nosql – 大规模数据处理Hbase vs Cassandra

话虽如此，我将解释HBase提交者Andrew Purtell并添加一些我自己的经验：

> HBase在更大的生产环境(1000个节点)，虽然仍然在Cassandra的?400节点的安装，所以其真正的边际差别的球场。
> HBase和Cassandra都支持集群/数据中心之间的复制。我相信HBase的曝光更多的用户，所以它似乎更复杂，但然后你也得到更多的灵活性。
>如果您的应用程序需要强一致性，那么HBase可能更适合。它的设计从根本上是一致的。例如，它允许更简单的实现原子计数器(我认为Cassandra刚刚得到它们)以及检查和放置操作。
>写性能是伟大的，从我的理解，这是Facebook与HBase为他们的使者的原因之一。
>我不确定Cassandra的有序分区器的当前状态，但在过去它需要手动重新平衡。 HBase会为您处理。有序分区器对于Hadoop样式处理很重要。
> Cassandra和HBase都很复杂，Cassandra只是隐藏它更好。 HBase通过使用HDFS为其存储更多地暴露它，如果你看代码库Cassandra是分层的。如果你比较Dynamo和Bigtable论文，你可以看到Cassandra的操作理论实际上更复杂。
> HBase有更多的单元测试FWIW。
>所有Cassandra RPC都是Thrift，HBase有一个Thrift，REST和本地Java。 Thrift和REST只提供总客户端API的一个子集，但是如果你想要纯粹的速度本地Java客户端在那里。
>对等和主到从有两个优点。主从设置通常使调试更容易，并减少了相当多的复杂性。
> HBase不仅仅绑定到传统的HDFS，您可以根据您的需要更改您的底层存储。 MapR看起来很有趣，我听说过好东西，虽然我没有自己使用它。