Hadoop vs Cassandra – Was ist besser für 2019 / 15 Gründe zu lernen

Apache Cassandra Vs Hadoop

Heute werfen wir einen Blick auf Hadoop vs Cassandra. Es stellt sich immer die Frage, welche Technologie die richtige Wahl zwischen Hadoop und Cassandra ist. In diesem Artikel „Hadoop vs Cassandra“ werden wir den Unterschied zwischen Apache Hadoop und Cassandra sehen. Obwohl, um gut zu verstehen, werden wir mit einer individuellen Einführung von beiden in Kürze beginnen.

Apache Cassandra basiert auf einer NoSQL-Datenbank und eignet sich für schnelle Online-Transaktionsdaten. Auf der anderen Seite Hadoop konzentrieren sich auf Data Warehousing und Data Lake Anwendungsfälle. Es ist ein Big-Data-Analysesystem.

Beginnen wir also mit Hadoop vs Cassandra.

Unterschied zwischen Hadoop und Cassandra

Wir werden den Big Data Hadoop vs Cassandra Unterschied sehen, indem wir die Bedeutung von Hadoop und Cassandra diskutieren:

a. Was ist Hadoop?

Wie wir wissen, ist eine Open-Source-Software, die speziell für die parallele Verarbeitung entwickelt wurde, das, was wir Hadoop nennen. Wir verwenden es auch als Data Warehouse für große Datenmengen. Mit anderen Worten, dies ist ein Framework, das die Speicherung und Verarbeitung von Big Data in einer verteilten Umgebung über Computercluster hinweg mithilfe einfacher Programmiermodelle ermöglicht. Grundsätzlich besteht das Hauptziel beim Design darin, von einzelnen Servern auf Tausende von Computern zu skalieren. Und vor allem, damit jeder von ihnen sowohl lokale Berechnung als auch Speicherung bietet.

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b. Was ist Cassandra?

Wohingegen es sich lediglich um eine NoSQL-Datenbank handelt, die zum Zweck von Hochgeschwindigkeits-Online-Transaktionsdaten dient. Nun, seine beste Eigenschaft ist, dass es ohne einen einzigen Fehlerpunkt funktioniert.

Darüber hinaus hilft es, den Status der umgebenden Knoten im Cluster mit Hilfe des Gossip-Protokolls auf dem neuesten Stand zu halten. Zu diesem Zeitpunkt übernimmt der andere seine Verantwortung, bis der ausgefallene Knoten nicht behoben ist. Wenn die Knoten den Klatsch austauschen, werden ältere Informationen jedoch von einer neueren Version von Klatsch überschrieben, da allen Klatschnachrichten eine Version zugeordnet ist.

Überprüfen wir HBase vs Cassandra

Darüber hinaus unterstützt es unstrukturierte Daten zusammen mit einem flexiblen Schema.

Feature-Weisevergleich von Hadoop vs Cassandra

Beginnen wir nun mit dem Vergleich von Cassandra Vs Hadoop:

• Unterstützt Format
• Nutzung
• Arbeits
• KAPPE Parameter
• Kommunikation
• Architektur
• Daten Zugang Modus
• Fehler Toleranz
• Daten Kompression
• Daten Schutz
• Latenz
• Indizierung
• Daten Fluss
• Daten Lagerung Modell
• Replikation Faktor

a. Unterstützt format

• Apache Hadoop

Hadoop verarbeitet verschiedene Arten von Daten wie strukturierte, halbstrukturierte, unstrukturierte oder Bilder.
Werfen Sie einen Blick auf Setup für Hadoop

• Cassandra

Cassandra verarbeitet jedoch anstelle von Bildern fast alle strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Datensätze. Darüber hinaus können wir sagen, dass Cassandra am besten für ein halbstrukturiertes Dataset geeignet ist.

b. Verwendung

• Apache Hadoop

Insbesondere verwenden wir Hadoop für die Stapelverarbeitung von Daten.
Lassen Sie uns die Hadoop-Funktionen diskutieren

• Cassandra

Während es hauptsächlich für die Echtzeitverarbeitung verwendet wird.

c. Work

• Apache Hadoop

Hadoops Kern ist HDFS, das eine Basis für andere Analysekomponenten darstellt, insbesondere für den Umgang mit großen Datenmengen.
Sie müssen den Hadoop-Arbeitsprozess sehen

• Cassandra

Nun, es funktioniert auf HDFS.

d. CAP-Parameter (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz )

• Apache Hadoop

Es unterstützt Konsistenz und Partitionstoleranz.

