HBase vs Cassandra: która jest lepsza z dwóch baz danych NoSQL?

Wybór najlepszego systemu zarządzania bazą danych jest kluczem do zapewnienia efektywnego, usprawnionego procesu tworzenia aplikacji i pomyślnego wyniku końcowego. Jednak wybór idealnego systemu do projektu nie jest łatwy, ponieważ na każdym kroku należy wziąć pod uwagę szereg szczegółów. Zwłaszcza, gdy ma to wpływ na wydajność Twojego projektu i proces rozwoju.

W tym artykule przyjrzymy się dogłębnie dwóm takim popularnym systemom i przyjrzymy się, jak się ze sobą łączą: HBase vs Cassandra .

Będziemy badać między innymi podstawy, architekturę, wydajność.

• Co to jest HBase?
• Co to jest Apache Cassandra?
• Podobieństwa między HBase i Cassandra
• HBase vs Cassandra : Czynniki różnicujące
• Kiedy używać której bazy danych

Zacznijmy najpierw od przeglądów.

Co to jest HBase?

HBase to rozproszona, skalowalna, kolumnowa baza danych z dynamicznym diagramem danych strukturalnych. Umożliwia wydajne i niezawodne zarządzanie dużymi zbiorami danych, które są rozproszone na wielu serwerach.

Architektura i struktura HBase

Jest to jedyna w swoim rodzaju baza danych, która pracuje na wielu serwerach fizycznych jednocześnie, co zapewnia płynne działanie nawet wtedy, gdy serwery nie współpracują ze sobą. Model danych HBase wykorzystuje dwa podstawowe procesy w celu zapewnienia bieżącej działalności:

A. Serwer regionu — może obsługiwać różne regiony. Region tutaj oznacza tablicę rekordów, która odpowiada określonemu zakresowi kolejnych RowKey. Każdy RowKey zawiera te elementy –

• Trwała pamięć masowa — jest to stała lokalizacja danych przechowywania w HBase. Pliki są używane w pamięci HDFS w formacie HFile. RowKey sortuje ten typ danych i dzieli je na pary, gdzie każda para wyrównuje się z jednym HFile.
• MemStore — jest to bufor zapisu, w którym zapisywane jest wszystko, co zostało zapisane w HBase. Gdy MemStore osiągnie określony rozmiar, dane zostaną zapisane w nowym pliku HFile.
• BlockCache – Jest to pamięć podręczna odczytu, która pozwala zaoszczędzić czas na często odczytywanych danych.
• WAL – Kiedy dane są zapisywane w memstore, zawsze istnieje ryzyko ich utraty. WAL (Write Ahead Log) zapisuje wszystkie operacje przed jego wdrożeniem. W ten sposób dane można odzyskać, jeśli coś się stanie.

B. Master Server – Jest to główny serwer Apahe HBase. Zarządza dystrybucją regionów w Serwerze Regionów, monitoruje regiony, zarządza bieżącymi zadaniami i wykonuje szereg innych niezbędnych zadań.

Do koordynacji działań między usługami wykorzystuje Apache ZooKeeper – usługę do zarządzania konfiguracją i synchronizacją usług.

Co to jest Apache Cassandra?

Cassandra należy do klasy NoSQL-system i jest przeznaczona do tworzenia niezawodnych, skalowalnych repozytoriów tablic danych, które są reprezentowane jako hash. Działa z przestrzenią klucza, co jest zgodne z koncepcją schematu bazy danych w modelu relacyjnym. Może również istnieć wiele rodzin kolumn, które odnoszą się do koncepcji tabeli relacyjnej.

Aby dowiedzieć się więcej o najlepszych bazach danych i ich popularności wśród twórców stron internetowych, możesz również sprawdzić tutaj .

Architektura Apache Cassandra

Ideą architektury Cassandra jest posiadanie rozproszonego systemu P2P, który składa się z klastra węzłów, w którym węzeł może przyjmować żądania odczytu lub zapisu. Każdy węzeł w klastrze komunikuje informacje o stanie o sobie i innych węzłach za pośrednictwem protokołu komunikacji plotkarskiej P2P. To razem stanowi podstawę modelowania i analizy danych Cassandra .

W centrum modelu danych Apache Cassandra znajduje się aparat pamięci masowej Log Structured Merge. Zawiera kluczowe elementy, takie jak:

• Memtable
• Zatwierdź dziennik
• SSTables
• Zagęszczanie

Przegląd zarówno systemu zarządzania bazą danych HBase, jak i Cassandry, musiał dać ci wyobrażenie o tym, jak podobne mogą być funkcje HBase i cassandra.

