Cassandra ve HBase arasındaki fark nedir?
Apache Cassandra ve Apache HBase, verileri tablo olmayan bir biçimde depolayan NoSQL veri tabanlarıdır. Her ikisi de büyük veri hacimlerini doğru ve verimli bir şekilde yönetmek için verileri büyük veri altyapısında anahtar-değer depoları olarak saklar. Bununla birlikte, farklı kullanım durumlarına daha iyi uyan mimari farklılıklarına sahiplerdir. Örneğin, Cassandra hızlı okuma ve yazma performansı sağlarken HBase daha yüksek veri tutarlılığı sunar. HBase, büyük ve seyrek veri kümelerini işlemekte çok etkilidir. Kuruluşlar, farklı büyük veri kullanımları için Cassandra ve HBase'i kullanır.
Benzerlikler: Cassandra ve HBase
Cassandra ve HBase, milyarlarca veri kümesini depolayabilen, işleyebilen ve alabilen iki NoSQL veri tabanıdır. Aşağıdaki alanlarda örtüşen benzerlikleri vardır.
Büyük veri uygulaması
Hem Cassandra hem de HBase ile büyük hacimli yapılandırılmamış, ilişkisel olmayan verileri depolayabilirsiniz. Verileri basit sütun satırlarında depolayan geleneksel bir veri tabanı sisteminden farklıdırlar. Büyük ölçekli işleme için görüntü, ses, video ve diğer yapılandırılmamış veri türlerini depolamak üzere Cassandra ve HBase kullanabilirsiniz.
Büyük veriler hakkında bilgi edinin
Açık kaynak
Apache Software Foundation, Cassandra ve HBase'i açık kaynaklı projeler olarak yayınlar ve yönetir. HBase, Google BigTable tarafından tanıtılan konsept üzerinden geliştirildi ve 2008 yılında Apache tarafından halka açık olarak yayınlandı. Cassandra, Facebook'un gelen kutusu arama sorunlarını çözmek için oluşturulan bir girişimdir. BigTable'ın belirli özelliklerini ve diğer Amazon Dynamo'nun özelliklerini kullanır.
Açık kaynak hakkında bilgi edinin
Ölçeklenebilirlik
HBase kümesine daha fazla bölge sunucusu ekleyerek artan veri taleplerini karşılamak için HBase'i ölçeklendirebilirsiniz. NoSQL veri tabanı sistemi ileride belirli bir kapasiteyi aştıklarında veri düğümlerini yeni bölgelere dağıtabilir. Bir Cassandra kümesi, veri yönetimi yeteneklerini ölçeklendirmek için birden fazla düğümü de destekleyebilir. Daha fazla düğüm ekleyerek verileri eşit bir şekilde dağıtabilir ve trafik sorunlarını önleyebilirsiniz.
Veri kurtarma
Hem Cassandra hem de HBase'deki veri düğümleri hataya toleranslıdır. Cassandra'da her düğüm veri çoğaltmayı destekler. Belirli verilere atanan tüm düğümlere otomatik olarak bir yazma işlemi verilir. HBase, üzerinde çalıştığı Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) tarafından otomatikleştirilen benzer bir veri kopyalama yaklaşımına sahiptir. HDFS, farklı sunucularda veri kopyaları oluşturur ve korur. Her iki NoSQL veri tabanı da ağ çapında arıza risklerini azaltmak için çoğaltma faktörüne dayalı olarak farklı fiziksel ağlardaki veri düğümlerini çoğaltır.
Yol yazma
Hem Cassandra hem de HBase, verileri sütunlar halinde düzenler. Verileri depolarken her veri, tabanı ilgili bilgileri bir arada tutan uygun sütun ailesini arar. Her iki veri tabanı da veri tabanı bunları sütuna eklerken veya depolarken günlük dosyalarına da yazar.
Mimari farklılıkları: Cassandra ve HBase
Cassandra ve HBase, CAP teoreminin farklı özellikleriyle çalışır. CAP teoremi, dağıtılmış sistemlerin herhangi bir zamanda aşağıdaki özelliklerden ikisine sahip olabileceğini belirtir:
- Tutarlılık
- Erişilebilirlik
- Bölüm toleransı
Büyük veri kümelerini depolayan veri tabanları için bölüm toleransı zorunlu olduğundan Cassandra ve HBase kullanılabilirlik ve tutarlılık açısından farklılık gösterir. Cassandra, eşler arası düğüm düzenlemesi nedeniyle yüksek kullanılabilirliğe ve bölüm toleransına sahiptir. HBase, tek bir HBase birincil verileri tüm düğümlere çoğaltması nedeniyle bölüm toleransı ile tutarlılık sağlar.
