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HBase 与 Cassandra：两种 NoSQL 数据库哪个更好？

已发表: 2020-01-20

选择最佳的数据库管理系统是确保有效、简化的应用程序开发过程和成功的最终结果的关键。 然而，为一个项目选择一个理想的系统并不容易，因为每一个环节都需要考虑许多细节。 尤其是当它影响项目的性能和开发过程时。

在本文中，我们将深入研究两个这样的流行系统，并研究它们如何相互叠加： HBase 与 Cassandra 。

我们将探索基本要素、架构、性能等。

  • 什么是 HBase？
  • 什么是 Apache Cassandra？
  • HBase和 Cassandra 的相似之处
  • HBase 与 Cassandra ：差异化因素
  • 何时使用哪个数据库

让我们先从概述开始。

什么是 HBase？

HBase是一个分布式、可扩展、基于列的数据库，具有结构化数据的动态图。 它可以高效可靠地管理分布在多个服务器之间的大型数据集。

HBase 架构和结构

HBase Architecture & Structure

它是一种独一无二的数据库，可以同时在多个物理服务器上工作，即使服务器没有一起运行，也能确保平稳运行。 HBase 数据模型使用两个主要流程来确保正在进行的操作：

A. 区域服务器——它可以支持各种区域。 这里的region代表记录数组，对应一个特定范围的连续RowKey。 每个 RowKey 都包含这些元素——

  • 永久存储——它是 HBase 中的永久存储数据位置。 这些文件以 HFile 格式在 HDFS 存储中使用。 RowKey 对该数据类型进行排序并将它们成对划分，其中每一对与一个 HFile 对齐。
  • MemStore – 它是一个写入缓冲区，写入 HBase 的任何内容都会存储在其中。 当 MemStore 达到特定大小时，数据将写入新的 HFile。
  • BlockCache – 它是一种读取缓存，可让您节省经常读取的数据的时间。
  • WAL – 当数据写入 memstore 时，总是有丢失它的风险。 WAL（Write Ahead Log）在执行之前保存所有操作。 这样，如果发生某些事情，可以恢复数据。

B. Master Server – 它是 Apahe HBase 的主服务器。 它管理跨区域服务器的区域分布，监视区域，管理正在进行的任务的运行并执行一系列其他必要的任务。

为了协调服务之间的操作，它使用了 Apache ZooKeeper——一种用于配置和服务同步管理的服务。

什么是 Apache Cassandra？

Cassandra属于 NoSQL 系统类，旨在创建以哈希表示的数据数组的可靠、可扩展的存储库。 它与关键空间一起工作，这与关系模型中的数据库方案的概念一致。 也可以有多个列族与关系表的概念相关。

要了解有关顶级数据库的更多信息以及它们在 Web 开发人员中的流行程度，您还可以在此处查看。

阿帕奇卡桑德拉架构

Apache Cassandra Architecture

Cassandra 架构背后的想法是拥有一个由节点集群组成的 P2P 分布式系统，其中节点可以接受读取或写入请求。 集群中的每个节点都通过 P2P gossip 通信协议传递自身和其他节点的状态信息。 这共同构成了Cassandra 数据建模和分析的基础。

Apache Cassandra 数据模型的中心是一个 Log Structured Merge 存储引擎。 它带有以下关键元素：

  • 内存表
  • 提交日志
  • SSTables
  • 压实

HBase 数据库管理系统和 Cassandra的概述必须让您了解 HBase 和 cassandra 的功能有多么相似。

HBase 和 Cassandra 的相似之处

The Similarities Between HBase and Cassandra

1. 数据库

HBase 和 Cassandra 都是 NoSQL 开源数据库（如Aerospike 数据库）。 它们都可以处理大型数据集和非关系数据，包括图像、音频、视频等。

2.可扩展性

HBase 和 Cassandra 都具有高线性可扩展性特性。 在该功能下，想要处理更多数据的用户只需要增加集群中的节点数即可。 这使得它们在处理海量数据方面都是同样好的选择。

3. 复制

在 HBase 和 Cassandra 的情况下，即使发生故障，也有防止数据丢失的保护措施。 这是通过复制模式完成的。 写入一个节点的数据会复制到集群中的多个节点上。 因此，如果一个节点发生故障，则始终存在一个冗余节点来访问数据。

4. 编码

这两个数据库都是面向列的，它们实现了相似的写入路径。 列主要是数据库中的中心存储单元。 用户可以根据自己的需要添加列。 此外，正确的路径从将写入操作记录到日志文件开始。 它基本上是为了确保耐用性。