Podobieństwa między HBase i Cassandra

1. Baza danych

Zarówno HBase, jak i Cassandra są bazami danych NoSQL typu open source (jak baza danych Aerospike ). Oba mogą obsługiwać duże zbiory danych i dane nierelacyjne, w tym obrazy, audio, wideo itp.

2. Skalowalność

Zarówno HBase, jak i Cassandra mają funkcję wysokiej skalowalności liniowej. W ramach tej funkcji użytkownicy, którzy chcą obsłużyć więcej danych, muszą jedynie zwiększyć liczbę węzłów w klastrze. To sprawia, że ​​obaj są równie dobrymi wyborami do obsługi ogromnych danych.

3. Replikacja

W przypadku HBase i Cassandry istnieje zabezpieczenie, które zapobiega utracie danych nawet po awarii. Odbywa się to poprzez tryb replikacji. Dane zapisane w jednym węźle są replikowane w wielu węzłach w klastrze. Z tego powodu, jeśli węzeł ulegnie awarii, zawsze obecny jest węzeł nadmiarowy umożliwiający dostęp do danych.

4. Kodowanie

Obie bazy danych są zorientowane na kolumny i implementują podobne ścieżki zapisu. Kolumny są głównie centralną jednostką pamięci w bazie danych. Użytkownicy mogą dodawać kolumny zgodnie ze swoimi wymaganiami. Dodatkowo właściwa ścieżka zaczyna się od zarejestrowania operacji zapisu do pliku dziennika. Zasadniczo ma to na celu zapewnienie trwałości.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się, co czyni je podobnymi, zwróćmy uwagę na różnicę między HBase i Cassandra .

HBase vs Cassandra : Czynniki różnicujące

1. Modele danych

Chociaż warunki obu baz danych są mniej więcej takie, istnieją pewne fundamentalne różnice między HBase i Cassandra .

Kolumna w Cassandrze jest jak komórka HBase. Jego rodzina kolumn jest również bardziej podobna do tabeli HBase. Z drugiej strony kwalifikator kolumny HBase jest bardzo podobny do super kolumny Cassandry.

Jedną z cech charakterystycznych klucza Cassandra jest to, że klucz podstawowy może mieć tylko wiele kolumn, a HBase zawiera tylko klucze wiersza 1 kolumny i nakłada odpowiedzialność za projekt klucza wiersza na programistów. Ponadto klucz podstawowy Cassandry zawiera klucz partycji i kolumny klastrowe, w których klucz partycji może zawierać różne kolumny.

2. Architektura

HBase ma architekturę opartą na wzorcu, podczas gdy Cassandra ma architekturę bez wzorca. Oznacza to, że HBase ma jeden punkt awarii, a Cassandra nie. Klient HBase komunikuje się bezpośrednio z serwerem slave bez kontaktu z masterem, co daje czas pracy po wyłączeniu mastera.

Co więcej, w porównaniu Cassandra i HBase , ta pierwsza obsługuje zarówno przechowywanie danych, jak i zarządzanie, podczas gdy w przypadku drugiego architektura jest przeznaczona tylko do zarządzania danymi, podczas gdy opiera się na innych systemach/technologiach przechowywania, zarządzania stanem serwera i metadanymi .

3. Wydajność — możliwość odczytu i zapisu

Porównanie wydajności Apache Cassandra z wydajnością Apache HBase odbywa się na początku możliwości odczytu i zapisu.

Zapis: Ścieżki zapisu na serwerze HBase i Cassandra są dość podobne. Istnieją jednak pewne różnice, które sprawiają, że Cassandra jest lepsza, na przykład różnica w nazwach struktury danych oraz fakt, że HBase nie zapisuje jednocześnie do dziennika, a następnie do pamięci podręcznej.

Przeczytaj: Jeśli szukasz spójnych i szybkich odczytów, powinieneś wybrać HBase. Ponieważ zapisuje tylko na jednym serwerze, nigdy nie ma potrzeby porównywania wersji danych różnych węzłów.

Mimo że Cassandra może obsłużyć ponad 129 000 odczytów w ciągu jednej sekundy, odczyty są ukierunkowane i istnieje duże prawdopodobieństwo, że będą niespójne.

