Qual é a diferença entre o Cassandra e o HBase?
O Apache Cassandra e o Apache HBase são bancos de dados NoSQL que armazenam dados em um formato não tabular. Ambos armazenam dados como armazenamentos de valores-chave na infraestrutura de big data para gerenciar grandes volumes de dados com precisão e eficiência. No entanto, eles têm diferenças arquitetônicas que se adaptam melhor a diferentes casos de uso. Por exemplo, o Cassandra fornece performance rápida de leitura e gravação, e o HBase fornece maior consistência de dados. O HBase também é mais eficaz para lidar com conjuntos de dados grandes e esparsos. As organizações usam o Cassandra e o HBase para diferentes casos de uso de big data.
Semelhanças: Cassandra e HBase
Cassandra e HBase são dois bancos de dados NoSQL que podem armazenar, processar e recuperar bilhões de conjuntos de dados. Eles têm semelhanças sobrepostas nas seguintes áreas.
Aplicação de big data
Você pode armazenar grandes volumes de dados não estruturados e não relacionais com o Cassandra e o HBase. Eles diferem de um sistema de banco de dados tradicional, que armazena dados em linhas simples de colunas. Você pode usar o Cassandra e o HBase para armazenar imagens, áudio, vídeos e outros tipos de dados não estruturados para processamento em grande escala.
Código aberto
A Apache Software Foundation publica e gerencia o Cassandra e o HBase como projetos de código aberto. O HBase foi desenvolvido a partir do conceito introduzido pelo Google BigTable e lançado publicamente pela Apache em 2008. Cassandra é uma iniciativa criada para resolver os problemas de pesquisa na caixa de entrada do Facebook. Ele usa alguns atributos do BigTable e outros do Amazon Dynamo.
Escalabilidade
Você pode escalar o HBase para atender às crescentes demandas de dados adicionando mais servidores regionais ao cluster do HBase. O sistema de banco de dados NoSQL pode então distribuir nós de dados para novas regiões quando elas excederem uma determinada capacidade. Um cluster Cassandra também pode suportar vários nós para escalar seus recursos de gerenciamento de dados. Ao adicionar mais nós, você pode distribuir os dados de maneira eficiente e uniforme e evitar gargalos de tráfego.
Recuperação de dados
Os nós de dados no Cassandra e no HBase são tolerantes a falhas. No Cassandra, cada nó oferece suporte à replicação de dados. Uma operação de gravação é emitida automaticamente para todos os nós atribuídos aos dados específicos. O HBase tem uma abordagem similar de duplicação de dados, que é automatizada pelo Sistema de Arquivos Distribuído do Hadoop (HDFS) no qual ele é executado. O HDFS cria e mantém duplicatas de dados em servidores diferentes. Ambos os bancos de dados NoSQL duplicam nós de dados em diferentes redes físicas com base no fator de replicação para reduzir os riscos de falha em toda a rede.
Caminho de escrita
Tanto o Cassandra quanto o HBase organizam os dados em colunas. Ao armazenar dados, cada banco de dados procura a família de colunas apropriada, que mantém as informações relacionadas juntas. Ambos os bancos de dados também gravam os dados nos arquivos de log quando o banco de dados os anexa ou armazena na coluna.
Diferenças de arquitetura: Cassandra vs. HBase
Cassandra e HBase operam com características diferentes do teorema CAP. O teorema CAP especifica que sistemas distribuídos podem possuir duas das seguintes características a qualquer momento:
- Consistência
- Disponibilidade
- Tolerância à partição
Como a tolerância à partição é obrigatória para bancos de dados que armazenam grandes conjuntos de dados, o Cassandra e o HBase diferem em disponibilidade e consistência. O Cassandra tem alta disponibilidade e tolerância à partição devido ao seu arranjo de nós ponto a ponto. O HBase fornece consistência com a tolerância à partição porque um único HBase primário replica dados para todos os nós.
A seguir, explicamos outras diferenças arquitetônicas na forma como os dois bancos de dados gerenciam as solicitações de dados.
Modelo de dados
Tanto o Cassandra quanto o HBase organizam os dados em grupos, linhas e colunas, mas cada banco de dados faz isso com layouts diferentes. No Cassandra, as colunas de dados relacionados são armazenadas em linhas em uma categoria mais ampla chamada de espaço chave. Por exemplo, um banco de dados do Cassandra pode conter o seguinte espaço chave, famílias de colunas e arranjo de células:
- Keyspace : CustomerOrders
- Família de colunas: Cliente
- ID, FirstName, LastName
- Família de colunas: Pedidos
- ID, Item, Price
- Família de colunas: Cliente
A família de colunas Cliente fica em uma partição acima da família de colunas Pedidos. Em aplicações práticas, um keyspace reúne várias colunas da família.