• Cassandra

Aber es unterstützt Verfügbarkeit und Partitionstoleranz.

e. Kommunikation

• Apache Hadoop

Für die Kommunikation zwischen Knoten in einem Cluster verwendet Hadoop RPC/TCP und UDP.

• Cassandra

Und verwendet das Klatschprotokoll für die Kommunikation zwischen Knoten. Grundsätzlich hilft dieses Protokoll, indem es den Knotenstatus an seine Peer-Knoten im Cluster sendet.

f. Architektur

• Apache Hadoop

Es hat eine Master-Slave-Architektur. Wobei Master Namenode und Slave Datenknoten ist.

• Cassandra

Aber es hat eine verteilte Architektur. Obwohl, hier ist eine Peer-to-Peer-Kommunikation zwischen allen Knoten.

g. Datenzugriffsmodus

• Apache Hadoop

Grundsätzlich wird zum Lesen / Schreiben map-reduce verwendet.

• Cassandra

Nun, es verwendet Cassandra Query language.

h. Fehlertoleranz

• Apache Hadoop

Alles geht für einen Wurf, wenn der Master-Knoten ausfällt. Daher können wir sagen, Hadoop ist nicht gut mit Fehlern.

• Cassandra

Aber Cassandra ist gut damit, denn wenn ein Knoten ausfällt, übernimmt zu diesem Zeitpunkt der andere seine Verantwortung, bis der ausgefallene nicht behoben ist.

i. Datenkomprimierung

• Apache Hadoop

Es komprimiert Dateien 10-15% unter Verwendung der besten verfügbaren Techniken.

• Cassandra

Während Dateien auch ohne Overhead um bis zu 80% komprimiert werden.

j. Datenschutz

• Apache Hadoop

Zugriffskontrolle & Datenaudit, überprüfen Sie die entsprechende Benutzer- / Gruppenberechtigung in Hadoop.

• Cassandra

Während in Cassandra Daten durch Commit-Log-Design geschützt sind. Darüber hinaus spielt der Sicherungs- und Wiederherstellungsmechanismus (eingebaute Sicherheit) hier eine wichtige Rolle.
Schauen Sie sich das Cassandra-Datenmodell an

k. Latenz

• Apache Hadoop

Während es um die Latenz von Hadoop geht, ist die Schreiblatenz aufgrund der großen Anzahl von Knoten vergleichsweise geringer als beim Lesen.

• Cassandra

Die Latenz ist geringer, da sie auf NoSQL basiert. Es lesen/schreiben funktionen sind schnell.

l. Indizierung

• Apache Hadoop

Es ist schwierig in Hadoop.

• Cassandra

In Cassandra ist es aufgrund seiner Datenspeicherung in einem Schlüssel-Wert-Paar recht einfach.

m. Datenfluss

• Apache Hadoop

Hier werden Daten direkt in den Datenknoten geschrieben.

• Cassandra

Aber hier werden Daten zuerst in den Speicher geschrieben, im Speicherstrukturformat, das wir als mem-Tabelle bezeichnen. Und es wird auf die Festplatte geschrieben, sobald diese voll ist.

Werfen Sie einen Blick auf Cassandra vs RDBMS

n. Datenspeichermodell

• Apache Hadoop

Während es um die Datenspeicherung geht, ist HDFS hier das Dateisystem. Grundsätzlich werden alle großen Dateien in Blöcke aufgeteilt und weiter auf mehrere Knoten repliziert.

• Cassandra

Zum Speichern von Daten verwendet Cassandra jedoch ein Keyspace-Spaltenfamilienkonzept. Grundsätzlich bietet es sowohl primäre als auch sekundäre Indizes für die hohe Verfügbarkeit von Daten.

o. Replikationsfaktor

• Apache Hadoop

Standardmäßig hat Hadoop einen Replikationsfaktor von 3.

• Cassandra

In Cassandra ist die Anzahl der Knoten in einem Rechenzentrum jedoch standardmäßig der Wert des Replikationsfaktors.

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Also, das war alles in Apache Hadoop vs Cassandra. Hoffe dir hat unsere Erklärung gefallen.

Zusammenfassung von Hadoop vs Cassandra

Daher haben wir gesehen, dass Cassandra die richtige Wahl ist, wenn es um Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit und niedrige Latenz geht, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen. Wenn jedoch Datenspeicherung, Datensuche, Datenanalyse und Datenberichterstattung für umfangreiche Daten erforderlich sind, ist Hadoop eine großartige Lösung.