Różnica między Hadoop i Cassandrą
Hadoop to oprogramowanie typu open source, które zostało zaprojektowane do obsługi przetwarzania równoległego i używane głównie jako hurtownia danych dla dużej ilości danych. Rdzeniem Hadoop jest HDFS (rozproszony system plików Hadoop) oparty na Map-redukcie. Dzięki funkcji mapowania dane są przetwarzane równolegle w wielu węzłach procesora. Oznacza to, że uruchamianie ciężkiej aplikacji nie jest już wyzwaniem, ponieważ można ją uruchomić na wielu węzłach w klastrze. Poznajmy redukcję mapy. W rzeczywistości są to dwa różne zadania:
1. Mapa: Jest to zadanie, które pobiera dane wejściowe i dzieli je na parę klucz-wartość, którą nazywamy krotkami.
2. Zmniejsz: po zakończeniu zadania mapy. Następnie podaje się w celu zmniejszenia, aby wykonać jeszcze mniejszy zestaw krotek.
Zmniejszenie zawsze wykonuje się po zadaniu mapy. Struktura zmniejszania mapy składa się z jednego głównego JobTracker i jednego slave TaskTracker na węzeł klastra. HDFS składa się z pojedynczego węzła NameNode, który zarządza metadanymi systemu plików i jednego lub więcej urządzeń podrzędnych zwanych DataNodes, które są odpowiedzialne za przechowywanie rzeczywistych danych.
Cassandra to baza danych NoSQL przeznaczona do szybkich internetowych danych transakcyjnych. Specjalność Cassandry polega na tym, że działa ona bez jednego punktu awarii.
Cassandra używa protokołu plotek, aby zachować aktualny status otaczających węzłów w klastrze. W przypadku awarii jednego węzła, drugi bierze na siebie odpowiedzialność, dopóki czas awarii węzła nie upłynie. Wszystkie wiadomości plotek mają powiązaną z nimi wersję, więc gdy węzły wymieniają plotki, starsze informacje zostają zastąpione nowszą wersją plotek.
Cassandra obsługuje nieustrukturyzowane dane za pomocą elastycznego schematu.
Bezpośrednie porównanie Hadoop vs Cassandra (infografiki)
Poniżej znajduje się 17 najważniejszych różnic między Hadoop a Cassandrą
Kluczowe różnice między Hadoop a Cassandrą
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między Hadoop i Cassandrą
1. Hadoop ma rozproszony system plików przeznaczony do równoległego przetwarzania danych, natomiast Cassandra jest bazą danych NoSQL umożliwiającą szybkie transakcje online.
2. Hadoop jest preferowany do masowego przetwarzania wsadowego danych, podczas gdy Cassandra jest preferowana do przetwarzania w czasie rzeczywistym.
3. Hadoop działa na architekturze master-slave, podczas gdy Cassandra pracuje na komunikacji peer-to-peer.
Tabela porównawcza Hadoop vs Cassandra
Poniżej znajduje się kluczowe porównanie między Hadoop a Cassandrą
| Podstawa porównania | Hadoop | Cassandra |
| Definicja | Ramy przetwarzania dużych danych. | Jest to rozproszona baza danych NoSQL, zaprojektowana do zarządzania ogromną ilością danych. Tutaj NoSQL oznacza, że nie jest jak konwencjonalna baza danych. To bardziej przypomina hashmap / hashtable, który przechowuje dane w parze klucz-wartość. |
| Obsługiwany format | Hadoop może przetwarzać każdy rodzaj danych - uporządkowany, półstrukturalny, nieustrukturyzowany lub obrazy. | Cassandra może również obsługiwać prawie wszystkie ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane zestawy danych, ale nie obrazy. Jednak Cassandra jest znana z tego, że najlepiej działa na częściowo ustrukturyzowanym zbiorze danych. |
| Stosowanie | Hadoop jest preferowany do przetwarzania wsadowego danych. | Cassandra jest głównie brana pod uwagę przy przetwarzaniu w czasie rzeczywistym. |
| Praca | Rdzeniem Hadoop jest HDFS, który jest bazą dla innych komponentów analitycznych do obsługi dużych zbiorów danych. | Cassandra działa na najlepszych systemach plików HDFS. |
| Parametry CAP | Hadoop podąża za CP, to znaczy spójnością i tolerancją podziału. | Cassandra podąża za AP, czyli tolerancją dostępności i tolerancji partycji. |
| Komunikacja | Hadoop używa RPC / TCP i UDP do komunikacji między węzłami w klastrze. | Protokołem używanym do komunikacji między węzłami jest protokół plotek. Protokół plotek wciąż emituje status węzła do swoich węzłów równorzędnych w klastrze. |
