大数据项目管理：从规划到实现

90

｜

第

5

章

和

blockcache

（缓存最近获取的数据）。

对于每秒能够处理

30 000~100 000

条记录的服务器来说，所有的读取操作和写入操作都应

该是毫秒级的。

5.

可用性与一致性

HBase

是强一致性的，所以如果有一个节点发生故障，那么给定分区（区域）将会出现一

段时间的停机（通常在几秒内）。因此，

HBase

不是实时应用程序（比如网站）的理想选

择。

Cassandra

可能会更合适，因为它提供了更灵活的一致性选项。

6.

主要用例

HBase

主要用于需要强一致性的

NoSQL

存储，比如用来保存股票交易关系的大型图数据库。

通常，

HBase

适用于需要快速修改数据、快速获取数据、进行数据排序和动态创建列的应

用程序。

此外，

HBase

经常被拿来与

Cassandra

做对比（

5.2.4

节将讨论

Cassandra

及其优点）。不过，

HBase

在某些方面比

Cassandra

更具优势。

•

具有更高的节点存储密度。在某些生产环境中，单个

HBase

节点可以存储超过

30TB

的

数据，而单个

Cassandra

节点最多只能存储

5TB

的数据。这主要是因为

HBase

在

HDFS

上运行，而

HDFS

最初的设计目标之一就是支持大节点容量。

• HBase

的批量写入操作更容易进行扩展。随着集群的增长，

Cassandra

默认的批处理机

制可能会出现问题，主要是因为

Cassandra

没有像

HBase

那样的分区首领。

•

故障恢复更加容易。在

Cassandra

集群中，如果一个节点发生故障，必须使用新节点替

换故障节点（使用自动伸缩组可以很容易地完成这个操作） ...