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HBase und CAP
In Bezug auf CAP ist HBase eindeutig CP. HBase macht starke Konsistenz-
Garantien. Wenn ein Client einen Wert erfolgreich schreiben kann, empfängt
ein anderer Client den aktualisierten Wert beim nächsten Request. Einige
Datenbanken wie Riak erlauben die Optimierung der CAP-Gleichung auf Ba-
sis einzelner Operationen. Nicht so HBase. Bei ausreichender Partitionierung
bleibt HBase verfügbar, wenn ein Knoten ausfällt, und verteilt die Verantwor-
tung auf die anderen Knoten im Cluster. Bleibt (hypothetisch) nur noch ein
Knoten übrig, hat HBase keine andereWahl,alsRequestsabzulehnen.
Die CAP-Diskussion wird etwas komplizierter, wenn die Cluster-zu-Cluster-
Replikation ins Spiel kommt, ein fortgeschrittenes Feature, das wir in die-
sem Kapitel nicht behandelt haben. Bei einem typischen Multicluster-Setup
können Cluster geographisch getrennt sein. In diesem Fall wird ein Clus-
ter für eine Spaltenfamilie das System sein, in dem die Daten eingetragen
werden, während die anderen Cluster nur den Zugriff auf die replizierten
Daten ermöglichen. Dieses System ist
schlussendlich konsistent
,weildieRe-
plikations-Cluster die aktuellsten Werte zurückliefern, die sie kennen, was
aber nicht mit den neuesten Werten auf dem Master-Cluster übereinstimmen
muss.
Abschließende Gedanken
Als eine der ersten nichtrelationalen Datenbanken, die wir kennengelernt
haben, war HBase eine echte Herausforderung für uns. Die Terminologie ist
einem trügerisch vertraut und die Installation und Konfiguration ist nichts
für schwache Nerven. Auf der Haben-Seite sind einige HBase-Features wie
Versionierung und Komprimierung einzigartig. Diese Aspekte können HBase
für die Lösung bestimmter Probleme sehr attraktiv machen. Und natürlich
skaliert es über viele Knoten handelsüblicher Hardware sehr gut. Alles in
allem ist HBase - wie eine Nagelpistole - ein sehr mächtiges Werkzeug, also
achten Sie auf Ihre Finger.
