Diferența dintre Hadoop și Elasticsearch
Hadoop este un cadru care ajută la manipularea datelor voluminoase într-o fracțiune de secunde, în care modalitățile tradiționale nu reușesc să se ocupe. Este nevoie de sprijinul mai multor mașini pentru a rula procesul în paralel într-o manieră distribuită. Elasticsearch funcționează ca un sandwich între Logstash și Kibana. În cazul în care Logstash este responsabil pentru a obține datele de la orice sursă de date, căutarea elastică analizează datele și, în cele din urmă, kibana oferă informații acționabile din acestea. Această soluție face ca aplicațiile, mai puternice să funcționeze în cerințe sau cerințe complexe de căutare.
Acum, să așteptăm cu nerăbdare subiectul în detaliu:
Modul său unic de gestionare a datelor (special conceput pentru Big Data), care include un proces final la sfârșit de stocare, procesare și analiză. Acest mod unic este denumit MapReduce. Dezvoltatorii scriu programele în cadrul MapReduce, pentru a rula datele extinse în paralel pe procesoarele distribuite.
Apoi se pune întrebarea, după ce datele sunt distribuite pentru procesare în diferite mașini, cum se acumulează producția în mod similar?
Răspunsul este că MapReduce generează o cheie unică care este anexată cu datele distribuite în diverse mașini. MapReduce ține evidența procesării datelor. Și odată terminată, acea cheie unică este folosită pentru a pune toate datele procesate la un loc. Acest lucru oferă senzația de toate lucrările efectuate pe o singură mașină.
Scalabilitatea și fiabilitatea sunt perfect îngrijite în MapReduce of Hadoop. Mai jos sunt câteva funcționalități ale MapReduce:
- Harta apoi Reduce: Pentru a rula o lucrare, aceasta este ruptă în bucăți individuale, care sunt numite sarcină. Funcția Mapper va rula întotdeauna mai întâi pentru toate sarcinile, apoi numai funcția de reducere va intra în imagine. Întregul proces va fi numit finalizat numai atunci când funcția reduce își finalizează activitatea pentru toate sarcinile distribuite.
- Tolerant al erorilor: Ia un scenariu, când un nod coboară în timpul procesării sarcinii? Bătăile inimii acelui nod nu ajung la motorul MapReduce sau spuneți nodul Master. Apoi, în acest caz, nodul Master alocă acea sarcină unui nod diferit pentru a finaliza sarcina. Mai mult, datele neprocesate și procesate sunt păstrate în HDFS (Sistemul de fișiere distribuit Hadoop), care este stratul de stocare al Hadoop cu factorul de replicare implicit de 3. Acest lucru înseamnă că, dacă un nod coboară, există încă doi noduri în viață cu aceleași date.
- Flexibilitate: puteți stoca orice tip de date: structurate, semi-structurate sau nestructurate.
- Sincronizare: Sincronizarea este caracteristică încorporată pentru Hadoop. Acest lucru asigură că reducerea va începe doar dacă toată funcția de mapare se va face cu sarcina sa. „Shuffle” și „Sort” sunt mecanismul care ușurează ieșirea job-ului. Elasticsearch este un instrument analitic simplu, dar puternic, bazat pe JSON pentru indexarea documentelor și căutarea puternică a textului complet.
Fig. 2
În ELK, toate componentele sunt open source. ELK are un impuls deosebit în mediul IT pentru analiza jurnalelor, analiza web, informațiile de afaceri, analiza conformității etc. ELK este potrivit pentru afaceri, în cazul în care vin cereri ad hoc și datele trebuie analizate și vizualizate rapid.
ELK este un instrument excelent pentru pornirile tehnice care nu își pot permite să achiziționeze o licență pentru produsul de analiză a jurnalului precum Splunk. Mai mult, produsele open source au fost întotdeauna în centrul atenției în industria IT.