现在我们已经研究了它们相似的原因，让我们将注意力转移到HBase 和 Cassandra 之间的区别上。

HBase 与 Cassandra ：差异化因素

1. 数据模型

虽然这两个数据库的术语或多或少，但HBase 和 Cassandra 之间存在一些根本区别。

Cassandra 中的列就像 HBase 的单元格。 它的列族也更像 HBase 表。 另一方面，HBase 列限定符很像 Cassandra 的超级列。

Cassandra 的关键特性之一是它只允许一个主键有多个列，而 HBase 只带有 1 列行键，并将行键设计的责任交给了开发人员。 此外，Cassandra 的主键包含分区键和集群列，其中分区键可能包含不同的列。

2. 建筑

HBase 有一个基于 master 的架构，而 Cassandra 有一个无 master 的架构。 这意味着 HBase 带有单个故障点，而 Cassandra 没有。 HBase 客户端直接与从服务器通信，无需联系主服务器，这在主服务器关闭时提供了工作时间。

此外，在Cassandra 和 HBase 的比较中，前者同时支持数据存储和管理，而后者的架构只是为数据管理而设计，而它依赖于其他系统/技术进行存储、服务器状态管理和元数据。 .

3. 性能——读写能力

在比较Apache Cassandra 性能和Apache HBase 性能时，是在读写能力方面进行的。

写入： HBase 和 Cassandra 的服务器写入路径非常相似。 尽管有一些差异使 Cassandra 更好，例如数据结构名称的差异以及 HBase 不会同时写入日志然后缓存的事实。

读取：如果您正在寻找一致且快速的读取，您应该使用 HBase。 由于它只在一台服务器上写入，因此无需比较各个节点的数据版本。

尽管 Cassandra 可以在一秒钟内处理超过 129,000 次读取，但这些读取是有针对性的，并且它们很可能不一致。

4. 安全

HBase 和 Cassandra 不仅提供数据库范围的访问控制，还提供一定级别的粒度。 Cassandra 允许行级访问，而 HBase 领先一步并提供单元级访问。 Cassandra 设置用户角色和他们的条件，而 HBase 带有一个反向移动，管理员将可见性标签分配给数据集，然后通知用户组他们可以查看哪些标签。

5. 基础设施

HBase 利用 Hadoop 基础架构，该基础架构由 HBase 主节点、Zookeeper、名称和数据节点等移动部分组成。

Cassandra 带有几个不同的操作和基础设施。 除了基础设施之外，它还使用不同的 DBMS。 许多 Cassandra 应用程序也使用 Storm 或 Hadoop。 此外，其基础设施基于单节点类型结构。

6. 支持

支持特定的Cassandra 和 HBase 比较如下所示 - HBase 不支持有序分区，而 Cassandra 支持。 有序分区导致 Cassandra 中的行大小达到 10 兆字节。

7. 节点

在 Cassandra 的情况下，用户必须将节点标识为种子节点。 这些用作集群间通信的点。 在 HBase 的情况下，有几个主节点。 他们监视和协调区域服务器的操作。

8. 节点间通信

HBase 和 Cassandra 都有节点间通信。 Cassandra 使用 Gossip 协议，而 HBase 使用 Zookeeper 协议，其中单个节点充当老板，其他节点获取必要的数据。

9. 交易

HBase 与 Cassandra在事务方面的比较，Cassandra 具有轻量级事务的特性。 这里使用的机制是行级写隔离和比较和设置。 另一方面，HBase 使用两种不同的机制，称为 Check and Put 和 Read Check Delete。

10. 文档

Cassandra 的文档比 HBase 的文档好很多。 正因为如此，Cassandra 的工作和学习也变得更加容易。

11. 查询语言

HBase 和 Cassandra shell 都基于 JRuby shell。 Cassandra 查询语言，非常具体。 它是 CQL（在 SQL 行中建模）。 相比HBase 查询语言，CQL 的功能和特性要丰富得多。

HBase 和 Cassandra 之间的差异表明，对于两者中哪个数据库更好，没有具体的答案。 这一切都归结为何时使用哪个。

何时使用哪个数据库

Cassandra 和 HBase 用例可以根据它们所使用的应用程序类型和应用程序开发公司的结果期望来区分。

如果您需要大规模读取的一致性，并且如果您使用大量批处理和 MapReduce，请使用 HBase ，因为它与 HDFS 有直接关系。

HBase 的用例包括在线日志分析、写入繁重的应用程序和需要大容量的应用程序，例如 Facebook 帖子、推文等。此外，还有大量与Cassandra Hadoop 集成相关的用例。

如果需要大规模读取的高可用性，请使用 Cassandra 。 此外，由于它需要极少的设置和较少的管理开销，因此启动该过程要容易得多。它还为 CAP 定理权衡提供了更大的灵活性。

在消息系统、电子商务网站和实时传感器数据的开发中可以看到Cassandra的一些用途。

简而言之，当您必须分析大数据或必须执行聚合时，请使用HBase 数据模型和实现。 如果您必须强调交互式数据和实时事务处理，请使用 Cassandra。