Hadoop vs Cassandra-což je lepší pro 2019 / 15 důvodů, proč se učit

Apache Cassandra Vs Hadoop

dnes se podíváme na Hadoop vs Cassandra. Vždy existuje otázka, která technologie je tou správnou volbou mezi Hadoop vs Cassandra. Takže v tomto článku „Hadoop vs Cassandra“ uvidíme rozdíl mezi Apache Hadoop a Cassandrou. I když, abychom dobře porozuměli, začneme s individuálním představením obou stručně.

Apache Cassandra je založen na databázi NoSQL a je vhodný pro vysokorychlostní online transakční data. Na druhé straně se Hadoop soustředí na datové sklady a případy využití datového jezera. Jedná se o analytický systém velkých dat.

takže začněme Hadoop vs Cassandra.

rozdíl mezi Hadoop a Cassandra

uvidíme velký datový rozdíl Hadoop vs Cassandra tím, že diskutujeme o významu Hadoop a Cassandra:

a. co je Hadoop?

jak víme, software s otevřeným zdrojovým kódem, zejména navržený pro zpracování paralelního zpracování, je to, čemu říkáme Hadoop. Používáme jej také jako datový sklad pro velké objemy dat. Jinými slovy, jedná se o rámec, který umožňuje ukládání i zpracování velkých dat v distribuovaném prostředí napříč klastry počítačů pomocí jednoduchých programovacích modelů. Hlavním cílem návrhu je v zásadě rozšířit z jednotlivých serverů na tisíce strojů. A hlavně, aby každý z nich nabízel lokální výpočty i úložiště.

nejlepší Hadoop knihy se učit Hadoop

b. Co je Cassandra?

vzhledem k tomu, že je to prostě databáze NoSQL pro účely vysokorychlostních online transakčních dat. Jeho nejlepší vlastností je, že funguje bez jediného bodu selhání.

navíc pomáhá udržovat aktualizovaný stav okolních uzlů v clusteru pomocí protokolu gossip. Může nastat doba, kdy jeden uzel klesne, v té době druhý převezme svou odpovědnost, dokud nebude neúspěšný. Ačkoli, když uzly vyměňují drby, starší informace jsou přepsány novější verzí drby, protože všechny drby mají verzi s tím spojenou.

pojďme zkontrolovat HBase vs Cassandra

kromě toho podporuje nestrukturovaná data spolu s flexibilním schématem.

funkce moudré srovnání Hadoop vs Cassandra

nyní začněme srovnání Cassandra Vs Hadoop:

• podporovaný formát
• použití
• pracovní
• parametry CAP
• komunikace
• Architektura
• režim přístupu k datům
• odolnost proti chybám
• komprese dat
• ochrana dat
• latence
• indexování
• datový tok
• model pro ukládání dat
• replikační faktor

a. podporovaný formát

• Apache Hadoop

Hadoop zpracovává několik typů dat, jako jsou – strukturované, polostrukturované, nestrukturované nebo obrázky.
podívejte se na nastavení pro Hadoop

• Cassandra

Cassandra však spíše než obrázky zpracovává téměř všechny strukturované, polostrukturované, nestrukturované datové sady. Kromě toho můžeme říci, že Cassandra je nejlepší provádět na polostrukturovaném datovém souboru.

B. použití

• Apache Hadoop

zejména používáme Hadoop pro dávkové zpracování dat.
pojďme diskutovat Hadoop funkce

• Cassandra

vzhledem k tomu, že se většinou používá pro zpracování v reálném čase.

c. Práce

• Apache Hadoop

jádro Hadoopu je HDFS, což je základna pro další analytické komponenty, zejména pro zpracování velkých dat.
musíte vidět pracovní proces Hadoop

• Cassandra

no, funguje to na špičkových HDFS.

parametry D. CAP (konzistence, dostupnost a tolerance oddílů)

• Apache Hadoop

podporuje konzistenci a toleranci oddílů.

• Cassandra

ale podporuje dostupnost a toleranci oddílů.

e. Komunikace

• Apache Hadoop

pro komunikaci mezi uzly v clusteru používá Hadoop RPC / TCP a UDP.

• Cassandra

a používá gossip protokol pro komunikaci mezi uzly. V zásadě tento protokol pomáhá vysíláním stavu uzlu do jeho peer uzlů v clusteru.

f. Architektura

• Apache Hadoop

má architekturu master-slave. Kde master je Namenode a Slave je datový uzel.

• Cassandra

ale má distribuovanou architekturu. I když je zde vzájemná komunikace mezi všemi uzly.

G. režim přístupu k datům

• Apache Hadoop

v podstatě pro čtení / zápis používá map-reduce.

• Cassandra

používá dotazovací jazyk Cassandra.

h. odolnost proti chybám

• Apache Hadoop

pokud hlavní uzel klesne, vše jde o přehazování. Můžeme tedy říci, že Hadoop není dobrý s neúspěchem.

• Cassandra

ale Cassandra je s tím dobrá, protože když jeden uzel klesne, v té době ten druhý přebírá svou odpovědnost, dokud ten neúspěšný není opraven.

i. komprese dat

• Apache Hadoop

komprimuje soubory 10-15 % pomocí nejlepších dostupných technik.

• Cassandra

zatímco komprimuje soubory až do 80% i bez režie.

j. Ochrana dat

• Apache Hadoop

řízení přístupu & audit dat, ověřte příslušné oprávnění uživatele / skupiny v Hadoop.

• Cassandra

zatímco v Cassandře jsou Data chráněna návrhem protokolu odevzdání. Navíc zde hraje zásadní roli mechanismus zálohování a obnovy (sestavení zabezpečení).
podívejte se na datový Model Cassandra

k. latence

• Apache Hadoop

i když jde o latenci Hadoop, jeho latence zápisu je poměrně menší než čtení, kvůli obrovskému počtu uzlů.

• Cassandra

její latence je menší, protože je založena na NoSQL. Funkce čtení/zápisu jsou rychlé.

l. indexování

• Apache Hadoop

v Hadoopu je obtížné.

• Cassandra

v Cassandře je poměrně jednoduchá díky ukládání dat v páru klíč-hodnota.

m. datový tok

• Apache Hadoop

zde jsou data přímo zapsána do datového uzlu.

• Cassandra

ale zde jsou data zapsána do paměti nejprve ve formátu struktury paměti, který nazýváme mem-table. A je zapsán na disk, jakmile je plný.

podívejte se na Cassandra vs RDBMS

n. Model ukládání dat

• Apache Hadoop

zatímco jde o ukládání dat, HDFS je souborový systém zde. V podstatě, všechny velké soubory jsou rozděleny do bloků a dále dostat replikovány do více uzlů.

• Cassandra

pro ukládání dat však Cassandra používá koncept rodiny sloupců Keyspace. V zásadě nabízí primární i sekundární indexy pro vysokou dostupnost dat.

o. replikační faktor

• Apache Hadoop

ve výchozím nastavení má Hadoop replikační faktor 3.

• Cassandra

ale v Cassandře je počet uzlů v datovém centru ve výchozím nastavení hodnotou replikačního faktoru.

Otestujte své znalosti Cassandra

takže to bylo všechno v Apache Hadoop vs Cassandra. Doufám, že se vám naše vysvětlení líbilo.

shrnutí Hadoop vs Cassandra

proto jsme viděli, pokud jde o škálovatelnost, vysokou dostupnost, nízkou latenci bez ohrožení výkonu, Cassandra je tou správnou volbou. Ale když je třeba provést ukládání dat, vyhledávání dat, analýzu dat a hlášení dat o objemných datech, Hadoop je skvělý.