Şimdi her iki veri tabanının da veri isteklerini nasıl yönettiğine ilişkin daha fazla mimari farklılıkları açıklayacağız.
Veri modeli
Hem Cassandra hem de HBase verileri gruplar, satırlar ve sütunlar halinde düzenlese de her veri tabanı bunu farklı düzenlerle yapar. Cassandra'da ilgili verilerin sütunları, anahtar alanlar adı verilen daha geniş bir kategori altındaki satırlarda saklanır. Örneğin, bir Cassandra veri tabanı aşağıdaki anahtar alanlarını, sütun ailelerini ve hücre düzenlemesini içerebilir:
- Keyspace: CustomerOrders
- Sütun ailesi: İstemci
- ID, Ad, Soyadı
- Sütun ailesi: Siparişler
- ID, Ürün, Fiyat
- Sütun ailesi: İstemci
İstemci sütun ailesi, Siparişler sütun ailesinin üstündeki bir bölümde bulunur. Pratik uygulamalarda, bir keyspace birden çok aile sütununu bir araya getirir.
HBase mimarisi, geleneksel ilişkisel veri tabanlarına benzeyen bir düzene sahiptir. HBase, her sütun ailesi için bir ID'ye sahip olmak yerine bir tabloda sıralı satır anahtarlarını kullanır. Ardından, dataeasy alma için aynı sütun ailesine ait sütunları yan yana düzenler. Örneğin:
- Tablo; Müşteri Siparişleri
- Satır Anahtarı, Sütun Ailesi: İstemci {First Name, LastName}, Sütun Ailesi: Sipariş {Item, Price}
İlişkisel veri tabanları hakkında bilgi edinin
Anahtar bileşenler
Cassandra, her düğümün eşler arası ağında belirli verileri hızlı bir şekilde bulmasını sağlamak için tutarlı karma adı verilen bir teknik kullanır. Temel bileşenleri memtable, commit günlüğü ve SS tablolarını içerir. Birlikte, Cassandra mimarisindeki düğümler, veri merkezleri ve kümeler için yazma yolunu oluştururlar.
HBase, HDFS'nin üstünde yer alır. Veri yönetimi sağlamak için HBase birincil, bölge sunucusu ve Zookeeper'ı kullanır.
Cassandra bağımsız olarak veri yönetimi ve veri depolama alanı sağlar, HBase veri depolama yetenekleri için harici sistemler gerektirir.
Çekirdek tasarım
Cassandra, her düğümün yazma ve isteklere yanıt verdiği aktif-aktif mimari üzerinde çalışır. Belirli bir düğüm istenen verileri saklamasa bile dedikodu protokolü adı verilen eşler arası bir iletişim yöntemiyle diğer düğümlerden alır.
HBase, HBase birincilinin diğer düğümün bölge sunucuları üzerinde denetime sahip olduğu birincil-ikincil kurulum kullanır. HBase birincil kopyası yoksa HBase mimarisi tek bir arıza noktası sunar. Birden çok HBase birincil düğümünü çoğaltabilirseniz de yalnızca biri tüm bölge sunucularının sorumluluğunu üstlenir.
Aşağıdaki resim HBase'deki birincil-ikincil kurulumu göstermektedir.
Sorgu dili
Cassandra, Cassandra Query Language (CQL) ile veri tabanında veri işlemeyi sağlar. SQL'e benzer açıklayıcı talimatlarda kayıt eklemek, kaldırmak veya güncellemek için CQL kullanırsınız. HBase sorgu dili, öğrenmek için daha fazla çaba gerektiren temel kabuk komutlarından oluşur.
Performans: Cassandra ve HBase
Hem Cassandra hem de HBase, büyük veri analizi için büyük veri kümelerine yüksek hızlı erişim sağlar. Veri tabanları aşağıdaki gibi performans farklılıkları gösterir.
