Cassandra et HBase sont des systèmes de gestion de bases de données non relationnelles développés par Apache Software Foundation. Ce sont tous deux des systèmes de gestion de base de données orientés colonnes.
Ces bases de données ont beaucoup en commun, mais lorsqu'elles sont examinées de plus près, elles ont de nombreuses propriétés différentes, qu'il est important de connaître avant de choisir la base de données parfaite qui convient à votre travail.
Faits marquants
- Cassandra est une base de données NoSQL distribuée hautement évolutive conçue pour gérer de grandes quantités de données sur de nombreux serveurs de base, offrant une haute disponibilité sans point de défaillance unique.
- HBase, une base de données NoSQL distribuée et orientée colonnes, est construite sur Hadoop et est conçue pour un accès en lecture/écriture en temps réel au Big Data.
- Les principales différences incluent les modèles de données, les niveaux de cohérence et les cas d'utilisation : Cassandra utilise un modèle de données de famille de colonnes et fournit une cohérence réglable, ce qui la rend adaptée aux applications à forte écriture ; HBase utilise un modèle de données à larges colonnes et offre une forte cohérence, ce qui le rend idéal pour les charges de travail à lecture intensive.
Cassandre contre HBase
Cassandra est une base de données distribuée NoSQL open source qui prend en charge le stockage et la gestion des données sur des serveurs de base. HBase est un système de gestion de base de données non relationnelle orienté colonne qui s'exécute au-dessus du HDFS et ne prend en charge que la gestion des données. Il est accessible via l'API HBase.
Cassandra est un système de gestion de base de données basé sur des colonnes. Il est utilisé pour stocker et gérer de grandes quantités de données. Cassandra est un projet open source développé à l'origine par Facebook. Cassandra est très utilisée par plusieurs entreprises, et elle est très fiable car elle n'a aucun point de défaillance.
HBase est également un système de gestion basé sur des colonnes. Il fonctionne de manière dynamique, ce qui facilite l'insertion et la modification des données à tout moment. Il se compose de familles de colonnes, qui sont ensuite divisées en lignes afin de stocker des données dans différentes régions.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Cassandra | HBase |
|---|---|---|
| Redondance des données | Cela peut parfois entraîner une redondance des données. | Il n'entraîne pas de redondance des données. |
| Les technologies | Il a des technologies intégrées. | Cela dépend d'autres technologies. |
| Disponibilité | Il est toujours disponible pour l'analyse des données. | Il peut parfois faire face à des temps d'arrêt. |
| Utilisez | Il est utilisé par des entreprises comme Salesforce, Nike, Century Link, etc. | Il peut être utilisé par des entreprises comme Facebook, Instagram, Netflix, etc. |
| Basé sur | Il n'est pas basé sur le maître et chaque nœud est complètement indépendant de l'autre. | Il est basé sur le maître. |
C'est quoi Cassandre ?
Cassandra est un système de gestion de base de données non relationnelle. Il peut gérer et gérer d'énormes quantités de données structurées et non structurées. Cassandra se compose de plusieurs nœuds, chaque nœud étant connecté à l'autre nœud pour former un cluster.
Cassandra a une architecture sans maître, ce qui signifie essentiellement que chaque nœud de Cassandra est indépendant et est son propre maître. Cela garantit également que Cassandra n'entraînera jamais de temps d'arrêt qui peuvent parfois se produire sur les systèmes de gestion basés sur des maîtres.
Il réplique les données dans plusieurs centres de données, ce qui réduit le temps nécessaire aux données pour atteindre leur destination requise sur n'importe quel réseau. Il garantit la fiabilité et la stabilité car il a été testé sur des clusters avec une énorme quantité de nœuds.
Cassandra se compose d'une table appelée famille de colonnes. Chaque table se compose en outre d'espaces clés. Chaque espace clé peut être lié à des sujets similaires ou à des types de données similaires. Chaque table de Cassandra a un clé primaire qui est divisé en colonnes de clustering et en clés de partition.
Le partitionnement des données joue un rôle énorme dans Cassandra. Cassandra est un système de gestion de base de données globalement fiable. Selon les recherches, Cassandra se classe parmi les meilleurs parmi tous les systèmes de gestion de données disponibles dans le monde.
Qu'est-ce que HBase ?
