Różnica między Hadoop a Elasticsearch
Hadoop to platforma, która pomaga w przetwarzaniu obszernych danych w ułamku sekundy, gdzie tradycyjne sposoby nie są obsługiwane. Potrzeba obsługi wielu maszyn, aby równolegle uruchomić proces w sposób rozproszony. Elasticsearch działa jak kanapka między Logstash a Kibaną. Tam, gdzie Logstash jest odpowiedzialny za pobieranie danych z dowolnego źródła danych, elastyczne wyszukiwanie analizuje dane i na koniec kibana daje z nich wgląd w działania. To rozwiązanie sprawia, że aplikacje są bardziej wydajne do pracy przy złożonych wymaganiach lub wymaganiach wyszukiwania.
Przyjrzyjmy się teraz szczegółowo temu tematowi:
Unikalny sposób zarządzania danymi (specjalnie zaprojektowany dla Big Data), który obejmuje kompleksowy proces przechowywania, przetwarzania i analizy. Ten unikalny sposób nazywa się MapReduce. Programiści piszą programy w ramach MapReduce, aby równolegle uruchamiać rozległe dane między rozproszonymi procesorami.
Powstaje zatem pytanie, po tym jak dane zostaną rozdzielone w celu przetworzenia na różne maszyny, w jaki sposób gromadzone są dane wyjściowe w podobny sposób?
Odpowiedź brzmi: MapReduce generuje unikalny klucz, który jest dołączany do rozproszonych danych na różnych komputerach. MapReduce śledzi przetwarzanie danych. A po zakończeniu ten unikalny klucz służy do scalenia wszystkich przetwarzanych danych. Daje to poczucie pracy wykonanej na jednym komputerze.
Skalowalność i niezawodność są doskonale zadbane w MapReduce firmy Hadoop. Poniżej znajdują się niektóre funkcje MapReduce:
- Mapa następnie Zmniejsz: Aby uruchomić zadanie, zostaje ono podzielone na pojedyncze części, które są nazywane zadaniami. Funkcja mapowania zawsze będzie uruchamiana najpierw dla wszystkich zadań, a następnie tylko funkcja zmniejszania pojawi się na obrazie. Cały proces zostanie nazwany zakończony tylko wtedy, gdy funkcja zmniejszania zakończy pracę dla wszystkich rozproszonych zadań.
- Odporność na awarie: weź scenariusz, gdy jeden węzeł ulegnie awarii podczas przetwarzania zadania? Bicie serca tego węzła nie dociera do silnika MapReduce ani, mówiąc, węzła głównego. Następnie w takim przypadku węzeł główny przypisuje to zadanie do innego węzła, aby zakończyć zadanie. Co więcej, nieprzetworzone i przetworzone dane są przechowywane w HDFS (Hadoop Distributed File System), który jest warstwą pamięci Hadoop z domyślnym współczynnikiem replikacji wynoszącym 3. Oznacza to, że jeśli jeden węzeł ulegnie awarii, nadal będą istnieć dwa węzły z tymi samymi danymi.
- Elastyczność: możesz przechowywać dowolne dane: uporządkowane, półstrukturalne lub nieustrukturyzowane.
- Synchronizacja: Synchronizacja jest wbudowaną cechą Hadoop. Dzięki temu redukcja rozpocznie się tylko wtedy, gdy wszystkie funkcje mapowania zostaną wykonane zgodnie z jej zadaniem. „Losowo” i „Sortuj” to mechanizm, który sprawia, że wyniki zadania są płynniejsze. Elasticsearch to proste, ale potężne narzędzie analityczne do indeksowania dokumentów i wydajnego wyszukiwania pełnotekstowego oparte na JSON.
Ryc. 2
W ELK wszystkie komponenty są typu open source. ELK rozwija się w środowisku IT z dużym rozmachem w zakresie analizy logów, analityki internetowej, analizy biznesowej, analizy zgodności itp. ELK jest odpowiedni dla biznesu, w którym przychodzą żądania ad hoc, a dane muszą być szybko analizowane i wizualizowane.
ELK jest doskonałym narzędziem dla początkujących tech, którzy nie mogą sobie pozwolić na zakup licencji na produkt do analizy logów, taki jak Splunk. Co więcej, produkty open source zawsze były przedmiotem zainteresowania branży IT.
