Cassandra와 HBase의 차이점은 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Apache HBase는 데이터를 테이블 형식이 아닌 형식으로 저장하는 두 개의 NoSQL 데이터베이스입니다. 둘 다 빅 데이터 인프라에 데이터를 키-값 스토어로 저장하여, 대량의 데이터를 효율적으로 정확하게 관리합니다. 하지만 아키텍처에 차이가 있어 적합한 사용 사례는 서로 다릅니다. 예를 들어 Cassandra는 빠른 읽기 및 쓰기 성능을 제공하고 HBase는 더 뛰어난 데이터 일관성을 제공합니다. HBase는 크고 산재된 데이터 세트를 처리하는 데 더 효과적입니다. 조직에서는 다양한 빅 데이터 사용 사례에 Cassandra와 HBase를 사용합니다.
유사점: Cassandra와 HBase
Cassandra와 HBase는 수십억 개의 데이터 세트를 저장, 처리 및 검색할 수 있는 두 가지 NoSQL 데이터베이스입니다. 이들은 다음 측면에서 유사점이 있습니다.
빅 데이터 애플리케이션
Cassandra와 HBase를 사용하여 대량의 비정형 비관계형 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터를 단순한 열 행에 저장하는 기존 데이터베이스 시스템과는 다릅니다. Cassandra와 HBase를 사용하여 대규모 처리를 위해 이미지, 오디오, 비디오 및 기타 비정형 데이터 유형을 저장할 수 있습니다.
오픈 소스
Apache Software Foundation은 Cassandra와 HBase를 오픈 소스 프로젝트로 퍼블리싱하고 관리합니다. HBase는 Google BigTable이 발표하고 Apache가 2008년에 발표한 개념을 기반으로 개발되었습니다. Cassandra는 Facebook의 수신함 검색 문제를 해결하기 위해 만들어진 이니셔티브로, BigTable의 특정 기능과 Amazon Dynamo의 다른 기능을 사용합니다.
확장성
HBase 클러스터에 리전 서버를 더 추가하여 증가하는 데이터 수요를 충족하도록 HBase를 확장할 수 있습니다. 그러면 데이터 노드가 특정 용량을 초과할 경우, NoSQL 데이터베이스 시스템이 새 리전에 데이터 노드를 배포할 수 있습니다. 또한 Cassandra 클러스터는 데이터 관리 기능을 확장하기 위해 여러 노드를 지원할 수 있습니다. 더 많은 노드를 추가하면 데이터를 효과적으로 균등하게 분배하고 트래픽 병목 현상을 방지할 수 있습니다.
데이터 복구
Cassandra와 HBase의 데이터 노드는 모두 내결함성을 갖추고 있습니다. Cassandra에서는 각 노드가 데이터 복제를 지원합니다. 쓰기 작업은 특정 데이터에 할당된 모든 노드에서 자동으로 실행됩니다. HBase도 이와 유사한 데이터 복제 방식을 사용하는데, Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)을 통해 자동화됩니다. HDFS는 여러 서버에 데이터 복제본을 생성하고 유지 관리합니다. 두 가지 NoSQL 데이터베이스 모두 복제 요소를 기반으로, 서로 다른 물리적 네트워크의 데이터 노드를 복제하여 네트워크 전체에서 장애가 발생할 위험을 줄입니다.
쓰기 경로
Cassandra와 HBase는 모두 데이터를 열로 구성합니다. 데이터를 저장할 때 각 데이터베이스는 관련 정보가 함께 저장된 적절한 열 패밀리를 찾습니다. 또한 두 데이터베이스 모두 데이터베이스가 열에 데이터를 추가하거나 저장할 때 로그 파일에 데이터를 씁니다.
아키텍처의 차이점: Cassandra와 HBase
Cassandra와 HBase는 CAP 정리의 서로 다른 특성에 따라 작동합니다. CAP 정리에 따르면 분산 시스템은 언제든지 다음 특성 중 두 가지를 가질 수 있습니다.