HBase est également une base de données non relationnelle. Il gère les données très efficacement. HBase est écrit en langage Java. Comme toute base de données standard, elle comprend des tables avec des lignes et des colonnes. Il a un clé primaire.
HBase s'exécute au-dessus de Hadoop, ce qui lui permet de stocker d'énormes quantités de données. HBase est très cohérent en ce qui concerne la gestion des données. Il n'entraîne pas de redondance des données car il écrit et lit les données à partir d'un seul endroit. Il ne provoque pas la répétition des données.
Il trouve, lit et écrit facilement des données car il stocke les données uniquement sur un nœud, ce qui rend toutes les fonctions liées aux données très rapides et fiables. HBase est une très bonne option si quelqu'un veut un stockage et un accès appropriés aux données, et le temps d'exécution n'est pas un facteur.
HBase est basé sur le maître, ce qui signifie que tous les nœuds HBase fonctionnent sous un nœud maître. Le seul cas où un cluster HBase pourrait échouer est lorsque le nœud maître échoue. Par conséquent, HBase a une condition de temps d'arrêt. Dans l'ensemble, HBase est très bon pour lire et conserver les données.
Principales différences entre Cassandra et HBase
- Cassandra n'est basée sur aucun nœud maître. Chaque nœud Cassandra est relié à toutes les autres notes présentes. Par conséquent, tous les nœuds sont indépendants et ne dépendent d'aucun autre nœud particulier. Cependant, HBase est basé sur le maître, ce qui signifie qu'il y a un nœud maître présent qui est connecté à chaque nœud.
- Cassandra n'a aucune chance de temps d'arrêt en raison du grand nombre de nœuds indépendants. HBase a un risque de temps d'arrêt en cas d'échec du nœud maître.
- Cassandra peut parfois entraîner une redondance des données car elle enregistre les données en morceaux dans plusieurs nœuds. HBase est très efficace pour empêcher la répétition ou la perte de données.
- Cassandra est toujours prête et disponible pour des analyses à tout moment, alors que s'il n'y a pas d'urgence, HBase pourrait être le meilleur choix.
- Cassandra est autosuffisante avec toutes les technologies intégrées, tandis que HBase dépend d'autres technologies, telles que Zookeeper, pour son serveur.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6182030/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7207225/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6182030/
Dernière mise à jour : 17 juillet 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
Les informations sur le partitionnement des données dans Cassandra sont éclairantes, démontrant sa fiabilité et sa popularité mondiale. Parallèlement, l'accent mis sur l'efficacité et la cohérence de HBase est essentiel pour ceux qui envisagent son adoption.
L'article fournit une comparaison claire entre Cassandra et HBase. Les deux sont des systèmes de gestion de bases de données non relationnelles axés sur la gestion de grandes quantités de données, mais ils présentent des différences en termes d'architecture et de fonctionnalités.
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Il est remarquable de voir à quel point Cassandra et HBase diffèrent en termes de redondance et de disponibilité des données, qui sont des considérations cruciales pour de nombreuses applications de gestion de données. L’article met efficacement en évidence leurs approches contrastées dans ces domaines.
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J'apprécie les explications concises des principales différences entre Cassandra et HBase, notamment en ce qui concerne les modèles de données, les niveaux de cohérence et les cas d'utilisation. Cela aide à comprendre les contextes dans lesquels chacun serait préférable.
L'explication détaillée de l'architecture sans maître de Cassandra et de l'architecture basée sur maître de HBase contribue de manière significative à la compréhension de leur fiabilité et de leurs performances dans différentes circonstances.
L'aperçu approfondi des fonctionnalités de HBase au sein de l'écosystème Hadoop est utile pour comprendre sa gestion de vastes données et les scénarios uniques dans lesquels son utilisation est préférable à celle d'autres systèmes.
Les discussions sur la redondance des données, l'architecture basée sur le maître et les cas d'utilisation de Cassandra et de HBase offrent des informations précieuses sur les scénarios spécifiques dans lesquels l'un excelle par rapport à l'autre. Utile pour la prise de décision.
Le tableau de comparaison permet de comprendre facilement les différences entre Cassandra et HBase selon différents paramètres. Cette approche analytique améliore la compréhension de leurs forces et faiblesses individuelles.