Rozdiel medzi Hadoopom a Cassandrou
Hadoop je softvér s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý je navrhnutý tak, aby zvládal paralelné spracovanie a väčšinou sa používa ako dátový sklad na objemné dáta. Jadrom Hadoopu je HDFS (distribuovaný súborový systém Hadoop), ktorý je založený na Map-redukcii. Prostredníctvom funkcie Map-reduction sú údaje spracovávané paralelne vo viacerých uzloch CPU. To znamená, že spustenie ťažkej aplikácie už nie je výzvou, pretože by sa mohla spustiť na viacerých uzloch v klastri. Pozrime sa na Map-redukciu. V skutočnosti ide o dve rôzne úlohy:
1. Mapa: Je to úloha, ktorá vezme vstupné údaje a rozdelí ich na pár kľúč - hodnota, ktoré nazývame tuples.
2. Zmenšiť: Po dokončení úlohy mapy. Potom sa redukuje, aby sa vykonala ešte menšia sada n-tíc.
Znížiť sa vždy vykoná po úlohe mapy. Rámec na zníženie mapy pozostáva z jedného hlavného servera JobTracker a jedného slave TaskTracker na klastrový uzol. HDFS pozostáva z jedného NameNode, ktorý spravuje metadáta súborového systému a jedného alebo viacerých slave, ktoré sú známe ako DataNodes, ktoré sú zodpovedné za ukladanie skutočných údajov.
Cassandra je databáza NoSQL, ktorá je navrhnutá pre vysokorýchlostné online transakčné dáta. Špecialita Cassandry spočíva v tom, že funguje bez jediného bodu zlyhania.
Cassandra používa protokol klebety na udržanie aktualizovaného stavu okolitých uzlov v klastri. V prípade, že jeden uzol klesne, preberá zodpovednosť iný uzol, až kým nezačne uzol, ktorý zlyhal. Všetky správy týkajúce sa klebiet majú priradenú verziu, takže keď si uzly vymieňajú klebety, staršie informácie sa prepíšu novšou verziou klebiet.
Cassandra podporuje neštruktúrované údaje pomocou flexibilnej schémy.
Porovnanie „Head to Head“ medzi Hadoopom a Cassandrou (infografika)
Nižšie je uvedený 17 najlepších rozdielov medzi Hadoopom a Cassandrou
Kľúčové rozdiely medzi Hadoopom a Cassandrou
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi Hadoopom a Cassandrou
1. Hadoop distribuoval súborový systém, ktorý je určený na paralelné spracovanie údajov, zatiaľ čo Cassandra je databáza NoSQL pre rýchle online transakcie.
2. Hadoop je výhodný pre hromadné spracovanie údajov, zatiaľ čo Cassandra je preferovaný pre spracovanie v reálnom čase.
3. Hadoop pracuje na architektúre master-slave, zatiaľ čo Cassandra pracuje na rovnocennej komunikácii.
Porovnávacia tabuľka Hadoop vs Cassandra
Nižšie je uvedené kľúčové porovnanie medzi Hadoopom a Cassandrou
| Základ porovnania | Hadoop | Cassandra |
| definícia | Rámec spracovania veľkých dát. | Ide o distribuovanú databázu NoSQL, ktorá je určená na správu obrovského množstva údajov. Tu NoSQL znamená, že to nie je ako konvenčná databáza. Je to skôr ako hashmap / hashtable, ktorý ukladá dáta, v páre kľúč - hodnota. |
| Podporovaný formát | Hadoop môže spracovať akýkoľvek druh údajov - štruktúrované, semi-štruktúrované, nestrukturované alebo obrázky. | Cassandra tiež dokáže spracovať takmer všetky štruktúrované, čiastočne štruktúrované, neštruktúrované množiny údajov, ale nie obrázky. Je však známe, že Cassandra má najlepšie výsledky na pološtruktúrovanom súbore údajov. |
| používanie | Hadoop je preferovaný pre dávkové spracovanie dát. | Cassandra sa väčšinou považuje za spracovanie v reálnom čase. |
| Práca | Jadrom Hadoopu je HDFS, ktorý je základom pre ďalšie analytické komponenty na spracovanie veľkých dát. | Cassandra pracuje na špičkových HDFS. |
| Parametre CAP | Hadoop nasleduje CP, čo je konzistentnosť a tolerancia oddielu. | Cassandra nasleduje AP, čo je dostupnosť a tolerancia oddielov. |
| komunikácia | Hadoop používa RPC / TCP a UDP na komunikáciu medzi uzlami v klastri. | Protokol používaný na komunikáciu medzi uzlami je protokol klebety. Protokol klebiet stále vysiela stav uzla na svoje rovnocenné uzly v klastri. |