- 일관성
- 가용성
- 파티션 내성
대규모 데이터 세트를 저장하는 데이터베이스에는 파티션 내성이 필수적이므로, Cassandra와 HBase는 가용성과 일관성에서 차이가 있습니다. Cassandra는 P2P 노드 배열 덕분에 가용성이 높고 파티션 허용 범위가 큽니다. HBase는 단일 HBase 프라이머리가 모든 노드에 데이터를 복제하므로, 파티션 내성이 일관되게 유지됩니다.
다음으로, 두 데이터베이스가 데이터 요청을 관리하는 방식에서 아키텍처상의 차이점을 더 자세히 설명하겠습니다.
데이터 모델
Cassandra와 HBase는 모두 데이터를 그룹, 행 및 열로 구성하지만, 서로 다른 레이아웃으로 데이터베이스를 구성합니다. Cassandra에서는 관련 데이터 열이 키스페이스라는 더 넓은 범주 아래의 행에 저장됩니다. 예를 들어 Cassandra 데이터베이스에는 다음과 같은 키스페이스, 열 그룹 및 셀 배열이 포함될 수 있습니다.
- 키스페이스: 고객 주문
- 열 패밀리: 클라이언트
- ID, 이름, 성
- 열 패밀리: 주문
- ID, 품목, 가격
- 열 패밀리: 클라이언트
클라이언트 열 패밀리는 주문 열 패밀리 위의 파티션에 있습니다. 실제 애플리케이션에서는 키스페이스에 여러 패밀리 열이 스태킹됩니다.
HBase 아키텍처는 기존 관계형 데이터베이스와 레이아웃이 유사합니다. HBase는 각 열 패밀리의 ID 대신 테이블의 순차적 행 키를 사용합니다. 그리고 데이터를 쉽게 검색할 수 있도록 동일한 열 패밀리에 속하는 열을 나란히 정렬합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 테이블: 고객 주문
- 행 키, 열 패밀리: 고객{이름, 성}, 열 패밀리: 주문{품목, 가격}
주요 구성 요소
Cassandra는 일관된 해싱이라는 기술을 사용하여 각 노드가 P2P 네트워크에서 특정 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다. 주요 구성 요소로는 memtable, 커밋 로그, SS 테이블이 있습니다. 이들 구성 요소는 Cassandra 아키텍처의 노드, 데이터 센터 및 클러스터에 대한 쓰기 경로를 형성합니다.
HBase는 HDFS의 상위에 있습니다. HBase 프라이머리, 리전 서버 및 Zookeeper를 사용하여 데이터 관리를 지원합니다.
Cassandra는 데이터 관리 기능과 데이터 스토리지를 독립적으로 제공하며, HBase에는 데이터 스토리지 기능을 위한 외부 시스템이 필요합니다.
코어 설계
Cassandra는 각 노드별로 쓰기 및 요청에 응답하는 액티브-액티브 아키텍처에서 실행됩니다. 특정 노드에 요청된 데이터가 저장되어 있지 않더라도, 가십 프로토콜이라는 P2P 통신 방법을 사용하여 다른 노드에서 요청된 데이터를 검색합니다.
HBase는 HBase 프라이머리가 다른 노드의 리전 서버를 제어하는 프라이머리-세컨더리 설정을 사용합니다. HBase 아키텍처는 HBase 프라이머리의 복제본이 없는 경우 단일 장애 지점을 유발합니다. HBase 프라이머리 노드를 여러 개 복제할 수 있지만, 하나의 노드만 모든 리전 서버를 관리합니다.
다음 이미지는 HBase의 프라이머리-세컨더리 설정을 보여줍니다.
쿼리 언어
Cassandra에서는 Cassandra 쿼리 언어(CQL)를 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 조작할 수 있습니다. SQL과 유사한 지시 명령으로 레코드를 추가, 제거 또는 업데이트하려면 CQL을 사용합니다. HBase 쿼리 언어는 익히기가 더 어려운 기본 쉘 명령으로 구성되어 있습니다.
