Quelle est la différence entre Cassandra et HBase ?
Apache Cassandra et Apache HBase sont des bases de données NoSQL qui stockent les données dans un format non tabulaire. Toutes deux stockent les données sous forme de magasins de clé-valeur dans une infrastructure de big data afin de gérer d’énormes volumes de données avec précision et efficacité. Cependant, elles présentent des différences architecturales qui conviennent mieux à différents cas d’utilisation. Par exemple, Cassandra fournit des performances de lecture et d’écriture rapides, et HBase assure une meilleure cohérence des données. HBase est aussi plus efficace pour traiter des jeux de données volumineux et épars. Les organisations utilisent Cassandra et HBase pour différents cas d’utilisation du big data.
Similitudes : Cassandra et HBase
Cassandra et HBase sont deux bases de données NoSQL qui peuvent stocker, traiter et récupérer des milliards de jeux de données. Elles présentent des similitudes qui se recoupent dans les domaines suivants.
Application big data
Vous pouvez stocker d’énormes volumes de données non structurées et non relationnelles avec Cassandra et HBase. Elles diffèrent d’un système de base de données traditionnel, qui stocke les données dans de simples rangées de colonnes. Vous pouvez utiliser Cassandra et HBase pour stocker des images, des fichiers audio, des vidéos et d’autres types de données non structurées en vue d’un traitement à grande échelle.
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Technologie open source
L’Apache Software Foundation publie et gère Cassandra et HBase en tant que projets open source. HBase a été développée à partir du concept introduit par Google BigTable et publié par Apache en 2008. Cassandra est une initiative qui a été créée pour résoudre les problèmes de recherche dans les boîtes de réception de Facebook. Elle utilise certaines fonctionnalités de BigTable et d’autres d’Amazon Dynamo.
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Capacité de mise à l’échelle
Vous pouvez mettre HBase à l’échelle pour répondre à la demande croissante de données en ajoutant davantage de serveurs régionaux au cluster HBase. Le système de base de données NoSQL peut ensuite distribuer des nœuds de données vers de nouvelles régions lorsqu’ils dépassent une certaine capacité. Un cluster Cassandra peut également prendre en charge plusieurs nœuds pour mettre à l’échelle ses capacités de gestion des données. En ajoutant davantage de nœuds, vous pouvez répartir efficacement les données de manière uniforme et éviter les goulots d’étranglement liés au trafic.
Récupération des données
Les nœuds de données de Cassandra et de HBase sont tolérants aux pannes. Dans Cassandra, chaque nœud prend en charge la réplication des données. Une opération d’écriture est automatiquement envoyée à tous les nœuds affectés aux données spécifiques. HBase utilise une approche similaire de duplication des données, qui est automatisée par le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) sur lequel elle s’exécute. Le HDFS crée et conserve des doublons de données sur différents serveurs. Les deux bases de données NoSQL dupliquent les nœuds de données dans différents réseaux physiques en fonction du facteur de réplication afin de réduire les risques de défaillance à l’échelle du réseau.
Chemin d’écriture
Cassandra et HBase organisent les données en colonnes. Lors du stockage des données, chaque base de données recherche la famille de colonnes appropriée, qui regroupe les informations connexes. Les deux bases de données écrivent également les données dans les fichiers journaux lorsque la base de données les ajoute ou les stocke dans la colonne.
Différences architecturales : Cassandra comparé à HBase
Cassandra et HBase fonctionnent avec des caractéristiques différentes du théorème CAP. Le théorème CAP précise que les systèmes distribués peuvent posséder deux des caractéristiques suivantes à un moment donné :
- Cohérence
- Disponibilité
- Tolérance au partitionnement
La tolérance au partitionnement étant obligatoire pour les bases de données stockant des jeux de données volumineux, Cassandra et HBase diffèrent en termes de disponibilité et de cohérence. Cassandra offre une haute disponibilité et une tolérance au partitionnement en raison de sa disposition de nœuds poste à poste. HBase assure la cohérence en matière de tolérance au partitionnement, car un seul primaire HBase réplique les données sur tous les nœuds.
Nous expliquons ensuite d’autres différences architecturales dans la manière dont les deux bases de données gèrent les requêtes de données.
Modèle de données
Cassandra et HBase organisent les données en groupes, lignes et colonnes, mais chaque base de données le fait avec des mises en page différentes. Dans Cassandra, les colonnes de données connexes sont stockées en lignes dans une catégorie plus large appelée espace de clés. Par exemple, une base de données Cassandra peut contenir les espaces de clés, les familles de colonnes et la disposition des cellules suivants :
- Espace de clés : Commandes clients
- Famille de colonnes : Client
- ID, prénom, nom
- Famille de colonnes : Commandes
- Identifiant, article, prix
- Famille de colonnes : Client
La famille de colonnes Client se trouve dans une partition au-dessus de la famille de colonnes Commandes. Dans les applications pratiques, un espace de clés permet d’empiler plusieurs colonnes de famille.
