사합니다.

Cassandra 키의 특징 중 하나는 기본 키가 여러 열만 가질 수 있고 HBase는 1개의 열 행 키만 제공되며 행 키 설계의 책임은 개발자에게 있다는 것입니다. 또한 Cassandra의 기본 키는 파티션 키와 파티션 키가 다른 열을 포함할 수 있는 클러스터링 열을 포함합니다.

2. 건축

HBase에는 마스터 기반 아키텍처가 있고 Cassandra에는 마스터리스 아키텍처가 있습니다. HBase에는 단일 실패 지점이 있지만 Cassandra에는 그렇지 않다는 의미입니다. HBase 클라이언트는 마스터에 연결하지 않고 슬레이브-서버와 직접 통신하므로 마스터가 다운된 후 작업 시간이 제공됩니다.

또한 Cassandra와 HBase 비교 에서 전자는 데이터 저장과 관리를 모두 지원하는 반면 후자의 경우 아키텍처는 데이터 관리만을 위해 설계되고 저장, 서버 상태 관리 및 메타데이터를 위해 다른 시스템/기술에 의존합니다. .

3. 성능 – 읽기 및 쓰기 기능

Apache Cassandra 성능 과 Apache HBase 성능 을 비교할 때 읽기 및 쓰기 기능의 전면에서 수행됩니다.

쓰기: HBase와 Cassandra의 서버 내 쓰기 경로는 모두 상당히 비슷합니다. 데이터 구조 이름의 차이와 HBase가 로그에 쓴 다음 동시에 캐시하지 않는다는 사실과 같이 Cassandra를 더 좋게 만드는 몇 가지 차이점이 있습니다.

읽기: 일관되고 빠른 읽기를 찾고 있다면 HBase를 사용해야 합니다. 하나의 서버에만 쓰기 때문에 다양한 노드의 데이터 버전을 비교할 필요가 없습니다.

Cassandra는 1초에 129,000개 이상의 읽기를 처리할 수 있지만 읽기는 대상이 되며 일관성이 없을 가능성이 높습니다.

4. 보안

HBase와 Cassandra는 모두 데이터베이스 차원의 액세스 제어뿐만 아니라 특정 수준의 세분화도 제공합니다. Cassandra는 행 수준 액세스를 허용하는 반면 HBase는 한 걸음 앞서서 셀 수준 액세스를 제공합니다. Cassandra는 사용자 역할과 조건을 설정하는 반면 HBase는 관리자가 데이터 세트에 가시성 레이블을 할당한 다음 사용자 그룹에 볼 수 있는 레이블을 알려주는 역방향 이동과 함께 제공됩니다.

5. 인프라

HBase는 HBase 마스터, Zookeeper, Name 및 Data 노드와 같은 움직이는 부분으로 구성된 Hadoop 인프라를 사용합니다.

Cassandra는 여러 가지 운영 및 인프라와 함께 제공됩니다. 또한 인프라 외에 다른 DBMS를 사용합니다. 많은 Cassandra 앱도 Storm 또는 Hadoop을 사용합니다. 또한 인프라는 단일 노드 유형 구조를 기반으로 합니다.

6. 지원

지원 특정 Cassandra 및 HBase 비교 는 다음과 같습니다. HBase는 순서 분할을 지원하지 않지만 Cassandra는 지원합니다. 정렬된 파티셔닝은 Cassandra의 행 크기를 10메가바이트로 만듭니다.

7. 노드

Cassandra의 경우 사용자는 노드를 시드 노드로 식별해야 합니다. 이는 클러스터 간 통신을 위한 포인트 역할을 합니다. HBase의 경우 여러 개의 마스터 노드가 있습니다. 그들은 지역 서버의 작업을 모니터링하고 조정합니다.

8. 노드간 통신

HBase와 Cassandra 모두 노드 간 통신이 있습니다. Cassandra가 가십 프로토콜을 사용하는 동안 HBase는 단일 노드가 보스 역할을 하는 Zookeeper 프로토콜을 사용하여 다른 노드가 필요한 데이터를 가져옵니다.

9. 거래

트랜잭션 측면 에서 HBase와 Cassandra 비교와 관련하여 Cassandra는 경량 트랜잭션 기능과 함께 제공됩니다. 여기에 사용된 메커니즘은 행 수준 쓰기 격리와 비교 및 ​​설정입니다. 반면에 HBase는 Check 및 Put 및 Read Check Delete로 알려진 두 가지 다른 메커니즘과 함께 작동합니다.

10. 문서

Cassandra의 문서는 HBase의 문서보다 훨씬 낫습니다. 이 때문에 Cassandra에 대한 작업과 학습도 쉬워집니다.

11. 쿼리 언어

HBase와 Cassandra 셸은 모두 JRuby 셸을 기반으로 합니다. Cassandra 쿼리 언어 는 매우 구체적입니다. CQL(SQL 라인에서 모델링됨)입니다. HBase 쿼리 언어 에 비해 CQL의 기능과 특징은 훨씬 더 풍부합니다.

HBase와 Cassandra의 차이점은 둘 중 어느 데이터베이스가 더 나은지에 대한 구체적인 답이 없다는 것을 보여줍니다. 그것은 모두 언제 어떤 것을 사용해야 하는지에 달려 있습니다.

어떤 데이터베이스를 사용할 때

Cassandra와 HBase 사용 사례 는 사용 되는 애플리케이션 유형과 앱 개발 회사 가 기대하는 결과에 따라 차별화될 수 있습니다 .

대규모 읽기에서 일관성이 필요하고 많은 일괄 처리 및 MapReduce로 작업하는 경우 HDFS와 직접적인 관련이 있는 경우 HBase를 사용 합니다.

HBase의 사용 사례는 온라인 로그 분석, 쓰기 작업이 많은 애플리케이션, Facebook 게시물, 트윗 등과 같이 대용량이 필요한 앱으로 구성됩니다. 또한 Cassandra Hadoop 통합 과 관련된 많은 사용 사례 집합이 있습니다 .

대규모 읽기의 고가용성이 필요한 경우 Cassandra를 사용 합니다. 또한 관리 오버헤드가 적은 매우 최소한의 설정이 필요하기 때문에 프로세스를 시작하기가 훨씬 쉽습니다. 또한 CAP 정리 절충안에서 더 큰 유연성을 제공합니다.

Cassandra가 무엇에 사용되는지에 대한 몇 가지 예는 메시징 시스템, 전자 상거래 웹 사이트 및 실시간 센서 데이터의 개발에서 볼 수 있습니다.

간단히 말해서 빅데이터를 분석하거나 집계를 수행해야 할 때 HBase 데이터 모델 및 구현 을 사용합니다. 대화형 데이터와 실시간 트랜잭션 처리를 강조해야 하는 경우 Cassandra를 사용하십시오.