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HBase Cassandra比较

更新时间:2022-09-22 18:59:49

转自:http://itindex.net/detail/22338-cassandra-hbase-%E8%AE%BE%E8%AE%A1
 
  Cassandra HBase
一致性 Quorum NRW策略

通过Gossip协议同步Merkle Tree,维护集群节点间的数据一致性

单节点,无复制,强一致性
可用性 1,基于Consistent Hash相邻节点复制数据,数据存在于多个节点,无单点故障。

2,某节点宕机,hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 hinted handoff,源节点恢复后,推送回源节点。

3,通过Gossip协议维护集群所有节点的健康状态,并发送同步请求,维护数据一致性。

4,SSTable,纯文件,单机可靠性一般。

1,存在单点故障,Region Server宕机后,短时间内该server维护的region无法访问,等待failover生效。

2,通过Master维护各Region Server健康状况和Region分布。

3,多个Master,Master宕机有zookeeper的paxos投票机制选取下一任Master。Master就算全宕机,也不影响Region读写。Master仅充当一个自动运维角色。

4,HDFS为分布式存储引擎,一备三,高可靠,0数据丢失。

5,HDFS的namenode是一个SPOF。

伸缩性 1,Consistent Hash,快速定位数据所在节点。

2,扩容需在Hash Ring上多个节点间调整数据分布。

1,通过Zookeeper定位目标Region Server,最后定位Region。

2,Region Server扩容,通过将自身发布到Master,Master均匀分布。

负载均

请求Zookeeper取得整个集群地址,然后根据Consistent Hash选择合适的节点。client会缓存集群地址。 请求Zookeeper取读写数据路由表定位Region Server,Master会修改这个路由表。Client自身也会缓存一部分路由信息。
数据差异比较算法 Merkle Tree , Bloom Filter Bloom Filter
锁与事务 Client Timestap(Dynamo使用vector lock) Optimistic Concurrency Control
读写性能 数据读写定位非常快。 数据读写定位可能要通过最多6次的网络RPC,性能较低。
CAP点评 1,弱一致性,数据可能丢失。

2,可用性高。

3,扩容方便。

1,强一致性,0数据丢失。

2,可用性低。

3,扩容方便。

 














本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6279278.html,如需转载请自行联系原作者