Sia Cassandra che HBase sono sistemi di gestione di database non relazionali sviluppati da Apache Software Foundation. Entrambi sono sistemi di gestione di database orientati alle colonne.
Questi database hanno molto in comune, ma se esaminati più da vicino, hanno molte proprietà diverse, di cui è importante essere consapevoli prima di scegliere il database perfetto adatto al proprio lavoro.
Punti chiave
- Cassandra è un database NoSQL distribuito altamente scalabile, progettato per gestire grandi quantità di dati su molti server di base, fornendo un'elevata disponibilità senza un singolo punto di errore.
- HBase, un database NoSQL distribuito e orientato alle colonne, è basato su Hadoop ed è progettato per l'accesso in lettura/scrittura in tempo reale ai big data.
- Le differenze principali includono modelli di dati, livelli di coerenza e casi d'uso: Cassandra utilizza un modello di dati della famiglia di colonne e fornisce coerenza regolabile, rendendolo adatto per applicazioni a scrittura pesante; HBase utilizza un modello di dati a colonne larghe e fornisce una forte coerenza, rendendolo ideale per carichi di lavoro pesanti in lettura.
Cassandra contro HBase
Cassandra è un database distribuito NoSQL open source che supporta l'archiviazione e la gestione dei dati su server di base. HBase è un sistema di gestione di database non relazionale orientato alle colonne che viene eseguito su HDFS e supporta solo la gestione dei dati. Vi si accede tramite l'API HBase.
Cassandra è un sistema di gestione di database basato su colonne. Viene utilizzato per archiviare e gestire grandi quantità di dati. Cassandra è un progetto open source originariamente sviluppato da Facebook. Cassandra è molto utilizzata da diverse aziende ed è altamente affidabile in quanto non ha punti di errore.
HBase è anche un sistema di gestione basato su colonne. Funziona in modo dinamico, il che semplifica l'inserimento e la modifica dei dati in qualsiasi momento. È costituito da famiglie di colonne, che sono ulteriormente suddivise in righe in modo da archiviare i dati in diverse regioni.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Cassandra | Base H |
|---|---|---|
| Ridondanza dei dati | A volte può causare ridondanza dei dati. | Non porta alla ridondanza dei dati. |
| Tecnologie | Ha tecnologie integrate. | Dipende da altre tecnologie. |
| Disponibilità | È sempre disponibile per l'analisi dei dati. | A volte può affrontare tempi di inattività. |
| Usa il | È utilizzato da aziende come Salesforce, Nike, Century Link, ecc. | Può essere utilizzato da aziende come Facebook, Instagram, Netflix, ecc. |
| Sulla base | Non è basato su master e ogni nodo è completamente indipendente dall'altro. | È basato su master. |
Cos'è Cassandra?
Cassandra è un sistema di gestione di database non relazionale. Può gestire e gestire enormi quantità di dati sia strutturati che non strutturati. Cassandra è composta da più nodi, con ogni nodo connesso all'altro nodo per formare un cluster.
Cassandra ha un'architettura senza master, il che significa sostanzialmente che ogni nodo in Cassandra è indipendente ed è un master a sé stante. Garantisce inoltre che Cassandra non porti mai a tempi di inattività che a volte possono verificarsi su sistemi di gestione basati su master.
Replica i dati in diversi data center, il che riduce il tempo necessario affinché i dati raggiungano la destinazione richiesta su qualsiasi rete. Garantisce affidabilità e stabilità in quanto è stato testato su cluster con un'enorme quantità di nodi.
Cassandra è costituita da una tabella denominata famiglia di colonne. Ogni tabella è inoltre composta da spazi chiave. Ogni keyspace può essere correlato ad argomenti simili o tipi di dati simili. Ogni tavolo in Cassandra ha un chiave primaria che è diviso in colonne di clustering e chiavi di partizione.
Il partizionamento dei dati gioca un ruolo enorme in Cassandra. Cassandra è un sistema di gestione del database complessivamente affidabile. Secondo la ricerca, Cassandra è uno dei migliori tra tutti i sistemi di gestione dei dati disponibili a livello globale.
Cos'è HBase?
HBase è anche un database non relazionale. Gestisce i dati in modo molto efficiente. HBase è scritto in linguaggio Java. Come ogni normale database, comprende tabelle con righe e colonne. Ha un chiave primaria.
HBase funziona su Hadoop, che gli offre la possibilità di archiviare enormi quantità di dati. HBase è molto coerente quando si tratta di gestione dei dati. Non porta alla ridondanza dei dati in quanto scrive e legge i dati solo da un posto. Non fa sì che i dati si ripetano.
Trova, legge e scrive facilmente i dati poiché memorizza i dati solo su un nodo, rendendo tutte le funzioni relative ai dati molto veloci e affidabili. HBase è un'ottima opzione se qualcuno desidera un'archiviazione e un accesso adeguati ai dati e il tempo di esecuzione non è un fattore.
HBase è basato su master, il che significa che tutti i nodi HBase funzionano sotto un nodo master. L'unico caso in cui un cluster HBase potrebbe fallire è quando il nodo master fallisce. Quindi HBase ha una condizione di downtime. Nel complesso, HBase è molto bravo a leggere e conservare i dati.
Principali differenze tra Cassandra e HBase
- Cassandra non si basa su nessun nodo principale. Ogni nodo Cassandra è connesso a tutte le altre note presenti. Quindi tutti i nodi sono indipendenti e non si basano su nessun altro particolare nodo. Tuttavia, HBase è basato su master, il che significa che è presente un nodo master connesso a ogni singolo nodo.
- Cassandra non ha possibilità di tempi di inattività a causa dell'elevato numero di nodi indipendenti. HBase ha la possibilità di tempi di inattività nel caso in cui il nodo master non funzioni.
- Cassandra a volte può causare ridondanza dei dati poiché salva i dati in blocchi in diversi nodi. HBase è molto efficace nel prevenire la ripetizione o la perdita di dati.
- Cassandra è sempre pronta e disponibile per analisi in qualsiasi momento, mentre se non c'è fretta, HBase potrebbe essere la scelta migliore.
- Cassandra è autosufficiente con tutte le tecnologie integrate, mentre HBase dipende da altre tecnologie, come Zookeeper, per il suo server.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6182030/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7207225/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6182030/
Ultimo aggiornamento: 17 luglio 2023
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Sandeep Bhandari ha conseguito una laurea in ingegneria informatica presso la Thapar University (2006). Ha 20 anni di esperienza nel campo della tecnologia. Ha un vivo interesse in vari campi tecnici, inclusi i sistemi di database, le reti di computer e la programmazione. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
Le informazioni sul partizionamento dei dati in Cassandra sono illuminanti e dimostrano la sua affidabilità e popolarità globale. Nel frattempo, l'attenzione all'efficienza e alla coerenza di HBase è essenziale per coloro che ne valutano l'adozione.
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La panoramica approfondita delle funzionalità di HBase all'interno dell'ecosistema Hadoop è utile per comprendere la gestione di grandi quantità di dati e gli scenari unici in cui il suo utilizzo è preferibile rispetto ad altri sistemi.
Le discussioni sulla ridondanza dei dati, sull'architettura basata su master e sui casi d'uso sia per Cassandra che per HBase offrono preziose informazioni sugli scenari specifici in cui uno eccelle sull'altro. Utile per prendere decisioni.
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