Diferența dintre Hadoop și Cassandra
Hadoop este un software open source, care este conceput pentru a gestiona procesarea paralelă și utilizat mai ales ca depozit de date pentru volumul de date. Un nucleu al Hadoop este HDFS (sistemul de fișiere distribuit Hadoop), care se bazează pe Map-reduce. Prin Map-reduce, datele sunt procesate în paralel, în mai multe noduri de procesor. Aceasta înseamnă că rularea aplicațiilor grele nu mai este o provocare, deoarece acest lucru ar putea fi rulat pe mai multe noduri dintr-un cluster. Haideți să explorăm harta-reduce. De fapt, acestea sunt două sarcini diferite:
1. Hartă: este o sarcină, care preia datele de intrare și le descompun într-o pereche cheie-valoare, pe care o numim tuples.
2. Reduce: După ce sarcina hartă își finalizează activitatea. Se dă apoi pentru a reduce pentru a efectua un set și mai mic de tupluri.
Reducerea se execută întotdeauna după sarcina hărții. Cadrul de reducere a hărții constă dintr-un singur JobTracker maestru și un sclav TaskTracker, pe fiecare nod de cluster. HDFS constă dintr-un singur NameNode, care gestionează metadatele sistemului de fișiere și unul sau mai mulți sclavi cunoscuți ca DataNodes, care sunt responsabili pentru stocarea datelor efective.
Cassandra este o bază de date NoSQL care este proiectată pentru date de tranzacții online de mare viteză. Specialitatea Cassandra constă în faptul că funcționează fără un singur punct de eșec.
Cassandra folosește protocolul de bârfă, pentru a păstra starea actualizată a nodurilor înconjurătoare din cluster. În cazul în care un nod coboară, un alt nod își asumă responsabilitatea, până când nodul nu a reușit. Toate mesajele de bârfă au o versiune asociată, astfel încât atunci când nodurile schimbă bârfele, informațiile mai vechi sunt suprascrise de o versiune mai nouă de bârfe.
Cassandra acceptă date nestructurate cu o schemă flexibilă.
Comparație față în față între Hadoop și Cassandra (Infografie)
Mai jos este diferența de top 17 între Hadoop și Cassandra
Diferențele cheie între Hadoop și Cassandra
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie dintre Hadoop și Cassandra
1. Hadoop a distribuit un sistem de fișiere care este proiectat pentru procesarea paralelă a datelor, în timp ce Cassandra este o bază de date NoSQL pentru tranzacții online rapide.
2. Hadoop este preferat pentru procesarea masivă a loturilor de date, în timp ce Cassandra este preferată pentru procesarea în timp real.
3. Hadoop lucrează la arhitectura master-slave, în timp ce Cassandra lucrează la comunicarea peer to peer.
Tabelul de comparare Hadoop vs Cassandra
Mai jos este comparația cheie între Hadoop și Cassandra
| Bazele comparației | Hadoop | Cassandra |
| Definiție | Cadru de prelucrare a datelor mari | Este distribuită baza de date NoSQL, concepută pentru gestionarea cantității imense de date. Aici NoSQL înseamnă că nu este ca o bază de date convențională. Este mai mult ca hashmap / hashtable care stochează datele, într-o pereche cheie-valoare. |
| Format acceptat | Orice tip de date pot fi gestionate de Hadoop - structurate, semi-structurate, nestructurate sau imagini. | De asemenea, Cassandra poate gestiona aproape toate seturile de date structurate, semi-structurate, nestructurate, dar nu și imaginile. Cu toate acestea, Cassandra este cunoscut că performează cel mai bine pe un set de date semi-structurat. |
| folosire | Hadoop este preferat pentru procesarea pe loturi de date. | Cassandra este considerată mai ales pentru procesarea în timp real. |
| Muncă | Nucleul Hadoop este HDFS, care este baza pentru alte componente analitice pentru gestionarea datelor mari. | Cassandra lucrează la HDFS de top. |
| Parametri CAP | Hadoop urmează CP, adică coerența și toleranța la partiție. | Cassandra urmează AP, adică disponibilitatea și toleranța la partiție. |
| Comunicare | Hadoop folosește RPC / TCP și UDP pentru comunicarea între nodurile dintr-un cluster. | Protocolul folosit pentru comunicarea între noduri este protocolul de bârfă. Protocolul Gossip păstrează difuzarea stării nodului către nodurile colegilor săi din cluster. |