Gecikme Süresi
Gecikme, veri tabanı sistemine bir talimat göndererek verilerin depolanması veya alınması arasındaki zaman boşluğu anlamına gelir. Genel olarak, veri okuma ve yazma sayısı arttıkça HBase daha az gecikir. Daha fazla veri aldıkça daha büyük gecikme yaşayan Cassandra için bunun tersi geçerlidir.
Aktarım Hızı
Aktarım hızı, bir veri tabanının her saniyede işlediği okuma veya yazma işlemlerinin sayısını ölçer. HBase, 100.000 ila 200.000 işlemden oluşan tutarlı bir aktarım hızı sağlasa da 250.000 operasyona ulaştıktan sonra artış gösterir. Cassandra'nın aktarım hızı veri yazdıkça veya okudukça artar.
Okuma performansı
Cassandra'daki bir okuma işlemi, bölüm tablosunda depolanan verilerin tam konumunu bulmayı içerir. Arama, ikincil bir anahtar veya bölüm dışı bir tablo içeriyorsa Cassandra'nın kümedeki her düğümü araması daha uzun sürer. Ayrıca, birkaç düğüm aynı verilerin farklı sürümlerini içerdiğinde veri tutarsızlıkları meydana gelir.
HBase, tüm verileri tek bir sunucuya yazdığı için Cassandra'dan daha iyi bir okuma performansına sahiptir. Cassandra'dan farklı olarak, HBase'de veri okumak veri tabanı sisteminin bir bölüm tablosunda arama yapmasını gerektirmez. HBase'in verileri depolamak için kullandığı HDFS, veri alımını hızlandıran bloom filtreleri ve blok önbellekleri sağlar.
Yazma performansı
Cassandra, yazma işlemini HBase'den daha hızlı tamamlar. Cassandra ile aynı anda günlük ve önbelleğe veri yazabilirsiniz. HBase eşzamanlı yazmayı desteklemez. Bunun yerine, HBase istemci uygulaması bir yazma işlemi başlatmak için Zookeeper'dan geçer ve HBase birincil veri depolamak için adresi sağlar. HBase'deki ek adımlar, veri yazma sürecini yavaşlatır.
Diğer önemli farklılıklar: Cassandra ile HBase
Veri bilimi uygulamaları oluşturmak için hem Cassandra hem de HBase kullanabilirsiniz ancak aralarındaki küçük farklar birini diğerine tercih etme kararınızı etkiler.
Güvenlik
Cassandra ile kayıtların satır düzeyine erişimini düzenleyebilirsiniz. Düğümler arasındaki veri değişimlerini korumak için SSL şifrelemesi de sunar. Cassandra'nın aksine, HBase ek hücre düzeyinde şifreleme ve şifreleme ile kimlik doğrulama özellikleri sağlar.
Veri bölümleme
Cassandra sıralı bölümlemeyi destekler ve bir sütunu bölüm anahtarı olarak kullanarak sıralanan kayıtları tarayabilir. Bu işlem yararlı olsa da sıralı bölümleme, tek bir düğümde birden fazla yazma gerçekleştirerek yük dengelemeyi zorlaştırır. HBase tablosu sıralı bölümlemeyi desteklemez.
Düğüm iletişimi
Cassandra mimarisinde tohum düğümleri, kümeler arası iletişim için kilit noktalardır. Bu düğümler, verileri farklı kümeler arasında taşımak için dedikodu protokolünü kullanır. HBase, birkaç bölge sunucusu arasındaki iletişimi koordine etmek için aktif bir HBase birincil düğümü kullanır. Bu mimaride, veri hareketi Zookeeper protokolü tarafından müzakere edilir.
Kullanım zamanı: Cassandra ve HBase
Hem Cassandra hem de HBase veri tabanları, farklı büyük veri uygulamalarına destek olabilir. Ardından, farklı durumlarda hangi dağıtılmış veri tabanının diğerinden daha iyi çalışacağını paylaşırız.