성능: Cassandra vs. HBase
Cassandra와 HBase는 모두 빅 데이터 분석을 위해 대규모 데이터 세트에 고속으로 액세스할 수 있는 기능을 제공합니다. 두 데이터베이스는 다음과 같은 측면에서 성능 차이가 있습니다.
대기 시간
지연 시간은 데이터베이스 시스템에 명령을 전송하고 데이터를 저장 또는 검색하는 데 걸리는 시간 간격입니다. 일반적으로 HBase는 데이터 읽기 및 쓰기 횟수가 증가할수록 지연 시간이 짧아집니다. Cassandra의 경우는 그 반대인데, 데이터를 더 많이 가져올수록 지연 시간이 늘어납니다.
처리량
처리량은 데이터베이스가 1초마다 처리하는 읽기 또는 쓰기 작업의 수를 나타냅니다. HBase는 10만~20만 건의 작업에서는 처리량이 일관되게 유지되지만, 25만 건의 작업에 도달한 후에는 처리량이 증가하는 것으로 나타났습니다. Cassandra는 데이터를 더 많이 쓰거나 읽을수록 처리량이 증가합니다.
읽기 성능
Cassandra의 읽기 작업에는 파티션 테이블에 저장된 데이터의 정확한 위치를 찾는 작업이 포함됩니다. 보조 키나 파티션 이외의 테이블과 관련한 검색의 경우, Cassandra는 클러스터의 모든 노드를 검색하는 데 시간이 더 오래 걸립니다. 또한 여러 노드에 동일한 데이터의 서로 다른 버전이 포함되어 있는 경우, 데이터 불일치가 발생합니다.
HBase는 모든 데이터를 단일 서버에 쓰기 때문에 Cassandra보다 읽기 성능이 우수합니다. Cassandra와 달리, HBase에서 데이터를 읽을 때는 데이터베이스 시스템에서 파티션 테이블을 검색할 필요가 없습니다. HBase가 데이터를 저장하는 데 사용하는 HDFS는 데이터 검색 속도를 높이는 Bloom 필터와 블록 캐시를 제공합니다.
쓰기 성능
Cassandra는 HBase보다 쓰기 작업을 완료하는 속도가 빠릅니다. Cassandra를 사용하면 데이터를 로그와 캐시에 동시에 쓸 수 있습니다. HBase는 동시 쓰기를 지원하지 않습니다. 대신 HBase 클라이언트 애플리케이션이 Zookeeper를 통해 쓰기 작업을 시작하고 HBase 프라이머리가 데이터 저장을 위한 주소를 제공합니다. HBase의 추가 단계로 인해 데이터 쓰기 프로세스가 느려집니다.
기타 주요 차이점: Cassandra vs. HBase
Cassandra와 HBase는 모두 데이터 과학 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있지만, 둘 중 하나를 선택하는 결정에 영향을 미치는 약간의 차이가 있습니다.
보안
Cassandra를 사용하면 레코드의 행 수준에 대한 액세스를 규제할 수 있습니다. 또한 노드 간의 데이터 교환을 보호하기 위한 SSL 암호화 기능을 제공합니다. Cassandra와 달리 HBase는 추가 셀 수준 암호화, 암호화 및 인증 기능을 제공합니다.
데이터 파티셔닝
Cassandra는 순차적 파티셔닝을 지원하며 열을 파티션 키로 사용하여 순차적으로 정렬된 레코드를 스캔할 수 있습니다. 이 방식이 유용할 수도 있지만, 순차적 파티셔닝은 단일 노드에서 여러 쓰기가 수행되므로 로드 밸런싱이 복잡해집니다. HBase 테이블은 순차적 파티셔닝을 지원하지 않습니다.
