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# HBase 與 Cassandra：兩種 NoSQL 數據庫哪個更好？

已發表: 2020-01-20

選擇最佳的數據庫管理系統是確保有效、簡化的應用程序開發過程和成功的最終結果的關鍵。 然而，為一個項目選擇一個理想的系統並不容易，因為每一個環節都需要考慮許多細節。 尤其是當它影響項目的性能和開發過程時。

在本文中，我們將深入研究兩個這樣的流行系統，並研究它們如何相互疊加： HBase 與 Cassandra 。

我們將探索基本要素、架構、性能等。

- 什麼是 HBase？
- 什麼是 Apache Cassandra？
- HBase 和 Cassandra 的相似之處
- HBase 與 Cassandra ：差異化因素
- 何時使用哪個數據庫

讓我們先從概述開始。

## 什麼是 HBase？

HBase 是一個分佈式、可擴展、基於列的數據庫，具有結構化數據的動態圖。 它可以高效可靠地管理分佈在多個服務器之間的大型數據集。

HBase 架構和結構

它是一種獨一無二的數據庫，可以同時在多個物理服務器上工作，即使服務器沒有一起運行，也能確保平穩運行。 HBase 數據模型使用兩個主要流程來確保正在進行的操作：

A. 區域服務器——它可以支持各種區域。 這裡的region代表記錄數組，對應一個特定範圍的連續RowKey。 每個 RowKey 都包含這些元素——

- 永久存儲——它是 HBase 中的永久存儲數據位置。 這些文件以 HFile 格式在 HDFS 存儲中使用。 RowKey 對該數據類型進行排序並將它們成對劃分，其中每一對與一個 HFile 對齊。
- MemStore – 它是一個寫入緩衝區，寫入 HBase 的任何內容都會存儲在其中。 當 MemStore 達到特定大小時，數據將寫入新的 HFile。
- BlockCache – 它是一種讀取緩存，可讓您節省經常讀取的數據的時間。
- WAL – 當數據寫入 memstore 時，總是有丟失它的風險。 WAL（Write Ahead Log）在執行之前保存所有操作。 這樣，如果發生某些事情，可以恢復數據。

B. Master Server – 它是 Apahe HBase 的主服務器。 它管理跨區域服務器的區域分佈，監視區域，管理正在進行的任務的運行並執行一系列其他必要的任務。

為了協調服務之間的操作，它使用了 Apache ZooKeeper——一種用於配置和服務同步管理的服務。

## 什麼是 Apache Cassandra？

Cassandra 屬於 NoSQL 系統類，旨在創建以哈希表示的數據數組的可靠、可擴展的存儲庫。 它與關鍵空間一起工作，這與關係模型中的數據庫方案的概念一致。 也可以有多個列族與關係表的概念相關。

要了解有關頂級數據庫的更多信息以及它們在 Web 開發人員中的流行程度，您還可以在此處查看。

阿帕奇卡桑德拉架構

Cassandra 架構背後的想法是擁有一個由節點集群組成的 P2P 分佈式系統，其中節點可以接受讀取或寫入請求。 集群中的每個節點都通過 P2P gossip 通信協議傳遞自身和其他節點的狀態信息。 這共同構成了 Cassandra 數據建模和分析的基礎。

Apache Cassandra 數據模型的中心是一個 Log Structured Merge 存儲引擎。 它帶有以下關鍵元素：

- 內存表
- 提交日誌
- SSTables
- 壓實

HBase 數據庫管理系統和 Cassandra的概述必須讓您了解 HBase 和 cassandra 的功能有多麼相似。

## HBase 和 Cassandra 的相似之處

1. 數據庫

HBase 和 Cassandra 都是 NoSQL 開源數據庫（如 Aerospike 數據庫）。 它們都可以處理大型數據集和非關係數據，包括圖像、音頻、視頻等。

2.可擴展性

HBase 和 Cassandra 都具有高線性可擴展性特性。 在該功能下，想要處理更多數據的用戶只需要增加集群中的節點數即可。 這使得它們在處理海量數據方面都是同樣好的選擇。

3. 複製

在 HBase 和 Cassandra 的情況下，即使發生故障，也有防止數據丟失的保護措施。 這是通過複製模式完成的。 寫入一個節點的數據會復製到集群中的多個節點上。 因此，如果一個節點發生故障，則始終存在一個冗餘節點來訪問數據。

4. 編碼

這兩個數據庫都是面向列的，它們實現了相似的寫入路徑。 列主要是數據庫中的中心存儲單元。 用戶可以根據自己的需要添加列。 此外，正確的路徑從將寫入操作記錄到日誌文件開始。 它基本上是為了確保耐用性。

