マスタスレーブ対ピアツーピア分散コンピューティング

HBaseにはマスタースレーブモデルがあり、Cassandraにはピアツーピアモデルがあります。マスタースレーブモデルでは、マスターはSPOF（Single Point of Failure）であり、ピアツーピアモデルではそのようなものは存在しません。マスタスレーブ対ピアツーピア分散コンピューティング

各モデルの賛否両論はありますか？特に私はピアツーピアモデルよりもマスタースレーブの利点を求めています。

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2012-01-24 Praveen Sripati

より安定であることはStackOverflowのために少しもとりとめのかもしれませんが、あなたは良い評判をしたので、それは私がそれを知っている – halfer

を;-)で、あなたは離れて得る可能性がありますbit discursive。私はHBaseかCassandraのどちらかで時間を過ごすつもりですので、私は両方を見始めました。だから、クエリ？私はこれら2つのモデルの比較を得ることができませんでした。だから、どんなポインターにも感謝しています。 –

マルチマスター構成が可能なので、マスターはHBaseのSPOFではありません。 http://wiki.apache.org/hadoop/Hbase/MultipleMasters

マスターを持つことで、データの場所とその場所を簡単に知ることができます。また、Hadoopをベースにしているので、Map Reduceとの統合はとても面白いです（マップジョブが自然にリージョンサーバーに分割され、行が表示されます）。私はこれが主なプラスだと思う。

カサンドラの主要な「con」は最終的な整合性モデルですが、整合性モデルを選択することができます。

HBaseのデータはキーでソートされていますが、カサンドラではランダムです。これにより、HBaseのスマートキーでいくつかの利点が得られますが、常にカスドンドラの動作をエミュレートするためにGUIDまたはランダムキーを選択できます。 Cassandraは無作為に分割することはできますが、HBaseはレンジスキャンの方が優れています。

私は両方を使用していますが、両方とも動作し、両方とも機能するために多くの作業が必要です。

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2012-01-30 04:47:04 MattMcKnight

私はCassandraとHBaseの両方を見て、どちらもよく慣れ親しんでいます.OPで述べたように、クエリはMaster-slave対peer-to-peer分散コンピューティングに関するものでした。これら2つの分散コンピューティングモデルの長所と短所 –

私の主なポイントは、複数のマスターが可能なので、HBaseのマスターがSPOFであるという主張を修正することでした。私がHbaseで述べた機能は、マスターコントロールでデータパーティショニングが可能になったものです。 – MattMcKnight

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マスター・スレーブ構造がより効果的である、P2Pは

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2015-09-25 02:32:31 brucenan

マスタスレーブ対ピアツーピア分散コンピューティング

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