노드 통신
Cassandra 아키텍처에서 시드 노드는 클러스터 간 통신의 핵심 요소입니다. 이러한 노드는 가십 프로토콜을 사용하여 서로 다른 클러스터 간에 데이터를 이동합니다. HBase는 활성 HBase 프라이머리 노드를 사용하여 여러 리전 서버 간의 통신을 조정합니다. 이 아키텍처에서는 Zookeeper 프로토콜이 데이터 이동을 협상합니다.
사용 사례: Cassandra vs. HBase
Cassandra 및 HBase 데이터베이스 모두 다양한 유형의 빅 데이터 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 다음으로, 다양한 상황에서 어떤 분산 데이터베이스가 다른 데이터베이스에 비해 더 잘 작동하는지 알아보겠습니다.
가용성 vs. 일관성
Cassandra는 데이터를 자주 써야 하는 사용 사례에 적합하지만, 데이터를 자주 업데이트하거나 삭제하는 데에는 최적화되어 있지 않습니다. 예를 들어 조직에서는 Cassandra를 사용하여 메시징 시스템, 대화형 데이터 처리 솔루션 및 실시간 센서 데이터 스토리지를 구축합니다. HBase는 데이터 일관성과 빈번한 처리가 요구되는 애플리케이션에 더 적합합니다. 예를 들어 은행, 의료 및 통신 솔루션에서는 HBase를 사용하여 대량의 데이터를 분석합니다.
데이터베이스 설치
Cassandra는 필요한 모든 데이터베이스 구성 요소가 포함된 독립형 제품이기 때문에 설치하기가 더 쉽습니다. Cassandra와 달리 HBase는 Zookeeper, HDFS 프라이머리 및 HDFS 데이터 노드와 같은 여러 Hadoop 구성 요소를 사용하여 실행됩니다. 간단하게 설치할 수는 있지만 실제 애플리케이션에서 여러 상호 종속성을 유지하기가 어려울 수 있습니다. 이미 Hadoop 인프라를 사용하고 있다면 Cassandra로 마이그레이션하는 것보다 HBase로 마이그레이션하는 것이 더 쉬울 수 있습니다.
차이점 요약: Cassandra와 HBase
| Cassandra |
HBase |
|
| 코어 설계 |
액티브-액티브 아키텍처를 사용합니다. 모든 노드가 읽기/쓰기 요청을 처리합니다. |
프라이머리-세컨더리 아키텍처를 사용합니다. HBase 프라이머리는 여러 리전 서버를 제어합니다. |
| 주요 구성 요소 |
Memtable, 커밋 로그, SS 테이블 |
HBase 프라이머리, 리전 서버, Zookeeper |
| 데이터 모델 |
관련 열 패밀리의 행을 키스페이스에 저장합니다. |
순차적인 행 키를 사용하여 가로로 정렬된 열 그룹입니다. |
| 쿼리 언어 |
Cassandra 쿼리 언어를 사용합니다. |
쉘 명령을 사용합니다. |
| 지연 시간 |
데이터 가져오기가 많을수록 지연 시간이 길어집니다. |
데이터 작업이 많을수록 지연 시간이 짧아집니다. |
| 처리량 |
데이터 작업이 많을수록 처리량이 증가합니다. |
일정 횟수의 작업 후에 처리량이 증가합니다. |
| 읽기 성능 |
읽기 속도가 느립니다. 읽기 위치에 대한 파티션 테이블을 참조합니다. 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. |
더 나은 읽기 성능 및 데이터 일관성을 제공합니다. |
| 쓰기 성능 |
더 나은 쓰기 성능을 제공합니다. 로그와 캐시에 동시에 씁니다. |
추가 단계가 필요합니다. Zookeeper와 HBase 프라이머리를 거칩니다. |
| 보안 |
역할 수준까지 액세스를 규제합니다. |
셀 수준까지 액세스를 규제합니다. |
| 데이터 파티셔닝 |
순차적 파티셔닝을 지원합니다. |
순차적 파티셔닝을 지원하지 않습니다. |
| 노드 통신 |
가십 프로토콜을 사용합니다. |
Zookeeper 프로토콜을 사용합니다. |
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