現在我們已經研究了它們相似的原??因，讓我們將注意力轉移到 HBase 和 Cassandra 之間的區別上。

## HBase 與 Cassandra ：差異化因素

1. 數據模型

雖然這兩個數據庫的術語或多或少，但 HBase 和 Cassandra 之間存在一些根本區別。

Cassandra 中的列就像 HBase 的單元格。 它的列族也更像 HBase 表。 另一方面，HBase 列限定符很像 Cassandra 的超級列。

Cassandra 的關鍵特性之一是它只允許一個主鍵有多個列，而 HBase 只帶有 1 列行鍵，並將行鍵設計的責任交給了開發人員。 此外，Cassandra 的主鍵包含分區鍵和集群列，其中分區鍵可能包含不同的列。

2. 建築

HBase 有一個基於 master 的架構，而 Cassandra 有一個無 master 的架構。 這意味著 HBase 帶有單個故障點，而 Cassandra 沒有。 HBase 客戶端直接與從服務器通信，無需聯繫主服務器，這在主服務器關閉時提供了工作時間。

此外，在 Cassandra 和 HBase 的比較中，前者同時支持數據存儲和管理，而後者的架構只是為數據管理而設計，而它依賴於其他系統/技術進行存儲、服務器狀態管理和元數據。 .

3. 性能——讀寫能力

在比較 Apache Cassandra 性能和 Apache HBase 性能時，是在讀寫能力方面進行的。

寫入： HBase 和 Cassandra 的服務器寫入路徑非常相似。 儘管有一些差異使 Cassandra 更好，例如數據結構名稱的差異以及 HBase 不會同時寫入日誌然後緩存的事實。

讀取：如果您正在尋找一致且快速的讀取，您應該使用 HBase。 由於它只在一台服務器上寫入，因此無需比較各個節點的數據版本。

儘管 Cassandra 可以在一秒鐘內處理超過 129,000 次讀取，但這些讀取是有針對性的，並且它們很可能不一致。

4. 安全

HBase 和 Cassandra 不僅提供數據庫範圍的訪問控制，還提供一定級別的粒度。 Cassandra 允許行級訪問，而 HBase 領先一步並提供單元級訪問。 Cassandra 設置用戶角色和他們的條件，而 HBase 帶有一個反向移動，管理員將可見性標籤分配給數據集，然後通知用戶組他們可以查看哪些標籤。

5. 基礎設施

HBase 利用 Hadoop 基礎架構，該基礎架構由 HBase 主節點、Zookeeper、名稱和數據節點等移動部分組成。

Cassandra 帶有幾個不同的操作和基礎設施。 除了基礎設施之外，它還使用不同的 DBMS。 許多 Cassandra 應用程序也使用 Storm 或 Hadoop。 此外，其基礎設施基於單節點類型結構。

6. 支持

支持特定的 Cassandra 和 HBase 比較如下所示 - HBase 不支持有序分區，而 Cassandra 支持。 有序分區導致 Cassandra 中的行大小達到 10 兆字節。

7. 節點

在 Cassandra 的情況下，用戶必須將節點標識為種子節點。 這些用作集群間通信的點。 在 HBase 的情況下，有幾個主節點。 他們監視和協調區域服務器的操作。

8. 節點間通信

HBase 和 Cassandra 都有節點間通信。 Cassandra 使用 Gossip 協議，而 HBase 使用 Zookeeper 協議，其中單個節點充當老闆，其他節點獲取必要的數據。

9. 交易

HBase 與 Cassandra 在事務方面的比較，Cassandra 具有輕量級事務的特性。 這裡使用的機制是行級寫隔離和比較和設置。 另一方面，HBase 使用兩種不同的機制，稱為 Check and Put 和 Read Check Delete。

10. 文檔

Cassandra 的文檔比 HBase 的文檔好很多。 正因為如此，Cassandra 的工作和學習也變得更加容易。

11. 查詢語言

HBase 和 Cassandra shell 都基於 JRuby shell。 Cassandra 查詢語言，非常具體。 它是 CQL（在 SQL 行中建模）。 相比 HBase 查詢語言，CQL 的功能和特性要豐富得多。

HBase 和 Cassandra 之間的差異表明，對於兩者中哪個數據庫更好，沒有具體的答案。 這一切都歸結為何時使用哪個。

## 何時使用哪個數據庫

Cassandra 和 HBase 用例可以根據它們所使用的應用程序類型和應用程序開發公司的結果期望來區分。

如果您需要大規模讀取的一致性，並且如果您使用大量批處理和 MapReduce，請使用 HBase ，因為它與 HDFS 有直接關係。

HBase 的用例包括在線日誌分析、寫入繁重的應用程序和需要大容量的應用程序，例如 Facebook 帖子、推文等。此外，還有大量與Cassandra Hadoop 集成相關的用例。

如果需要大規模讀取的高可用性，請使用 Cassandra 。 此外，由於它需要極少的設置和較少的管理開銷，因此啟動該過程要容易得多。它還為 CAP 定理權衡提供了更大的靈活性。

在消息系統、電子商務網站和實時傳感器數據的開發中可以看到Cassandra 的一些用途。

簡而言之，當您必須分析大數據或必須執行聚合時，請使用HBase 數據模型和實現。 如果您必須強調交互式數據和實時事務處理，請使用 Cassandra。

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