Bezpośrednie porównania między Hadoop a Elasticsearch (infografiki)
Poniżej znajduje się 9 najlepszych porównań między Hadoop a Elasticsearch
Kluczowa różnica między Hadoop a Elasticsearch
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między Hadoop i Elasticsearch:
- Hadoop ma rozproszony system plików przeznaczony do równoległego przetwarzania danych, a ElasticSearch to wyszukiwarka.
- Hadoop zapewnia znacznie większą elastyczność dzięki różnorodnym narzędziom w porównaniu do ES.
- Hadoop może przechowywać dużą ilość danych, podczas gdy ES nie.
- Hadoop może obsługiwać rozbudowane przetwarzanie i złożoną logikę, przy czym ES może obsługiwać tylko ograniczone przetwarzanie i logikę podstawowego agregowania.
Tabela porównawcza Hadoop vs Elasticsearch
| Podstawa porównania | Hadoop | Elasticsearch |
| Zasada działania | Na podstawie MapReduce | Na podstawie JSON, a więc języka specyficznego dla domeny |
| Złożoność | Obsługa MapReduce jest stosunkowo złożona | DSL oparty na JSON jest dość łatwy do zrozumienia i wdrożenia |
| Schemat | Hadoop jest oparty na technologii NoSQL, dzięki czemu można łatwo przesyłać dane w dowolnym formacie klucz-wartość | ES zaleca przesyłanie danych w ogólnym formacie klucz-wartość |
| Przesyłanie zbiorcze | Przesyłanie zbiorcze nie jest tutaj trudne | ES posiadają pewien limit bufora. Ale można to przedłużyć po analizie awarii, która nastąpiła w tym momencie. |
| Ustawiać | 1.Ustawienie Hadoop w środowisku produkcyjnym jest łatwe i rozszerzone.
2. Konfigurowanie klastrów Hadoop jest płynniejsze niż ES. | 1.Skonfigurowanie ES wymaga proaktywnego oszacowania ilości danych. Co więcej, wstępna konfiguracja wymaga również metody hit i trial. Wiele ustawień należy zmienić, gdy zwiększa się ilość danych. Na przykład Shard na indeks musi być skonfigurowany przy początkowym tworzeniu indeksu. Jeśli to wymaga poprawki, której nie można zrobić. Będziesz musiał stworzyć nowy.
2. Konfigurowanie klastra ElasticSearch jest bardziej podatne na błędy. |
| Wykorzystanie Analytics | Hadoop z HBase nie ma tak zaawansowanych możliwości wyszukiwania i wyszukiwania analitycznego, jak ES | Analityka jest bardziej zaawansowana, a zapytania są dojrzewające w ES |
| Obsługiwane języki programowania | Hadoop nie obsługuje wielu języków programowania. | ES ma wiele Ruby, Lua, Go itp., Których nie ma w Hadoop |
| Preferowane użycie | Do przetwarzania wsadowego | Zapytania i wyniki w czasie rzeczywistym |
| Niezawodność | Hadoop jest niezawodny od środowiska testowego do środowiska produkcyjnego | ES jest niezawodny w małym i średnim środowisku. Nie pasuje to do środowiska produkcyjnego, w którym istnieje wiele centrów danych i klastrów. |
Wniosek - Hadoop vs Elasticsearch
Ostatecznie zależy to od typu danych, wolumenu i przypadku użycia, nad którym pracuje. Jeśli skupia się na prostym wyszukiwaniu i analizie internetowej, lepiej wybrać Elasticsearch. Podczas gdy istnieje duże zapotrzebowanie na skalowanie, dużą ilość danych i zgodność z narzędziami innych firm, instancja Hadoop jest na to odpowiedzią. Jednak integracja Hadoop z ES otwiera nowy świat dla ciężkich i dużych aplikacji. Wykorzystanie pełnej mocy Hadoop i Elasticsearch może dać dobrą platformę do wzbogacenia maksymalnej wartości dużych zbiorów danych.
Polecane artykuły:
Jest to przewodnik po Hadoop vs Elasticsearch, ich znaczeniu, porównaniu między głowami, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Jak przełamać wywiady programistyczne Hadoop Pytania
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Poznaj 12 przydatnych różnic
- Jak złamać wywiad programisty Hadoop?
- Dlaczego innowacje są najważniejszym aspektem dużych zbiorów danych?
- Najlepszy przewodnik na Hadoop vs Spark