L’architecture HBase a une structure similaire à celle des bases de données relationnelles traditionnelles. Au lieu d’avoir un identifiant pour chaque famille de colonnes, HBase utilise des clés de ligne séquentielles dans un tableau. Elle organise ensuite les colonnes appartenant à la même famille de colonnes les unes à côté des autres pour faciliter l’extraction des données. Exemple :
- Tableau ; commandes des clients
- Clé de ligne, famille de colonne : client {prénom, nom}, famille de colonne : commande {article, prix}
À propos des bases de données relationnelles
Composants clés
Cassandra utilise une technique appelée hachage cohérent pour permettre à chaque nœud de trouver rapidement des données spécifiques dans son réseau poste à poste. Ses principaux composants incluent la Memtable, le journal des validations et les tables SS. Ensemble, ils constituent le chemin d’écriture pour les nœuds, les centres de données et les clusters de l’architecture Cassandra.
HBase se trouve au-dessus du HDFS. Elle utilise le serveur principal HBase, le serveur régional et Zookeeper pour assurer la gestion des données.
Cassandra assure la gestion et le stockage des données de manière indépendante, et HBase a besoin de systèmes externes pour les capacités de stockage des données.
Conception de base
Cassandra fonctionne sur l’architecture active-active, où chaque nœud répond aux écritures et aux requêtes. Même si un nœud particulier ne stocke pas les données demandées, il les extrait des autres nœuds à l’aide d’une méthode de communication poste à poste appelée protocole Gossip.
HBase utilise une configuration primaire-secondaire, dans laquelle le primaire HBase contrôle les serveurs régionaux des autres nœuds. L’architecture HBase présente un point de défaillance unique en l’absence de répliques de l’architecture du primaire HBase. Vous pouvez dupliquer plusieurs nœuds primaires HBase, mais un seul prend en charge tous les serveurs régionaux.
L’image suivante montre la configuration primaire-secondaire dans HBase.
Langage de requête
Cassandra permet la manipulation des données dans la base de données avec Cassandra Query Language (CQL). Vous utilisez le langage CQL pour ajouter, supprimer ou mettre à jour des enregistrements dans des instructions descriptives similaires à celles du SQL. Le langage de requête HBase se compose de commandes shell de base qui nécessitent un effort d’apprentissage plus important.
Performance : Cassandra vs HBase
Cassandra et HBase fournissent tous deux un accès haut débit à de grands jeux de données pour l’analytique du big data. Les bases de données montrent des différences de performances dans les aspects suivants.
Latence
La latence est l’intervalle de temps entre l’envoi d’une instruction au système de base de données et le stockage ou la récupération des données. En général, HBase montre une latence plus faible à mesure que le nombre de lectures et d’écritures de données augmente. Il en va tout autrement pour Cassandra, qui accuse des délais plus importants au fur et à mesure qu’elle récupère davantage de données.
Débit
Le débit mesure le nombre d’opérations de lecture ou d’écriture qu’une base de données gère chaque seconde. HBase maintient un débit constant de 100 000 à 200 000 opérations, mais enregistre une augmentation après avoir atteint 250 000 opérations. Le débit de Cassandra augmente à mesure qu’elle écrit ou lit davantage de données.
Performances de lecture
Une opération de lecture dans Cassandra consiste à trouver l’emplacement exact des données stockées sur la table de partitions. Si la recherche implique une clé secondaire ou une table autre que des partitions, Cassandra met plus de temps à rechercher chaque nœud du cluster. En outre, des incohérences de données se produisent lorsque plusieurs nœuds contiennent différentes versions des mêmes données.
HBase a de meilleures performances de lecture que Cassandra, car elle écrit toutes les données sur un serveur unique. Contrairement à Cassandra, la lecture de données dans HBase ne nécessite pas que le système de base de données recherche dans une table de partitions. Le HDFS utilisé par HBase pour stocker les données fournit des filtres Bloom et des caches de blocs, ce qui accélère la récupération des données.
Performance d’écriture
Cassandra effectue une opération d’écriture plus rapidement que HBase. Avec Cassandra, vous pouvez écrire des données dans le journal et dans le cache simultanément. HBase ne prend pas en charge l’écriture simultanée. Au lieu de cela, l’application client HBase passe par le Zookeeper pour démarrer une opération d’écriture, le primaire HBase fournissant l’adresse de stockage des données. Les étapes supplémentaires de HBase ralentissent le processus d’écriture des données.
Autres différences clés : Cassandra vs HBase
Vous pouvez utiliser Cassandra et HBase pour créer des applications de science des données, mais de légères différences influencent la décision de choisir l’une plutôt que l’autre.
Sécurité
Avec Cassandra, vous pouvez régler l’accès au niveau des lignes des enregistrements. Elle fournit également un chiffrement SSL pour protéger l’échange de données entre les nœuds. Contrairement à Cassandra, HBase fournit des fonctionnalités supplémentaires de chiffrement au niveau de la cellule, de cryptage et d’authentification.
