Rozdiel medzi Hadoop a Elasticsearch
Hadoop je rámec, ktorý pomáha pri spracovaní objemných údajov za zlomok sekundy, keď sa tradičné spôsoby nezaoberajú. Na to, aby sa proces vykonával paralelne distribuovaným spôsobom, sa vyžaduje podpora viacerých strojov. Elasticsearch funguje ako sendvič medzi Logstashom a Kibanou. Tam, kde je Logstash zodpovedný za získanie údajov z ľubovoľného zdroja údajov, elastické vyhľadávanie analyzuje údaje a nakoniec, kibana z nich dá uskutočniteľné informácie. Toto riešenie robí aplikácie výkonnejšími na prácu v zložitých vyhľadávacích požiadavkách alebo požiadavkách.
Teraz sa na túto tému tešíme podrobne:
Jeho jedinečný spôsob správy údajov (špeciálne navrhnutý pre veľké dáta), ktorý zahŕňa proces ukladania, spracovania a analýzy od konca do konca. Tento jedinečný spôsob sa nazýva MapReduce. Vývojári píšu programy v rámci MapReduce, aby mohli rozsiahle údaje bežať paralelne v rámci distribuovaných procesorov.
Potom, ako sa údaje distribuujú na spracovanie do rôznych strojov, vyvstáva otázka, ako sa výstup akumuluje podobným spôsobom?
Odpoveď je, že MapReduce vytvára jedinečný kľúč, ktorý sa pripája k distribuovaným údajom v rôznych strojoch. MapReduce sleduje spracovanie údajov. Akonáhle sa tak stane, tento jedinečný kľúč sa používa na spojenie všetkých spracovaných údajov. To dáva pocit všetkej práce vykonanej na jednom stroji.
O škálovateľnosť a spoľahlivosť sa v MapReduce spoločnosti Hadoop perfektne stará. Nižšie sú uvedené niektoré funkcie MapReduce:
- Mapa potom redukuje: Ak chcete spustiť úlohu, rozdelí sa na jednotlivé kúsky, ktoré sa nazývajú úloha. Funkcia Mapovač sa vždy spustí najskôr pre všetky úlohy, potom sa do obrázka zobrazí iba funkcia zmenšenia. Celý proces sa bude nazývať dokončený, len keď funkcia redukcie dokončí svoju prácu pre všetky distribuované úlohy.
- Tolerancia porúch: Urobte scenár, keď jeden uzol pri spracovaní úlohy klesne? Srdcový tep tohto uzla nedosahuje motor MapReduce alebo nehovorí hlavný uzol. Potom v takom prípade hlavný uzol priradí túto úlohu inému uzlu na dokončenie úlohy. Okrem toho sú nespracované a spracované údaje uchovávané v HDFS (Hadoop Distributed File System), čo je úložná vrstva Hadoop s predvoleným replikačným faktorom 3. To znamená, že ak jeden uzol klesne, stále existujú dva uzly živé s rovnakými údajmi.
- Flexibilita: Môžete ukladať akýkoľvek typ údajov: štruktúrované, semi-štruktúrované alebo nestrukturované.
- Synchronizácia: Synchronizácia je zabudovaná charakteristika systému Hadoop. Týmto je zaistené, že redukcia sa spustí iba vtedy, keď sa všetky funkcie mapovača vykonávajú s jej úlohou. „Shuffle“ a „Sort“ je mechanizmus, ktorý robí výstup úlohy hladším. Elasticsearch je jednoduchý, ale výkonný analytický nástroj založený na JSON pre indexovanie dokumentov a výkonné fulltextové vyhľadávanie.
Obr
V ELK sú všetky komponenty open source. Spoločnosť ELK sa v prostredí IT zameriava na analýzu protokolov, webovú analýzu, podnikovú inteligenciu, analýzu súladu atď. Spoločnosť ELK je vhodná pre podniky, v ktorých prichádzajú žiadosti ad hoc a je potrebné rýchlo analyzovať a vizualizovať údaje.
ELK je skvelý nástroj, ktorý treba použiť pre startupy Tech, ktoré si nemôžu dovoliť kúpiť licenciu na produkt na analýzu protokolov, ako napríklad Splunk. Okrem toho sa v IT priemysle vždy zameriavali na produkty s otvoreným zdrojovým kódom.