| Architektura | Hadoop podąża za projektem architektonicznym master-slave. Węzeł nazw działa jako Master, a węzeł danych działa jako slave. | Cassandra podąża za architekturą rozproszoną z komunikacją peer-to-peer między węzłami. Wszystkie węzły są zaprojektowane do odgrywania tej samej roli w klastrze. Każdy węzeł jest niezależny, a jednocześnie połączony z innymi węzłami w klastrze. |
| Tryb dostępu do danych | Używał mapowania do odczytu / zapisu. | Używa języka zapytań Cassandra. |
| Przechowywanie metadanych | Hadoop posiada scentralizowany serwer metadanych. | Cassandra posiada rodzinę kolumn „i-węzeł” w celu przechowywania informacji o metadanych |
| Odporność na awarie | Hadoop jest podatny na awarie. Jeśli węzeł główny ulegnie awarii, wszystko pójdzie na rzut. | Ponieważ Cassandra nie ma koncepcji master-slave, a wszystkie węzły mają tę samą wartość. W przypadku awarii dowolnego węzła reszta węzłów w klastrze może z łatwością obsłużyć żądanie. |
| Kompresja danych | Hadoop może kompresować pliki 10-15% przy użyciu najlepszych dostępnych technik. | Cassandra może kompresować pliki do 80% bez żadnych kosztów ogólnych. |
| Ochrona danych | Audyt danych i kontrola dostępu weryfikują odpowiednie uprawnienia użytkownika / grupy. | Dane są chronione w Cassandra za pomocą projektu dziennika zmian. Wbudowane zabezpieczenia, takie jak mechanizmy tworzenia kopii zapasowych i przywracania, odgrywają ważną rolę. |
| Czas oczekiwania | Zakres czasu odczytu Hadoop może wynosić od setek milisekund (w najgorszym przypadku) do dziesiątek milisekund (w najlepszym przypadku). Opóźnienie zapisu jest stosunkowo mniejsze niż w przypadku odczytu z powodu dużej liczby węzłów. | Cassandra oparta jest na NoSQL, stąd jej opóźnienie jest mniejsze. Funkcje odczytu / zapisu są szybkie. |
| Indeksowanie | Indeksowanie jest bardzo trudne w Hadoop. | Indeksowanie w Cassandrze jest proste, ponieważ dane są przechowywane w parze klucz-wartość. |
| Przepływ danych | W Hadoop dane są zapisywane bezpośrednio w węźle danych. | W Cassandrze dane są najpierw zapisywane w pamięci w formacie struktury pamięci znanym jako mem-table. Gdy jest pełny, jest zapisywany na dysku. |
| Model przechowywania danych | HDFS to system plików w Hadoop. Duże pliki są dzielone na części, a następnie replikowane do wielu węzłów. | Rodzina kolumn w przestrzeni klawiszy to koncepcja, po której Cassandra przechowuje dane. Wprowadza indeksy pierwotne i wtórne w celu zapewnienia wysokiej dostępności danych. |
| Współczynnik replikacji | Hadoop ma domyślnie współczynnik replikacji 3. | Domyślną wartością współczynnika replikacji w Cassandrze jest liczba węzłów w centrum danych. |
Wniosek - Hadoop kontra Cassandra
Cassandra to właściwy wybór, jeśli chodzi o skalowalność, wysoką dostępność, niskie opóźnienia bez pogorszenia wydajności.
Jednak Hadoop jest świetny, gdy trzeba wykonać przechowywanie danych, wyszukiwanie danych, analizę danych i raportowanie obszernych danych. Hadoop nie jest sugerowany do analiz w czasie rzeczywistym.
Hadoop wraz z Cassandrą może być dobrą technologią do wykonywania dwóch czynności równolegle:
1. Analiza danych generowanych przez Internet, telefon komórkowy itp.
2. Natychmiastowe przesłanie żądania online.
Może to prowadzić do szybszego i głębszego wydobywania informacji w krótszym czasie. Duże zbiory danych będą nadal rosły, a zatem technologia taka jak Hadoop, Cassandra zawsze będzie aktualizowana i zarządzana w tym świecie dużych zbiorów danych.
Polecany artykuł
To był przewodnik po różnicach między Hadoop a Cassandrą. Omówiliśmy ich znaczenie, bezpośrednie porównanie, kluczowe różnice i wnioski. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Odkryj 8 niesamowitych różnic między talentem a SSIS
- Nauka danych a sztuczna inteligencja - 9 niesamowitych porównań
- Najlepsze 7 różnic między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się bez nadzoru
- Text Mining vs. Text Analytics - Który z nich jest lepszy
- Hadoop vs Spark: Różnice
- Wprowadzenie protokołu datagramu użytkownika