Cassandra 和 HBase 都是 Apache Software Foundation 开发的非关系型数据库管理系统。 它们都是面向列的数据库管理系统。
这些数据库有很多共同点，但仔细观察，它们有许多不同的属性，在选择适合您工作的完美数据库之前，了解这些属性很重要。
关键精华
- Cassandra 是一种高度可扩展的分布式 NoSQL 数据库，旨在处理跨许多商品服务器的大量数据，提供高可用性且无单点故障。
- HBase 是一种分布式、面向列的 NoSQL 数据库，它构建在 Hadoop 之上，专为大数据的实时读/写访问而设计。
- 主要差异包括数据模型、一致性级别和用例：Cassandra 使用列族数据模型并提供可调一致性，使其适用于写入密集型应用程序； HBase 使用宽列数据模型并提供强一致性，使其成为读取密集型工作负载的理想选择。
卡桑德拉与 HBase
Cassandra 是一个开源 NoSQL 分布式数据库，支持跨商品服务器的数据存储和管理。 HBase是一个运行在HDFS之上，只支持数据管理的面向列的非关系型数据库管理系统。 它通过 HBase API 访问。
Cassandra 是一个基于列的数据库管理系统。 它用于存储和管理大量数据。 Cassandra 是一个最初由 Facebook 开发的开源项目。 Cassandra 被多家公司广泛使用，并且由于没有故障点，因此非常值得信赖。
HBase也是一个基于列的管理系统。 它是动态工作的，这使得在任何时间点插入和修改数据变得更加容易。 它由列族组成，列族进一步划分为行，以便将数据存储在不同的区域。
对比表
| 比较参数 | 卡桑德拉 | HBase的 |
|---|---|---|
| 数据冗余 | 它有时会导致数据冗余。 | 它不会导致数据冗余。 |
| 技术 | 它具有内置技术。 | 这取决于其他技术。 |
| 订购 | 它始终可用于数据分析。 | 它有时会面临停机时间。 |
| 使用 | 它被 Salesforce、Nike、Century Link 等公司使用。 | 它可供 Facebook、Instagram、Netflix 等公司使用。 |
| 基于 | 它不是基于主节点的，每个节点都完全独立于另一个节点。 | 它是基于大师的。 |
什么是卡桑德拉？
Cassandra 是一个非关系型数据库管理系统。 它可以处理和管理大量结构化和非结构化数据。 Cassandra 由多个节点组成，每个节点都与另一个节点相连，形成一个集群。
Cassandra 具有无主架构，这基本上意味着 Cassandra 中的每个节点都是独立的并且是自己的主节点。 它还确保 Cassandra 永远不会导致停机，而这种情况有时会发生在基于 master 的管理系统上。
它在多个数据中心复制数据，从而减少数据通过任何网络到达所需目的地的时间。 经过海量节点集群测试，保证了可靠性和稳定性。
Cassandra 由一个称为列族的表组成。 每个表进一步由键空间组成。 每个键空间都可以与相似的主题或相似类型的数据相关。 Cassandra 中的每个表都有一个 主键 它分为集群列和分区键。
数据分区在 Cassandra 中发挥着巨大作用。 Cassandra 是一个整体可靠的数据库管理系统。 根据研究，Cassandra 是全球可用的所有数据管理系统中最顶尖的系统之一。
什么是 HBase？
HBase也是一个非关系型数据库。 它非常有效地管理数据。 HBase是用Java语言编写的。 与任何常规数据库一样，它由具有行和列的表组成。 它有一个 主键.
HBase 运行在 Hadoop 之上，这使其能够存储大量数据。 HBase 在数据处理方面非常一致。 它不会导致数据冗余，因为它仅从一个位置写入和读取数据。 它不会导致数据重复。
它可以轻松查找、读取和写入数据，因为它仅将数据存储在一个节点上，从而使所有与数据相关的功能都非常快速和可靠。 如果有人想要适当的存储和访问数据，并且执行时间不是一个因素，HBase 是一个很好的选择。
HBase 是基于主节点的，这意味着所有 HBase 节点都在主节点下工作。 HBase 集群可能发生故障的唯一情况是主节点发生故障。 因此HBase有一个停机条件。 总体而言，HBase非常擅长读取和维护数据。
Cassandra 和 HBase 之间的主要区别
- Cassandra 基于无主节点。 每个 Cassandra 节点都连接到所有其他存在的注释。 因此，所有节点都是独立的，不依赖于任何其他特定节点。 然而，HBase 是基于主节点的，这意味着存在一个连接到每个节点的主节点。
- 由于大量的独立节点，Cassandra 没有停机的机会。 如果主节点无法执行，HBase 有可能会停机。
- Cassandra 有时会导致数据冗余，因为它在多个节点中以块的形式保存数据。 HBase 非常擅长防止数据重复或数据丢失。
- Cassandra 随时准备好进行任何时间分析，而如果不着急，HBase 可能是最佳选择。
- Cassandra 拥有所有内置技术，是自给自足的，而 HBase 的服务器则依赖于其他技术，例如 Zookeeper。
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6182030/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7207225/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6182030/
最后更新时间：17 年 2023 月 XNUMX 日
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Sandeep Bhandari 拥有塔帕尔大学计算机工程学士学位（2006 年）。 他在技术领域拥有 20 年的经验。 他对各种技术领域都有浓厚的兴趣，包括数据库系统、计算机网络和编程。 你可以在他的网站上阅读更多关于他的信息 生物页面.
有关 Cassandra 中数据分区的信息很有启发性，展示了其可靠性和全球流行度。同时，对于那些考虑采用 HBase 的人来说，关注 HBase 的效率和一致性至关重要。
这篇文章对 Cassandra 和 HBase 进行了清晰的比较。两者都是非关系型数据库管理系统，专注于处理大量数据，但它们在架构和功能方面存在差异。
对 Cassandra 和 HBase 的全面描述，以及对它们的关键功能和用例的清晰区分，使本文成为数据管理技术决策者的宝贵资源。
值得注意的是 Cassandra 和 HBase 在数据冗余和可用性方面有何不同，这是许多数据管理应用程序的关键考虑因素。这篇文章有效地强调了他们在这些领域的对比方法。
本文有效地强调了 Cassandra 和 HBase 之间的差异，重点关注它们的架构和可靠性。对于寻求清晰选择正确数据库系统的专业人士来说，这是一本很有价值的指南。
我很欣赏 Cassandra 和 HBase 之间主要差异的简洁解释，特别是在数据模型、一致性级别和用例方面。它有助于理解每种方法更适合的环境。
Cassandra的无主架构和HBase的主架构的详细解释有助于理解它们在不同情况下的可靠性和性能。
深入概述 HBase 在 Hadoop 生态系统中的功能有利于理解其对大量数据的处理以及其使用优于其他系统的独特场景。
关于 Cassandra 和 HBase 的数据冗余、基于主的架构以及用例的讨论为了解其中一种优于另一种的特定场景提供了宝贵的见解。对决策有用。
通过对照表可以轻松掌握 Cassandra 和 HBase 在不同参数上的差异。这种分析方法可以增强对他们个人优势和劣势的了解。