A arquitetura HBase tem um layout semelhante ao dos bancos de dados relacionais tradicionais. Em vez de ter uma ID para cada família de colunas, o HBase usa chaves de linha sequenciais em uma tabela. Em seguida, ele organiza as colunas que pertencem à mesma família de colunas uma ao lado da outra para facilitar a recuperação dos dados. Confira abaixo um exemplo:
- Table; CustomerOrders
- Row Key, Column Family: Client {First Name, LastName}, Column Family: Order {Item, Price}
Leia sobre bancos de dados relacionais
Componentes principais
O Cassandra usa uma técnica chamada hashing consistente para permitir que cada nó encontre dados específicos rapidamente em sua rede entre pares. Seus principais componentes incluem as tabelas memtable, commit log e SS. Juntos, eles formam o caminho de escrita para os nós, datacenters e clusters na arquitetura Cassandra.
O HBase fica em cima do HDFS. Ele usa o HBase primário, o servidor regional e o Zookeeper para fornecer gerenciamento de dados.
O Cassandra fornece gerenciamento e armazenamento de dados de forma independente, e o HBase requer sistemas externos para recursos de armazenamento de dados.
Design principal
O Cassandra é executado na arquitetura ativo-ativa, em que cada nó responde a gravações e solicitações. Mesmo que um determinado nó não armazene os dados solicitados, ele os recupera de outros nós com um método de comunicação ponto a ponto chamado protocolo de fofoca.
O HBase usa uma configuração primária-secundária, na qual o HBase primário tem controle sobre os servidores regionais de outros nós. A arquitetura HBase apresenta um único ponto de falha se não houver réplicas do HBase primário. Você pode duplicar vários nós primários do HBase, mas somente um se encarrega de todos os servidores da região.
A imagem a seguir mostra a configuração primária e secundária no HBase.
Linguagem de consulta
O Cassandra permite a manipulação de dados no banco de dados com a Cassandra Query Language (CQL). Você usa o CQL para adicionar, remover ou atualizar registros em instruções descritivas semelhantes ao SQL. A linguagem de consulta HBase consiste em comandos básicos do shell que exigem mais esforço para aprender.
Performance: Cassandra vs. HBase
Tanto o Cassandra quanto o HBase fornecem acesso de alta velocidade a grandes conjuntos de dados para análise de big data. Os bancos de dados mostram diferenças de performance nos aspectos a seguir.
Latência
A latência é o intervalo de tempo entre o envio de uma instrução ao sistema de banco de dados e o armazenamento ou a recuperação de dados. Geralmente, o HBase mostra menor latência à medida que o número de leituras e gravações de dados aumenta. O oposto é verdadeiro para o Cassandra, que mostra maiores atrasos à medida que busca mais dados.
Throughput
O throughput mede o número de operações de leitura ou gravação que um banco de dados processa a cada segundo. O HBase mantém um throughput consistente de 100.000 a 200.000 operações, mas demonstra um aumento após atingir 250.000 operações. O throughput do Cassandra aumenta à medida que ele grava ou lê mais dados.
Performance de leitura
Uma operação de leitura no Cassandra envolve encontrar a localização exata dos dados armazenados na tabela de partições. Se a pesquisa envolver uma chave secundária ou uma tabela sem partição, o Cassandra demorará mais para pesquisar todos os nós do cluster. Além disso, as inconsistências de dados ocorrem quando vários nós contêm versões diferentes dos mesmos dados.
O HBase tem uma performance de leitura melhor do que o Cassandra porque grava todos os dados em um único servidor. Diferentemente do Cassandra, a leitura de dados no HBase não exige que o sistema de banco de dados pesquise em uma tabela de partições. O HDFS que o HBase usa para armazenar dados fornece filtros bloom e caches de blocos, o que acelera a recuperação de dados.
Performance de gravação
O Cassandra conclui uma operação de gravação mais rápido do que o HBase. Com o Cassandra, você pode gravar dados no log e no cache simultaneamente. O HBase não suporta gravação simultânea. Em vez disso, a aplicação cliente do HBase passa pelo Zookeeper para iniciar uma operação de gravação, com o HBase primário fornecendo o endereço para armazenar dados. As etapas adicionais no HBase retardam o processo de gravação de dados.
Outras diferenças importantes: Cassandra vs. HBase
Você pode usar o Cassandra e o HBase para criar aplicações de ciência de dados, mas pequenas diferenças influenciam a decisão de escolher um em vez do outro.