Porovnania medzi hlavami medzi Hadoopom a Elasticsearchom (infografika)
Nižšie je prvých 9 porovnaní medzi Hadoopom a Elasticsearchom
Kľúčový rozdiel medzi Hadoopom a Elasticsearchom
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi Hadoop a Elasticsearch:
- Spoločnosť Hadoop distribuovala súborový systém, ktorý je určený na paralelné spracovanie údajov, zatiaľ čo vyhľadávací nástroj ElasticSearch.
- Hadoop poskytuje oveľa väčšiu flexibilitu s rôznymi nástrojmi v porovnaní s ES.
- Hadoop dokáže ukladať dostatok údajov, zatiaľ čo ES nie.
- Hadoop zvládne rozsiahle spracovanie a komplexnú logiku, kde ES zvládne iba obmedzené spracovanie a logiku základnej agregácie.
Porovnávacia tabuľka Hadoop vs Elasticsearch
| Základ porovnania | Hadoop | ElasticSearch |
| Pracovný princíp | Na základe MapReduce | Založené na JSON, a teda na doméne špecifický jazyk |
| zložitosť | Manipulácia s MapReduce je pomerne zložitá | DSL založené na JSON je celkom ľahké pochopiť a implementovať |
| schéma | Hadoop je založený na technológii NoSQL, preto je ľahké vkladať údaje v akomkoľvek formáte kľúč - hodnota | ES odporúča, aby boli údaje pred odovzdaním vo všeobecnom formáte kľúč - hodnota |
| Hromadné nahrávanie | Hromadné nahrávanie tu nie je náročné | ES majú určitý medzný limit. Ale to by sa mohlo predĺžiť po analýze zlyhania, ku ktorému došlo. |
| Nastaviť | 1.Nastavenie Hadoop vo výrobnom prostredí je jednoduché a rozšíriteľné.
2. Nastavenie klastrov Hadoop je plynulejšie ako ES. | 1.Nastavenie ES zahŕňa proaktívny odhad objemu údajov. Počiatočné nastavenie navyše vyžaduje aj prístup k pokusu a pokus. Keď sa zvyšuje objem dát, je potrebné veľa nastavení zmeniť. Napríklad pri prvom vytvorení indexu sa musí nastaviť Shard per index. Ak to vyžaduje vyladenie, ktoré sa nedá urobiť. Budete si musieť vytvoriť nový.
2.Nastavenie klastra ElasticSearch je náchylnejšie na chyby. |
| Použitie nástroja Analytics | Hadoop s HBase nemá také pokročilé a analytické možnosti vyhľadávania ako ES | Analytics je pokročilejšia a vyhľadávacie dopyty dozrievajú v ES |
| Podporované programovacie jazyky | Hadoop nemá množstvo programovacích jazykov, ktoré ho podporujú. | ES má veľa Ruby, Lua, Go atď., Ktoré sa v Hadoopu nenachádzajú |
| Preferované použitie | Pre dávkové spracovanie | Otázky a výsledky v reálnom čase |
| Spoľahlivosť | Hadoop je spoľahlivý od testovacieho prostredia až po výrobné prostredie | ES je spoľahlivý v malom a strednom prostredí. To sa nezmestí do produkčného prostredia, kde existuje veľa dátových centier a klastrov. |
Záver - Hadoop vs Elasticsearch
Nakoniec to záleží na type údajov, objeme a prípadu použitia, na ktorom človek pracuje. Ak sa zameriavame na jednoduché vyhľadávanie a webovú analýzu, je lepšie ísť s Elasticsearch. Zatiaľ čo ak existuje rozsiahly dopyt po škálovaní, množstvo údajov a kompatibilita s nástrojmi tretích strán, odpoveďou je inštancia Hadoop. Integrácia Hadoopu s ES však otvára nový svet pre ťažké a veľké aplikácie. Využitie plného výkonu zariadení Hadoop a Elasticsearch môže poskytnúť dobrú platformu na obohatenie maximálnej hodnoty z veľkých dát.
Odporúčané články:
Toto bol návod pre Hadoop vs Elasticsearch, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Ako rozlúsknúť rozhovor pre vývojárov Hadoop Otázky
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Poznajte 12 užitočných rozdielov
- Ako rozlúštiť rozhovor pre vývojárov Hadoop?
- Prečo inovácia najkritickejším aspektom veľkých dát?
- Najlepší sprievodca Hadoop vs Spark