Apache Cassandra ist eine Open Source NoSQL-Datenbank, die ursprünglich von Facebook für die Speicherung und Analyse von Big Data entwickelt wurde. Hier erfährst Du alles, was Du über dieses unverzichtbare Tool im Bereich Data Science wissen musst.
Um die massiven Datenmengen von Big Data speichern und verarbeiten zu können, sind herkömmliche Datenbanken nicht mehr ausreichend. Daher ist es nun notwendig, neue Tools zu verwenden. Zu den bestehenden Alternativen gehört Apache Cassandra.
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Was ist Apache Cassandra?
Apache Cassandra ist ein verteiltes Datenbankmanagementsystem (DBMS), das für die Verwaltung großer Datenmengen ausgelegt ist, die über mehrere Rechenzentren und die Cloud verteilt sind.
Dieses DBMS zeichnet sich durch mehrere wesentliche Merkmale aus. Es bietet eine hohe Flexibilität, eine hohe Zuverlässigkeit und hat keinen Single Point of Failure. Daher ist es nun notwendig, neue Tools zu verwenden. Zu den bestehenden Alternativen gehört Apache Cassandra.
Bei Apache Cassandra handelt es sich um eine NoSQL-Datenbank, die in Java programmiert wurde. Im Gegensatz zu vielen anderen NoSQL- oder relationalen Datenbanken bietet Apache Cassandra jedoch viele Funktionen, die in anderen Datenbanken nicht möglich sind.
So ermöglicht sie die Verarbeitung sehr großer Datenmengen. Um das Potenzial von Cassandra vollständig zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, was eine NoSQL-Datenbank ist.
Was ist eine NoSQL-Datenbank?
Eine NoSQL-Datenbank, oder „not only SQL„, ist eine Datenbank, die es ermöglicht, Daten zu speichern, ohne dass sie auf ein tabellarisches Format beschränkt ist. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken ermöglichen NoSQL-Datenbanken die Speicherung von unstrukturierten Daten.
Sie haben ein einfaches Design, ermöglichen eine horizontale Skalierung und bieten eine vollständige Kontrolle über die Verfügbarkeit. Da kein festes Schema erforderlich ist, ist die Replikation sehr einfach.
Trotz all ihrer Vorteile haben NoSQL-Datenbanken auch Nachteile. Sie unterstützen nur die Simple Query Language (SQL) und keine Transaktionen.
Dennoch sind diese Plattformen sehr effizient bei der Verarbeitung großer Datenmengen und erleichtern das horizontale Scaling. Daher setzen viele große Unternehmen auf solche Systeme.
Obwohl Apache Cassandra die beliebteste NoSQL-Datenbank ist, ist sie nicht die einzige. Zu den am häufigsten verwendeten gehören auch Apache HBase und MongoDB.
Die Anfänge von Apache Cassandra
Ursprünglich wurde Cassandra intern von Facebook entwickelt. Ziel war es, eine Suchfunktion für die Nachrichtenbox des sozialen Netzwerks zu entwickeln.
Im Jahr 2008 beschloss Facebook schließlich, Cassandra als Open Source freizugeben. Daraufhin wurde die Software 2009 in den Apache Incubator aufgenommen. Seit 2010 ist sie ein „Top-Level“-Projekt von Apache.
Diese Datenbank ist inzwischen eines der Flaggschiff-Produkte der Apache Software Foundation und kann von jedermann genutzt werden. Eine Vielzahl namhafter Unternehmen setzt Cassandra für Big Data ein: Apple, Facebook, Instagram, Uber, Spotify, Netflix, Twitter, Cisco, eBay, Rackspace…
Die Besonderheiten von Apache Cassandra
Apache Cassandra ist eine der am häufigsten verwendeten NoSQL-Datenbanken. Eine ihrer großen Stärken ist, dass sie eine hohe Verfügbarkeit ermöglicht und keinen Single Point of Failure hat.
Dies ist ein wesentlicher Pluspunkt für Unternehmen, die es sich schlichtweg nicht leisten können, dass ihr System ausfällt oder Daten verloren gehen. Da es keinen Single Point of Failure gibt, ist ein ununterbrochener Zugriff und eine ständige Verfügbarkeit gewährleistet.
Eine weitere große Stärke ist Cassandras Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verwalten. Das System kann große Datenmengen verarbeiten, die über mehrere Server verteilt sind und ermöglicht das Schreiben großer Datenmengen, ohne die Effizienz des Auslesens zu beeinträchtigen. Die Schreibgeschwindigkeit und -genauigkeit wird auch bei sehr großen Datenmengen nicht beeinträchtigt.