| architektúra | Hadoop sleduje architektonický dizajn majstra-otroka. Uzol mena funguje ako Master, zatiaľ čo dátový uzol funguje ako slave. | Cassandra sleduje distribuovanú architektúru s rovnocennou komunikáciou medzi uzlami. Všetky uzly sú navrhnuté tak, aby zohrávali rovnakú úlohu v klastri. Každý uzol je nezávislý, pričom je súčasne spojený s ostatnými uzlami v klastri. |
| Režim prístupu k údajom | Na čítanie / zápis používalo mapové redukcie. | Používa sa jazyk dotazu Cassandra. |
| Ukladanie metadát | Hadoop má centralizovaný server metadát. | Cassandra má rodinu stĺpcov „inode“ na ukladanie informácií o metaúdajoch |
| Odolnosť proti chybám | Hadoop je náchylný na zlyhanie. Ak hlavný uzol klesne, všetko ide na prehadzovanie. | Keďže Cassandra nemá koncepciu master-slave, všetky uzly majú rovnakú hodnotu. V prípade zlyhania ktoréhokoľvek uzla môže zvyšok uzla v klastri žiadosť ľahko spracovať. |
| Kompresia údajov | Hadoop dokáže komprimovať súbory 10-15% pomocou najlepších dostupných techník. | Cassandra dokáže komprimovať súbory až do 80% bez akýchkoľvek režijných nákladov. |
| Ochrana dát | Audit údajov a kontrola prístupu overujú príslušné oprávnenie používateľa / skupiny. | Dáta sú v Cassandre chránené dizajnom protokolu potvrdenia. Zabudované zabezpečenie, ako napríklad mechanizmy zálohovania a obnovy, hrá dôležitú úlohu. |
| latencia | Časový rozsah čítania Hadoopu sa môže líšiť od stoviek milisekúnd (v najhoršom prípade) do desiatok milisekúnd (v najlepšom prípade). Latencia zápisu je pomerne nízka ako čítanie kvôli veľkému počtu uzlov. | Cassandra je založená na NoSQL, preto je jej latencia menšia. Funkcie čítania a zápisu sú rýchle. |
| indexovanie | Indexovanie je v systéme Hadoop veľmi ťažké. | Indexovanie je v Cassandre jednoduché, pretože údaje sú uložené v páre kľúč - hodnota. |
| Dátový tok | V Hadoop sa údaje zapisujú priamo do dátového uzla. | V Cassandre sa dáta najskôr zapisujú do pamäte vo formáte štruktúry pamäte, ktorý je známy ako tabuľka pamätí. Po naplnení sa zapíše na disk. |
| Model ukladania údajov | HDFS je systém súborov v Hadoop. Veľké súbory sa rozdelia na kúsky a potom sa replikujú do mnohých uzlov. | Rodina stĺpcov kľúčov je koncept, po ktorom spoločnosť Cassandra ukladá údaje. Zavádza primárne a sekundárne indexy pre vysokú dostupnosť údajov. |
| Faktor replikácie | Hadoop má predvolene replikačný faktor 3. | Predvolená hodnota faktora replikácie v Cassandre je počet uzlov v dátovom centre. |
Záver - Hadoop vs Cassandra
Cassandra je tou správnou voľbou, pokiaľ ide o škálovateľnosť, vysokú dostupnosť, nízku latenciu bez zníženia výkonu.
Hadoop je však vynikajúci nástroj na ukladanie údajov, vyhľadávanie údajov, analýzu údajov a podávanie správ o objemných údajoch. Hadoop nie je navrhovateľný pre analýzy v reálnom čase.
Hadoop spolu s Cassandrou môže byť dobrou technológiou na paralelné vykonávanie dvoch aktivít:
1. Analýza údajov generovaných cez web, mobil atď.
2. Okamžité vybavenie žiadosti.
To môže viesť k rýchlejšiemu a hlbšiemu extrahovaniu štatistík za kratší čas. Veľké dáta budú naďalej rásť, a teda aj technológia ako Hadoop, Cassandra bude vždy neustále aktualizovať a ovládať tento svet veľkých dát.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca rozdielom medzi Hadoopom a Cassandrou, kde sme diskutovali o ich význame, vzájomných porovnaniach, kľúčových rozdieloch a záveroch. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Zistite 8 úžasný rozdiel medzi Talendom a SSIS
- Data Science vs Artificial Intelligence - 9 Úžasné porovnanie
- Najlepšie 7 rozdielov medzi učením pod dohľadom a učením bez dozoru
- Ťažba textu vs analýza textu - ktorý z nich je lepší
- Hadoop vs Spark: Rozdiely
- Zavedenie protokolu užívateľských dát