Hadoop vs Cassandra-hvilket er bedre for 2019 | 15 grunde til at lære

Apache Cassandra Vs Hadoop

i dag vil vi se på Hadoop vs Cassandra. Der er altid et spørgsmål opstår, at hvilken teknologi er det rigtige valg mellem Hadoop vs Cassandra. Så i denne artikel, “Hadoop vs Cassandra” vil vi se forskellen mellem Apache Hadoop og Cassandra. Selvom vi forstår godt, starter vi med en individuel introduktion af begge kort.

Apache Cassandra er baseret på en Noskl database og egnet til høj hastighed, online transaktionsdata. På den anden side koncentrerer Hadoop sig om datalagring og datasøbrugssager. Det er et big data analytics system.

så lad os starte Hadoop vs Cassandra.

forskel mellem Hadoop og Cassandra

vi vil se den store data Hadoop vs Cassandra forskel ved at diskutere betydningen af Hadoop og Cassandra:

A. Hvad er Hadoop?

som vi kender et open source-program, specielt designet til at håndtere parallel behandling, er det, vi kalder Hadoop. Vi bruger det også som et datalager til store mængder data. Med andre ord er dette en ramme, der tillader lagring såvel som behandling af big data i et distribueret miljø på tværs af klynger af computere ved hjælp af enkle programmeringsmodeller. Grundlæggende er hovedformålet med at designe det at skalere op fra enkeltservere til tusinder af maskiner. Og især for at gøre hver af dem tilbyder lokal beregning samt opbevaring.

bedste Hadoop bøger at lære Hadoop

b. Hvad er Cassandra?

der henviser til, at det simpelthen er en noskl-database med henblik på høj hastighed, online transaktionsdata. Nå, det bedste er, at det fungerer uden et enkelt fejlpunkt.

desuden hjælper det med at holde den opdaterede status for de omgivende noder i klyngen ved hjælp af sladderprotokollen. Der kan være et tidspunkt, hvor en knude går ned, på det tidspunkt tager den anden sit ansvar, indtil den mislykkede ikke er løst. Selvom, når knudepunkterne udveksler sladder, ældre oplysninger overskrives af en nyere version af sladder, fordi alle sladderbeskeder har en version, der er knyttet til den.

lad os kontrollere HBase vs Cassandra

derudover understøtter den ustrukturerede data sammen med et fleksibelt skema.

Feature klog sammenligning af Hadoop vs Cassandra

lad os nu begynde sammenligningen af Cassandra Vs Hadoop:

• understøttet Format
• brug
• arbejde
• CAP parametre
• kommunikation
• arkitektur
• Dataadgangstilstand
• fejltolerance
• datakomprimering
• databeskyttelse
• latens
• indeksering
• datastrøm
• Datalagringsmodel
• Replikationsfaktor

a. understøttet format

• Apache Hadoop

Hadoop håndterer flere typer data såsom – struktureret, Semistruktureret, ustruktureret eller billeder.
Tag et kig på Setup for Hadoop

• Cassandra

men snarere end billeder, Cassandra håndterer næsten alle strukturerede, semi-strukturerede, ustrukturerede datasæt. Derudover kan vi sige, at Cassandra er bedst at udføre på et semistruktureret datasæt.

b. brug

• Apache Hadoop

især bruger vi Hadoop til batchbehandling af data.
lad os diskutere Hadoop-funktioner

• Cassandra

mens det for det meste bruges til realtidsbehandling.

c. Arbejde

• Apache Hadoop

Hadoops kerne er HDFS, som er en base for andre analytiske komponenter specielt til håndtering af big data.
du skal se Hadoop-arbejdsprocessen

• Cassandra

nå, det fungerer på top HDFS.

D. CAP parametre (konsistens, tilgængelighed og partition tolerance )

• Apache Hadoop

det understøtter konsistens og partition tolerance.

• Cassandra

men det understøtter tilgængelighed og partitionstolerance.

e. Kommunikation

• Apache Hadoop

til kommunikation mellem noder i en klynge bruger Hadoop RPC/TCP og UDP.

• Cassandra

og det bruger sladderprotokol til kommunikation mellem noder. Grundlæggende hjælper denne protokol ved at udsende nodestatus til dens peer-noder i klyngen.

f. arkitektur

• Apache Hadoop

det har en master-slave arkitektur. Hvor master er Namenode og Slave er data node.

• Cassandra

men det har en distribueret arkitektur. Selvom her er en peer to peer-kommunikation mellem alle knudepunkter.

g. Dataadgangstilstand

• Apache Hadoop

dybest set, for at læse/skrive, bruger den kortreducering.

• Cassandra

nå, det bruger Cassandra forespørgselssprog.

h. fejltolerance

• Apache Hadoop

alt går til et kast, hvis masternoden går ned. Derfor kan vi sige, Hadoop er ikke god med fiasko.

• Cassandra

men Cassandra er god med det, for når en knude går ned, tager den anden på det tidspunkt sit ansvar, indtil den mislykkede ikke er rettet.

i. datakomprimering

• Apache Hadoop

det komprimerer filer 10-15% ved hjælp af de bedste tilgængelige teknikker.

• Cassandra

mens det komprimerer filer op til 80% selv uden nogen overhead.

j. Databeskyttelse

• Apache Hadoop

adgangskontrol & datarevision, bekræft den relevante bruger/gruppetilladelse i Hadoop.

• Cassandra

mens data i Cassandra er beskyttet med commit log design. Desuden spiller backup og gendannelsesmekanisme (indbygget sikkerhed) en vigtig rolle her.
Tag et kig på Cassandra datamodel

k. Latency

• Apache Hadoop

mens det kommer til Hadoops latenstid, er dens skrive latenstid forholdsvis mindre end læsning på grund af det enorme antal noder.

• Cassandra

dens latenstid er mindre, da den er baseret på Noskl. Det læse / skrive funktioner er hurtige.

l. indeksering

• Apache Hadoop

det er svært i Hadoop.

• Cassandra

i Cassandra er det ret simpelt på grund af dets datalagring i et nøgleværdipar.

m. datastrøm

• Apache Hadoop

Her skrives data direkte til dataknudepunktet.

• Cassandra

men her skrives data først til hukommelsen i hukommelsesstrukturformat, som vi kalder som mem-tabel. Og det er skrevet til disk, når det er fyldt.

Tag et kig på Cassandra vs RDBMS

n. datalagring Model

• Apache Hadoop

mens det kommer til datalagring, HDFS er filsystemet her. Dybest set er alle store filer brudt i bidder og bliver yderligere replikeret til flere noder.

• Cassandra

men for at gemme data Cassandra bruger en Keyspace kolonne familie koncept. Grundlæggende tilbyder det primære såvel som sekundære indekser for den høje tilgængelighed af data.

o. Replikationsfaktor

• Apache Hadoop

som standard har Hadoop en replikationsfaktor på 3.

• Cassandra

men i Cassandra er antallet af noder i et datacenter værdien af replikationsfaktoren som standard.

Test din Cassandra viden

så det var alt i Apache Hadoop vs Cassandra. Håber du kunne lide vores forklaring.

resume af Hadoop vs Cassandra

derfor har vi set, når det kommer til skalerbarhed, høj tilgængelighed, lav latenstid uden at gå på kompromis med ydeevnen, Cassandra er det rigtige valg. Men når datalagring, datasøgning, dataanalyse og datarapportering af voluminøse data skal udføres, er Hadoop en stor en.