Segurança
Com o Cassandra, você pode regular o acesso ao nível da linha dos registros. Ele também fornece criptografia SSL para proteger a troca de dados entre os nós. Ao contrário do Cassandra, o HBase fornece atributos adicionais de criptografia e criptografia e autenticação em nível de célula.
Particionamento de dados
O Cassandra suporta particionamento ordenado e pode digitalizar os registros ordenados sequencialmente usando uma coluna como chave de partição. Embora isso possa ser útil, o particionamento ordenado complica o balanceamento de carga, com várias gravações ocorrendo em um único nó. Uma tabela do HBase não oferece suporte ao particionamento ordenado.
Comunicação entre nós
Na arquitetura Cassandra, os nós iniciais são os pontos-chave para comunicações entre clusters. Esses nós usam o protocolo gossip para mover dados entre diferentes clusters. O HBase usa um nó primário ativo do HBase para coordenar a comunicação entre vários servidores regionais. Nessa arquitetura, a movimentação de dados é negociada pelo protocolo Zookeeper.
Quando usar: Cassandra vs. HBase
Os bancos de dados Cassandra e HBase podem ajudar diferentes tipos de aplicações de big data. Em seguida, compartilhamos qual banco de dados distribuído funcionaria melhor do que o outro em diferentes circunstâncias.
Disponibilidade versus consistência
O Cassandra é adequado para casos de uso que exigem gravação frequente de dados, mas não é otimizado para atualizar ou excluir dados com frequência. Por exemplo, as organizações usam o Cassandra para criar sistemas de mensagens, soluções interativas de processamento de dados e armazenamento de dados de sensores em tempo real. O HBase é melhor para aplicações que exigem consistência de dados e processamento frequente. Por exemplo, soluções bancárias, de saúde e de telecomunicações usam o HBase para analisar grandes volumes de dados.
Configuração do banco de dados
O Cassandra é mais fácil de configurar porque é um produto independente com todos os componentes de banco de dados necessários. Ao contrário do Cassandra, o HBase depende de vários componentes do Hadoop, como Zookeeper, HDFS primary e HDFS DataNode, para ser executado. Configurá-lo pode ser simples, mas manter várias interdependências pode ser um desafio em aplicações da vida real. Se você já usa a infraestrutura do Hadoop, pode achar que migrar para o HBase é mais fácil do que migrar para o Cassandra.
Resumo das diferenças: Cassandra vs. HBase
| Cassandra |
HBase |
|
| Design principal |
Usa arquitetura ativo-ativa. Todos os nós processam solicitações de leitura/gravação. |
Usa arquitetura primária-secundária. O HBase controla principalmente vários servidores regionais. |
| Componentes principais |
Tabelas Memtable, commit log e SS. |
HBase primário, servidor regional e Zookeeper. |
| Modelo de dados |
Armazene linhas de famílias de colunas relacionadas no keyspace. |
Famílias de colunas organizadas horizontalmente com uma chave de linha sequencial. |
| Linguagem de consulta |
Usa a linguagem de consulta Cassandra. |
Usa o comando shell. |
| Latência |
Maior latência com mais buscas de dados. |
Menor latência com mais operações de dados. |
| Throughput |
O throughput aumenta com mais operações de dados. |
O throughput aumenta após um certo número de operações. |
| Performance de leitura |
Leitura lenta. Refere-se à tabela de partições para localização de leitura. Podem ocorrer inconsistências de dados. |
Melhor performance de leitura e consistência de dados. |
| Performance de gravação |
Melhor performance de gravação. Grava no log e no cache simultaneamente. |
Etapas adicionais. Passa pelo Zookeeper e pelo HBase primário. |
| Segurança |
Regule o acesso até o nível da função. |
Regule o acesso até o nível da célula. |
| Particionamento de dados |
Suporta particionamento ordenado. |
Não suporta particionamento ordenado. |
| Comunicação entre nós |
Usa o protocolo de fofoca. |
Usa o protocolo Zookeeper. |
Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de Cassandra e HBase?
A Amazon Web Services (AWS) fornece serviços escaláveis de banco de dados em nuvem que você pode usar para implementar tecnologias de ciência de dados de forma eficiente e econômica. Em vez de provisionar manualmente a infraestrutura subjacente, você pode usar os seguintes serviços da AWS para dar suporte aos seus bancos de dados Cassandra e HBase:
- O Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra) é um serviço de banco de dados on-line para executar workloads de alto throughput do Cassandra. Com o Amazon Keyspaces, você pode escalar aplicações e, ao mesmo tempo, manter os tempos de resposta em milissegundos de um dígito.
- Com o Amazon EMR, você pode implantar clusters HBase para aplicações de processamento de dados em grande escala. A execução do HBase no EMR melhora a capacidade de recuperação de dados fazendo backup dos dados armazenados no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
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