Kullanılabilirlik ile tutarlılık karşılaştırması
Cassandra, sık veri yazma gerektiren kullanımlar için uygun olsa da verileri sık sık güncellemek veya silmek için optimize edilmemiştir. Örneğin, kuruluşlar mesajlaşma sistemleri, etkileşimli veri işleme çözümleri ve gerçek zamanlı sensör veri depolama alanı oluşturmak için Cassandra'yı kullanır. HBase, veri tutarlılığı ve sık işleme gerektiren uygulamalar için daha kullanışlıdır. Örneğin bankacılık, sağlık hizmetleri ve telekom çözümleri, büyük hacimli verileri analiz etmek için HBase kullanır.
Veri tabanı kurulumu
Cassandra'nın kurulumu daha kolaydır çünkü gerekli tüm veri tabanı bileşenlerine sahip, bağımsız bir üründür. Cassandra'dan farklı olarak HBase, çalıştırmak için Zookeeper, HDFS birincil ve HDFS DataNode gibi birkaç Hadoop bileşenine dayanır. Kurulumu basit olsa da çoklu karşılıklı bağımlılıkları sürdürmek, gerçek hayattaki uygulamalarda zor olabilir. Halihazırda Hadoop altyapısını kullanıyorsanız HBase'e geçmeyi Cassandra'ya geçmekten daha kolay bulabilirsiniz.
Farklılıkların özeti: Cassandra ve HBase
| Cassandra |
HBase |
|
| Çekirdek tasarım |
Aktif-aktif mimariyi kullanır. Tüm düğümler okuma/yazma taleplerini işler. |
Birincil-ikincil mimariyi kullanır. HBase birincil birkaç bölge sunucusu denetler. |
| Anahtar bileşenler |
Memtable, commit günlüğü ve SS tabloları. |
HBase birincil, bölge sunucusu ve Zookeeper. |
| Veri modeli |
İlgili sütun ailelerinin satırlarını keyspace'te saklayın. |
Sıralı satır tuşuyla yatay olarak düzenlenmiş sütun aileleri. |
| Sorgu dili |
Cassandra Sorgu Dili kullanır. |
Kabuk komutunu kullanır. |
| Gecikme Süresi |
Daha fazla veri getirme ile daha yüksek gecikme süresi. |
Daha fazla veri işlemi ile daha düşük gecikme süresi. |
| Aktarım Hızı |
Aktarım hızı, daha fazla veri işlemiyle artar. |
Aktarım hızı, belirli sayıda işlemden sonra artar. |
| Okuma performansı |
Yavaş okuma. Okuma konumu için bölüm tablosunu ifade eder. Veri tutarsızlıkları oluşabilir. |
Daha iyi okuma performansı ve veri tutarlılığı. |
| Yazma performansı |
Daha iyi yazma performansı. Günlüğe ve önbelleğe eşzamanlı olarak yazar. |
Ek adımlar. Zookeeper ve HBase birincil programından geçer. |
| Güvenlik |
Rol düzeyine kadar erişimi düzenleme. |
Hücre düzeyine kadar erişimi düzenleme. |
| Veri bölümleme |
Sıralı bölümlemeyi destekler. |
Sıralı bölümlemeyi desteklemez. |
| Düğüm iletişimi |
Dedikodu protokolünü kullanır. |
Zookeeper protokolünü kullanır. |
AWS, Cassandra ve HBase gereksinimlerinize nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Web Services (AWS), veri bilimi teknolojilerini verimli ve uygun maliyetli uygulamak için kullanabileceğiniz, ölçeklenebilir bulut veri tabanı hizmetleri sunar. Temel altyapıyı manuel olarak tedarik etmek yerine, Cassandra ve HBase veri tabanlarınızı desteklemek üzere aşağıdaki AWS hizmetlerini kullanabilirsiniz:
- Amazon Keyspaces (Apache Cassandra için), yüksek aktarım hızlı Cassandra iş yüklerini çalıştırmak üzere kullanılan, çevrimiçi bir veri tabanı hizmetidir. Amazon Keyspaces ile yanıt sürelerini tek basamaklı milisaniye yanıt süresinde korurken uygulamaları ölçeklendirebilirsiniz.
- Amazon EMR ile büyük ölçekli veri işleme uygulamaları için HBase kümelerini dağıtabilirsiniz. EMR üzerinde HBase çalıştırmak, Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) üzerinde depolanan verileri yedekleyerek verilerin kurtarılabilirliğini artırır.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de büyük veri analizini kullanmaya başlayın.