Comparații față în față între Hadoop și Elasticsearch (Infografie)
Mai jos se află primele 9 comparații între Hadoop și Elasticsearch
Diferența cheie între Hadoop și Elasticsearch
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie între Hadoop și Elasticsearch:
- Hadoop a distribuit un sistem de fișiere care este proiectat pentru procesarea paralelă a datelor, în timp ce ElasticSearch este motorul de căutare.
- Hadoop oferă mult mai multă flexibilitate cu o varietate de instrumente, în comparație cu ES.
- Hadoop poate stoca o mulțime de date, în timp ce ES nu poate.
- Hadoop poate face față procesării extinse și logicii complexe, unde ES se poate ocupa doar de o procesare limitată și de tipul logicii de agregare de bază.
Tabelul de comparare Hadoop vs Elasticsearch
| Bazele comparației | Hadoop | Elasticsearch |
| Principiul de funcționare | Bazat pe MapReduce | Bazat pe JSON și, prin urmare, limbaj specific domeniului |
| Complexitate | Manipularea MapReduce este relativ complexă | DSL bazat pe JSON este destul de ușor de înțeles și de implementat |
| Schemă | Hadoop se bazează pe tehnologia NoSQL, prin urmare, este ușor de încărcat date în orice format cu valoare cheie | ES recomandă ca datele să fie într-un format de valoare cheie generică înainte de încărcare |
| Încărcare în bloc | Încărcarea în vrac nu este dificilă aici | ES are o limită tampon. Dar acest lucru ar putea fi extins după analizarea eșecului întâmplat la un moment dat. |
| Înființat | 1. Configurarea Hadoop într-un mediu de producție este ușor și extensibil.
2. Configurarea clusterelor Hadoop este mai ușoară decât ES. | 1. Configurarea ES implică estimarea proactivă a volumului de date. Mai mult decât atât, configurarea inițială necesită, de asemenea, metoda hit și trial. Multe setări trebuie schimbate atunci când volumul de date crește. De exemplu, Shard per index trebuie să fie configurat în crearea inițială a unui index. Dacă asta are nevoie de o modificare care nu poate fi făcută. Va trebui să creezi unul proaspăt.
2. Configurarea clusterului ElasticSearch este mai predispusă la erori. |
| Utilizare Google Analytics | Hadoop cu HBase nu are atât de multe funcții avansate de căutare și de căutare analitică precum ES | Analytics este mai avansat și întrebările de căutare sunt maturizate în ES |
| Limbi de programare acceptate | Hadoop nu are o varietate de limbaje de programare care îl susțin. | ES are multe Ruby, Lua, Go etc., care nu sunt acolo în Hadoop |
| Utilizare preferată | Pentru procesarea lotului | Interogări în timp real și rezultat |
| Fiabilitate | Hadoop este fiabil de la mediul de testare până la mediul de producție | ES este fiabil într-un mediu mic și mediu. Acest lucru nu se încadrează într-un mediu de producție, în care există multe centre de date și clustere. |
Concluzie - Hadoop vs Elasticsearch
La sfârșit, depinde de fapt de tipul de date, volumul și cazul de utilizare, la care se lucrează. Dacă este importantă căutarea simplă și analiza web, atunci Elasticsearch este mai bine să mergem. În timp ce, dacă există o cerere extinsă de scalare, un volum de date și compatibilitate cu instrumente terțe, instanța Hadoop este răspunsul la aceasta. Cu toate acestea, integrarea Hadoop cu ES deschide o lume nouă pentru aplicații mari și mari. Utilizarea deplină a puterii de la Hadoop și Elasticsearch poate oferi o platformă bună pentru a îmbogăți valoarea maximă din datele mari.
Articole recomandate:
Acesta a fost un ghid pentru Hadoop vs Elasticsearch, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Cum să cracți interviul dezvoltatorului Hadoop Întrebări
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Cunoaște cele 12 diferențe utile
- Cum să spargi interviul dezvoltatorului Hadoop?
- De ce inovația este cel mai critic aspect al datelor mari?
- Cel mai bun ghid de pe Hadoop vs Spark