Hbase vs Cassandra: Co jest lepsze dla przechowywania danych Timeseries?

Question

używam moje dzienniki API wyodrębnić informacje, takie jak:

• W tym okresie czasu, ile są użytkownicy mojego API?
• Czy w tym okresie, jakiego rodzaju usługi są nazywane najbardziej?

Prawie wszystkie informacje, które wyodrębniam, zależą od znacznika czasu. Właściwie używam MongoDB i dodałem znacznik czasu jako indeks (dla 80 GB, indeksy mają rozmiar 12 GB).

Polecono mi migrację do kassandra lub Hbase. I chcę wiedzieć, który jest lepszy dla mojego przypadku użycia:

• Analiza danych czasu.
• Wymagana jest dobra wydajność zapisu i odczytu.
• Możliwość korzystania z hadoop do mojej analizy danych.

Dziękujemy za podzielenie się z Państwem swoim punktem widzenia lub doświadczeniem.

Answer 1

Lody czekoladowe lub waniliowe - co jest lepsze?

Proponuję, abyś był najlepszym decydentem. Skonfiguruj środowiska programistyczne dla każdej opcji, a dzięki temu dowiesz się więcej o problemach związanych z obsługą i tuningiem, niż sądzę, że każdy inny może Ci to umożliwić. :)

Answer 2

Zalety Cassandra: Cassandra ogólnie pokazuje lepszą wydajność (choć obie są doskonałe). Cassandra jest znacznie łatwiejsza w konfiguracji i zarządzaniu z punktu widzenia operacyjnego (choć istnieją narzędzia, które pomogą w dowolny sposób).

Zalety HBase: Native dla ekosystemu Hadoop

HBase będzie wymagać instalacji Hadoop i tak, i można uzyskać ładne dwa w jednym. Aby korzystać z Cassandry, prawdopodobnie będziesz musiał skorzystać z DataStax Enterprise, komercyjnego produktu o otwartym kodzie źródłowym lub zbadać użycie Sparka do pracy analitycznej, która ma złącze open source z Cassandrą.