Der dritte große Vorteil von Cassandra besteht in seiner horizontalen Skalierbarkeit. Seine Struktur ermöglicht es den Nutzern, umgehend auf einen plötzlichen Anstieg der Nachfrage zu reagieren. Dafür muss lediglich mehr Hardware bereitgestellt werden, um mehr Daten zu verarbeiten. Eine Deaktivierung ist nicht erforderlich. Deshalb setzen viele Unternehmen diese Option für den Umgang mit Big Data ein.
Zu den weiteren spezifischen Stärken von Cassandra gehört die Flexibilität bei der Datenspeicherung. So können strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten gespeichert werden.
Eine große Flexibilität wird bei der Verteilung der Daten geboten, da das System mehrere Datenzentren betreibt. Die Daten können daher je nach Bedarf problemlos auf verschiedene Regionen verteilt werden.
Darüber hinaus erfüllt Cassandra die ACID-Kriterien (Atomicity, Consistency, Isolation und Durability). Aus all den genannten Gründen hebt sich Apache Cassandra von den anderen NoSQL-Datenbanken ab.
Wie funktioniert Apache Cassandra?
Die Funktionsweise von Apache Cassandra basiert auf einem Peer-to-Peer-System (P2P). Das Verteilungssystem basiert auf Amazon DynamoDB, während das Datenmodell von Google Big Table abgeleitet ist.
Die Architektur besteht aus einer Gruppe von Knoten und jeder dieser Knoten kann eine Schreibanforderung annehmen oder lesen. Dies ist ein wesentlicher Aspekt der Architektur, da es keinen Master-Knoten gibt. Die Knoten kommunizieren untereinander und sind alle auf der gleichen Ebene.
Der Cluster besteht aus mehreren Datenzentren, die selbst wiederum viele Server vereinen. Auf diesen werden die Daten zur Verarbeitung gespeichert. Die miteinander verbundenen Knoten werden gemeinsam in einem Data Center zusammengefasst.
Diese Struktur ermöglicht eine vollständige Skalierbarkeit. Sobald mehr Speicherplatz benötigt wird, können einfach weitere Knoten hinzugefügt werden. Das System ist daher sehr einfach zu erweitern und ermöglicht die Unterstützung von Big Data.
Darüber hinaus werden die Daten durch eine Backup-Methode geschützt. Alle Daten werden im „Commit Log“ gesichert und anschließend in einer „Memtable“ indiziert. Dadurch wird der Verlust von Daten verhindert.
Wer verwendet Apache Cassandra?
Cassandra ist eine ideale Lösung für die Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen, die über viele Server verteilt sind. Sie eignet sich für Unternehmen, die sich einen Datenverlust nicht erlauben können und den Ausfall ihrer Datenbank bei einer Fehlfunktion eines Servers nicht verschmerzen können.
Da es keinen Single Point of Failure gibt, werden Datenausfälle oder Datenverluste vermieden und eine durchgehend hohe Verfügbarkeit ermöglicht. Selbst wenn neue Knoten zu den Clustern hinzugefügt werden, bleibt die Datenbank verfügbar.
Darüber hinaus ist sie aufgrund ihrer einfachen Nutzung und Erweiterung optimal für Unternehmen geeignet, die kontinuierlich stark wachsen. Große Unternehmen können riesige Datenmengen auf einem dezentralisierten System speichern und behalten dabei die Kontrolle und den Zugriff auf die Informationen.
Wie kann man sich in Apache Cassandra weiterbilden?
In einer Zeit, in der Big Data in allen Bereichen eingesetzt wird, ist die Beherrschung von Apache Cassandra eine von vielen Unternehmen gesuchte Kompetenz. Um sie zu erwerben, können Sie die Data Engineer Ausbildung von DataScientest wählen.
In dieser Weiterbildung lernen Sie den Umgang mit allen Tools und Techniken, die für den Beruf des Dateningenieurs notwendig sind. Die Datenbank Cassandra steht ebenso auf dem Lehrplan des Moduls „Datenbank“ wie die Programmiersprache SQL, MongoDB, Elastic Search oder Neo4J.
Die anderen Module des Kurses sind Programmierung, Big Data (Volumen und Geschwindigkeit), Automatisierung und Implementierung. Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein von der Universität Sorbonne zertifiziertes Diplom und können sofort als Data Engineer anfangen.
Die DataScientest-Schulungen können als Intensivkurs oder berufsbegleitend als Weiterbildung absolviert werden. Dabei basieren sie auf einem innovativen „Blended Learning“-Ansatz, der Präsenzunterricht und Fernunterricht miteinander verbindet. Entdecke jetzt die Weiterbildung zum Data Engineer.