Partitionnement des données
Cassandra prend en charge le partitionnement ordonné et peut scanner les enregistrements ordonnés séquentiellement en utilisant une colonne comme clé de partition. Bien que cela puisse être utile, le partitionnement ordonné complique l’équilibrage de charge, car plusieurs écritures ont lieu sur un seul nœud. Une table HBase ne prend pas en charge le partitionnement ordonné.
Communication entre nœuds
Dans l’architecture Cassandra, les nœuds de départ sont les points clés des communications entre clusters. Ces nœuds utilisent le protocole Gossip pour déplacer les données entre différents clusters. HBase utilise un nœud primaire HBase actif pour coordonner la communication entre plusieurs serveurs régionaux. Dans cette architecture, le mouvement des données est négocié par le protocole Zookeeper.
Quand utiliser : Cassandra vs HBase
Les bases de données Cassandra et HBase peuvent être utilisées pour différents types d’applications du big data. Ci-après, nous indiquons quelle base de données distribuée fonctionnerait mieux que l’autre dans différentes circonstances.
Disponibilité vs cohérence
Cassandra convient aux cas d’utilisation qui nécessitent une écriture de données fréquente, mais elle n’est pas optimisée pour mettre à jour ou supprimer fréquemment des données. Par exemple, les organisations utilisent Cassandra pour créer des systèmes de messagerie, des solutions de traitement de données interactives et un stockage de données de capteurs en temps réel. HBase convient mieux aux applications qui nécessitent la cohérence des données et un traitement fréquent. Par exemple, les solutions bancaires, de santé et de télécommunications utilisent HBase pour analyser de grands volumes de données.
Configuration de base de données
Cassandra est plus facile à configurer, car il s’agit d’un produit autonome doté de tous les composants de base de données nécessaires. Contrairement à Cassandra, HBase s’appuie sur plusieurs composants Hadoop, tels que Zookeeper, le primaire HDFS et HDFS DataNode, pour fonctionner. La configuration peut être simple, mais le maintien de multiples interdépendances peut s’avérer délicat dans les applications réelles. Si vous utilisez déjà l’infrastructure Hadoop, vous constaterez peut-être que la migration vers HBase est plus simple que vers Cassandra.
Résumé des différences : Cassandra comparé à HBase
| Cassandra |
HBase |
|
| Conception de base |
Utilise une architecture active-active. Tous les nœuds traitent les demandes de lecture/écriture. |
Utilise une architecture primaire-secondaire. Le HBase primaire contrôle plusieurs serveurs régionaux. |
| Composants clés |
Memtable, journal de validation et tables SS. |
HBase primaire, serveur régional et Zookeeper. |
| Modèle de données |
Stocke les lignes des familles de colonnes associées dans l’espace de clés. |
Familles de colonnes disposées horizontalement à l’aide d’une clé de ligne séquentielle. |
| Langage de requête |
Utilise le langage de requête Cassandra. |
Utilise une commande shell. |
| Latence |
Latence plus élevée avec davantage de récupérations de données. |
Temps de latence réduit grâce à un plus grand nombre d’opérations de données. |
| Débit |
Le débit augmente avec l’augmentation du nombre d’opérations sur les données. |
Le débit augmente après un certain nombre d’opérations. |
| Performances de lecture |
Lecture lente. Fait référence à la table de partitions pour l’emplacement de lecture. Des incohérences dans les données peuvent survenir. |
Meilleures performances de lecture et cohérence des données. |
| Performance d’écriture |
Meilleures performances d’écriture. Écrit simultanément dans le journal et dans le cache. |
Étapes supplémentaires. Passe par Zookeeper et le HBase primaire. |
| Sécurité |
Régule l’accès jusqu’au niveau du rôle. |
Régule l’accès jusqu’au niveau de la cellule. |
| Partitionnement des données |
Supporte le partitionnement ordonné. |
Ne prend pas en charge le partitionnement ordonné. |
| Communication entre nœuds |
Utilise le protocole Gossip. |
Utilise le protocole Zookeeper. |
Comment AWS peut-il vous aider à répondre à vos besoins en matière de Cassandra et HBase ?
Amazon Web Services (AWS) fournit des services de base de données cloud évolutifs que vous pouvez utiliser pour mettre en œuvre des technologies de science des données de manière efficace et abordable. Au lieu de mettre en service manuellement l’infrastructure sous-jacente, vous pouvez utiliser les services AWS suivants pour prendre en charge vos bases de données Cassandra et HBase :
- Amazon Keyspaces (pour Apache Cassandra) est un service de base de données en ligne permettant d’exécuter des charges de travail Cassandra à haut débit. Avec Amazon Keyspaces, vous pouvez mettre les applications à l’échelle tout en maintenant des temps de réponse à un chiffre en millisecondes.
- Avec Amazon EMR, vous pouvez déployer des clusters HBase pour des applications de traitement de données à grande échelle. L’exécution de HBase sur EMR améliore la capacité de restauration des données en sauvegardant les données stockées sur Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
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