4. Bezpieczeństwo

Zarówno HBase, jak i Cassandra oferują nie tylko kontrolę dostępu do całej bazy danych, ale także poziom szczegółowości. Cassandra umożliwia dostęp na poziomie wiersza, podczas gdy HBase idzie o krok do przodu i oferuje dostęp na poziomie komórki. Cassandra ustawia role użytkowników i ich stan, podczas gdy HBase ma odwrotny ruch, w którym administratorzy przypisują etykietę widoczności do zestawów danych, a następnie informują grupy użytkowników, które etykiety mogą wyświetlać.

5. Infrastruktura

HBase korzysta z infrastruktury Hadoop, która składa się z ruchomych części, takich jak węzły HBase master, Zookeeper, Name i Data.

Cassandra ma kilka różnych operacji i infrastruktury. Oprócz infrastruktury wykorzystuje również inny system DBMS. Wiele aplikacji Cassandra również używa Storm lub Hadoop. Dodatkowo jego infrastruktura oparta jest na strukturze jednowęzłowej.

6. Wsparcie

Specyficzne porównanie Cassandra i HBase wygląda następująco — HBase nie obsługuje uporządkowanego partycjonowania, podczas gdy Cassandra to robi. Uporządkowane partycjonowanie prowadzi do zwiększenia rozmiaru wiersza w Cassandrze do dziesiątek megabajtów.

7. Węzły

W przypadku Cassandry użytkownicy muszą zidentyfikować węzły jako węzły zarodkowe. Służą one jako punkty komunikacji między klastrami. W przypadku HBase istnieje kilka węzłów głównych. Monitorują i koordynują działania serwerów regionalnych.

8. Komunikacja międzywęzłowa

Zarówno HBase, jak i Cassandra mają komunikację międzywęzłową. Podczas gdy Cassandra używa protokołu Gossip, HBase używa protokołu Zookeeper, w którym pojedynczy węzeł działa jako szef, a inne węzły otrzymują niezbędne dane.

9. Transakcje

Jeśli chodzi o porównanie HBase vs Cassandra pod względem transakcji, Cassandra ma funkcję lekkich transakcji. Zastosowane tutaj mechanizmy to izolacja zapisu na poziomie wiersza oraz porównywanie i ustawianie. Z drugiej strony HBase działa z dwoma różnymi mechanizmami znanymi jako Check and Put i Read Check Delete.

10. Dokumentacja

Dokumentacja Cassandry jest o wiele lepsza niż dokumentacja HBase. Dzięki temu praca i nauka Cassandry również stają się łatwiejsze.

11. Język zapytań

Zarówno powłoka HBase, jak i Cassandra są oparte na powłoce JRuby. Język zapytań Cassandra jest bardzo specyficzny. Jest to CQL (który jest wzorowany na linii SQL). W porównaniu z językiem zapytań HBase funkcje i cechy CQL są znacznie bogatsze.

Różnice między HBase i Cassandrą pokazują, że nie ma konkretnej odpowiedzi na pytanie, która baza danych jest lepsza z tych dwóch. Wszystko sprowadza się do tego, kiedy użyć którego.

Kiedy używać której bazy danych

Przypadki użycia Cassandra i HBase można rozróżnić na podstawie typu aplikacji, w której są używane, oraz oczekiwanego wyniku, jaki ma firma zajmująca się tworzeniem aplikacji .

Użyj HBase , jeśli potrzebujesz spójności w odczytach na dużą skalę i jeśli pracujesz z dużą ilością przetwarzania wsadowego i MapReduce, ponieważ ma bezpośredni związek z HDFS.

Przypadki użycia HBase obejmują analizę dzienników online, aplikacje wymagające dużej ilości danych i aplikacje, które wymagają dużej ilości danych, takie jak posty na Facebooku, tweety itp. Ponadto istnieje duży zestaw przypadków użycia związanych z integracją Cassandra Hadoop .

Użyj Cassandry , jeśli potrzebna jest wysoka dostępność odczytów na dużą skalę. Ponadto, ponieważ wymaga bardzo minimalnej konfiguracji z mniejszymi kosztami administracyjnymi, znacznie łatwiej jest rozpocząć proces. Oferuje również większą elastyczność w kompromisach twierdzenia CAP.

Niektóre przykłady tego, do czego służy Cassandra, można zobaczyć w rozwoju systemów przesyłania wiadomości, witryn e-commerce i danych z czujników w czasie rzeczywistym.

Krótko mówiąc, używaj modelu danych i implementacji HBase, gdy musisz przeprowadzić analizę dużych zbiorów danych lub wykonać agregacje. Użyj Cassandry, jeśli musisz położyć nacisk na interaktywne dane i przetwarzanie transakcji w czasie rzeczywistym.