Cassandra 可以与 HBase 相媲美吗？
Is Cassandra comparable to HBase?
HBase 以键值存储和基于键的 .get 和 .put 函数随机读取而闻名。 Cassandra 是满足键值存储需求的更好选择吗？是否支持基于key的随机读？如果是这样，在什么情况下我应该在 Spark Streaming 应用程序中选择 Cassandra 而不是 HBase？
Cassandra a better choice for suiting a requirement of key-value
store?
是的，这是不错的选择之一。
Cassandra 具有去中心化架构。任何节点都可以执行任何操作。它根据 CAP 定理提供 AP(Availability,Partition-Tolerance)。
最终一致
Can it support random reads based on key?
是的。
If so, in which conditions should I choose Cassandra over HBase in a
Spark Streaming application?
HBASE 和 CASSANDRA 都可以用于流应用程序。 CASSANDRA 的自然选择是它的高可用性..
Question in title : Is Cassandra comparable to HBase?
详情见下文...
CAP_theorem
- 一致性（所有节点同时看到相同的数据）
- 可用性（保证每个请求都会收到有关成功或失败的响应）
- 分区容忍度（尽管任意消息丢失或部分系统故障，系统仍继续运行）
Conclusion : CASSANDRA supports AP, if you are looking for that you can go ahead with CASSANDRA
Note : As per CAP theorem, a distributed system CANT satisfy all
three of these guarantees at the same time.
HBase 以键值存储和基于键的 .get 和 .put 函数随机读取而闻名。 Cassandra 是满足键值存储需求的更好选择吗？是否支持基于key的随机读？如果是这样，在什么情况下我应该在 Spark Streaming 应用程序中选择 Cassandra 而不是 HBase？
Cassandra a better choice for suiting a requirement of key-value store?
是的，这是不错的选择之一。
Cassandra 具有去中心化架构。任何节点都可以执行任何操作。它根据 CAP 定理提供 AP(Availability,Partition-Tolerance)。
最终一致
Can it support random reads based on key?
是的。
If so, in which conditions should I choose Cassandra over HBase in a Spark Streaming application?
HBASE 和 CASSANDRA 都可以用于流应用程序。 CASSANDRA 的自然选择是它的高可用性..
Question in title : Is Cassandra comparable to HBase?
详情见下文...
CAP_theorem
- 一致性（所有节点同时看到相同的数据）
- 可用性（保证每个请求都会收到有关成功或失败的响应）
- 分区容忍度（尽管任意消息丢失或部分系统故障，系统仍继续运行）
Conclusion : CASSANDRA supports AP, if you are looking for that you can go ahead with CASSANDRA
Note : As per CAP theorem, a distributed system CANT satisfy all three of these guarantees at the same time.