| Arhitectură | Hadoop urmează designul arhitectural master-slave. Nodul nume funcționează ca Master, în timp ce nodul de date funcționează ca un sclav. | Cassandra urmează arhitectura distribuită cu comunicarea peer to peer între noduri. Toate nodurile sunt proiectate pentru a juca același rol într-un cluster. Fiecare nod este independent, fiind în același timp conectat cu alte noduri din cluster. |
| Mod de acces la date | A folosit harta-reduce pentru a citi / scrie. | Acesta folosește limbajul de interogare Cassandra. |
| Stocare metadate | Hadoop are un server de metadate centralizat. | Cassandra are o familie de coloane „inode” pentru a stoca informații despre metadate |
| Toleranță la erori | Hadoop este vulnerabil la eșec. Dacă nodul principal coboară, totul merge pentru o aruncare. | Deoarece Cassandra nu are un concept master-slave și toate nodurile au aceeași valoare. În cazul eșecului oricărui nod, restul nodurilor dintr-un cluster poate gestiona solicitarea cu ușurință. |
| Compresia datelor | Hadoop poate comprima fișierele 10-15% cu cele mai bune tehnici disponibile. | Cassandra poate comprima fișierele până la 80% fără niciun fel de aer. |
| Protejarea datelor | Auditul de date și controlul accesului verifică permisiunea corespunzătoare de utilizator / grup. | Datele sunt protejate în Cassandra cu proiectarea jurnalului de angajare. Construirea în securitate precum mecanismele de rezervă și restaurare joacă un rol important. |
| Latență | Intervalul de timp de citire Hadoop poate varia de la sute de milisecunde (în cel mai rău caz) la zeci de milisecunde (în cel mai bun caz). Latența de scriere este comparativ mai mică decât citirea, din cauza unui număr mare de noduri. | Cassandra se bazează pe NoSQL, deci latența sa este mai mică. Funcțiile de citire / scriere sunt rapide. |
| Indexarea | Indexarea este foarte dificilă în Hadoop. | Indexarea este simplă în Cassandra, deoarece datele sunt stocate într-o pereche cheie-valoare. |
| Flux de date | În Hadoop, datele sunt scrise direct pe nodul de date. | În Cassandra, datele sunt scrise mai întâi în memorie, în formatul structurii memoriei, care este cunoscut sub numele de mem-table. După ce este complet, acesta este scris pe disc. |
| Model de stocare a datelor | HDFS este sistemul de fișiere din Hadoop. Fișierele mari sunt împărțite în bucăți și apoi reproduse în mai multe noduri. | Familia de coloane pentru spațiul cheilor este conceptul urmat de Cassandra pentru a stoca datele. Introduce indexuri primare și secundare pentru o mare disponibilitate a datelor. |
| Factor de replicare | Hadoop are un factor de replicare de 3 în mod implicit. | O valoare implicită a factorului de replicare în Cassandra este numărul de noduri dintr-un centru de date. |
Concluzie - Hadoop vs Cassandra
Cassandra este alegerea potrivită atunci când vine vorba de scalabilitate, disponibilitate ridicată, latență scăzută, fără a compromite performanța.
Cu toate acestea, Hadoop este unul excelent atunci când trebuie să se realizeze stocarea datelor, căutarea datelor, analiza datelor și raportarea datelor voluminoase. Hadoop nu este sugestibil pentru analizele în timp real.
Hadoop împreună cu Cassandra pot fi o tehnologie bună pentru a desfășura paralel două activități:
1. Analiza datelor generate printr-un web, mobil etc.
2. Servirea instantanee a cererii online.
Acest lucru poate duce la extragerea mai rapidă și mai profundă a perspectivelor cu mai puțin timp. Datele mari vor continua să crească și, prin urmare, tehnologia precum Hadoop, Cassandra va fi mereu actualizată și conducând această lume a datelor mari.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferența dintre Hadoop și Cassandra aici am discutat semnificația lor, față în față la comparație, diferențele cheie și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Aflați cele 8 uimitoare diferențe dintre Talend și SSIS
- Știința datelor vs inteligența artificială - 9 comparație minunată
- Cele mai bune 7 diferențe între învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată
- Text Mining vs Text Analytics - Care este mai bun
- Hadoop vs Spark: Diferențe
- Introducerea Protocolului Datagrama Utilizator