Hadoop vs Cassandra, Que es mejor para 2019 | 15 Razones para aprender

Apache Cassandra Vs Hadoop

Hoy, echaremos un vistazo a Hadoop vs Cassandra. Siempre se plantea la pregunta de qué tecnología es la elección correcta entre Hadoop y Cassandra. Por lo tanto, en este artículo, «Hadoop vs Cassandra» veremos la diferencia entre Apache Hadoop y Cassandra. Aunque, para entenderlo bien, comenzaremos con una introducción individual de ambos en breve.

Apache Cassandra se basa en una base de datos NoSQL y es adecuado para datos transaccionales en línea de alta velocidad. Por otro lado, Hadoop se concentra en casos de uso de data warehousing y data lake. Es un sistema de análisis de big data.

Entonces, comencemos el Hadoop vs Cassandra.

Diferencia Entre Hadoop y Cassandra

vamos a ver el Big Data Hadoop vs Cassandra diferencia discutiendo el significado de Hadoop y Cassandra:

a. ¿Qué es Hadoop?

Como sabemos, un software de código abierto, especialmente, diseñado para manejar el procesamiento paralelo es lo que llamamos Hadoop. También lo utilizamos como almacén de datos para grandes volúmenes de datos. En otras palabras, este es un marco que permite almacenar y procesar big data en un entorno distribuido a través de clústeres de computadoras mediante el uso de modelos de programación simples. Básicamente, el objetivo principal para diseñarlo es escalar de servidores individuales a miles de máquinas. Y, especialmente, para hacer que cada uno de ellos ofrezca computación local, así como almacenamiento.

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b. ¿Qué es Cassandra?

Mientras que, es simplemente una base de datos NoSQL, con el propósito de datos transaccionales en línea de alta velocidad. Bueno, su mejor característica es que funciona sin un solo punto de falla.

Además, ayuda a mantener el estado actualizado de los nodos circundantes en el clúster con la ayuda del protocolo gossip. Puede haber un tiempo cuando un nodo se cae, en ese momento el otro asume su responsabilidad hasta que el error de uno no es fijo. Aunque, cuando los nodos intercambian los chismes, la información antigua se sobrescribe con una versión más nueva de chismes, porque todos los mensajes de chismes poseen una versión asociada a ellos.

Comprobemos HBase vs Cassandra

Además, admite datos no estructurados junto con un esquema flexible.

Comparación inteligente de características de Hadoop vs Cassandra

Ahora, comencemos la comparación de Cassandra Vs Hadoop:

• Formato Compatible
• Uso
• Trabajo
• TAPA de Parámetros
• Comunicación
• Arquitectura
• Modo de Acceso a Datos
• Tolerancia a Fallos
• Compresión de Datos
• Protección de Datos
• Latencia
• Indexación
• Flujo de datos
• Modelo de Almacenamiento de Datos
• Factor de Replicación

un. Formato compatible

• Apache Hadoop

Hadoop maneja varios tipos de datos, tales como estructurados, semi-estructurados, no estructurados o imágenes.
Eche un vistazo a la configuración para Hadoop

• Cassandra

Sin embargo, en lugar de Imágenes, Cassandra maneja casi todos los conjuntos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Además, podemos decir que Cassandra es mejor para realizar en un conjunto de datos semiestructurados.

b. Uso

• Apache Hadoop

Especialmente, utilizamos Hadoop para el procesamiento por lotes de datos.
Hablemos de las características de Hadoop

• Cassandra

Mientras que, se utiliza principalmente para el procesamiento en tiempo real.

c. Work

• Apache Hadoop

El núcleo de Hadoop es HDFS, que es una base para otros componentes analíticos especialmente para el manejo de big data.
Debe ver el Proceso de trabajo de Hadoop

• Cassandra

Bueno, funciona en HDFS superiores.

Parámetros d. CAP (consistencia, disponibilidad y tolerancia de partición)

• Apache Hadoop

Admite consistencia y tolerancia de particiones.

• Cassandra

Pero admite disponibilidad y tolerancia de particiones.

e. Comunicación

• Apache Hadoop

Para la comunicación entre nodos de un clúster, Hadoop utiliza RPC / TCP y UDP.

• Cassandra

Y, utiliza el protocolo gossip, para la comunicación entre nodos. Básicamente, este protocolo ayuda al transmitir el estado del nodo a sus nodos pares en el clúster.

f. Architecture

• Apache Hadoop

Tiene una arquitectura maestro-esclavo. Donde el maestro es el código de nombre y el esclavo es el nodo de datos.

• Cassandra

Pero tiene una arquitectura distribuida. Aunque, aquí hay una comunicación de igual a igual entre todos los nodos.

g. Modo de acceso a datos

• Apache Hadoop

Básicamente, para leer/escribir, utiliza reducción de mapas.

• Cassandra

Bueno, utiliza el lenguaje de consulta Cassandra.

h. Tolerancia a fallos

• Apache Hadoop

Todo va para un lanzamiento si el nodo maestro se cae. Por lo tanto, podemos decir que Hadoop no es bueno con el fracaso.

• Cassandra

Pero Cassandra es buena con esto, porque cuando un nodo cae, en ese momento el otro asume su responsabilidad hasta que el que falló no se arregla.

i. Compresión de datos

• Apache Hadoop

Comprime archivos del 10 al 15% utilizando las mejores técnicas disponibles.

• Cassandra

Mientras que comprime archivos hasta un 80%, incluso sin sobrecarga.

j. Protección de datos

• Apache Hadoop

Control de acceso & Auditoría de datos, verifique el permiso de usuario/grupo adecuado, en Hadoop.

• Cassandra

Mientras que, en Cassandra, los datos están protegidos con diseño de registro de confirmación. Además, el mecanismo de copia de seguridad y restauración (seguridad incorporada) juega un papel vital aquí.
Eche un vistazo al Modelo de datos Cassandra

k. Latencia

• Apache Hadoop

Si bien se trata de la latencia de Hadoop, su latencia de escritura es comparativamente menor que la de lectura, debido al gran número de nodos.

• Cassandra

Su latencia es menor ya que se basa en NoSQL. Las funciones de lectura / escritura son rápidas.

l. Indexación

• Apache Hadoop

Es difícil en Hadoop.

• Cassandra

En Cassandra, es bastante simple debido a su almacenamiento de datos en un par clave-valor.

m. Flujo de datos

• Apache Hadoop

Aquí, los datos se escriben directamente en el nodo de datos.

• Cassandra

Pero aquí, los datos se escriben primero en memoria, en formato de estructura de memoria que llamamos mem-table. Y, se escribe en el disco, una vez que está lleno.

Eche un vistazo a Cassandra vs RDBMS

n. Modelo de almacenamiento de datos

• Apache Hadoop

Mientras se trata del almacenamiento de datos, HDFS es el sistema de archivos aquí. Básicamente, todos los archivos grandes se dividen en trozos y se replican en varios nodos.

• Cassandra

Sin embargo, para almacenar datos Cassandra utiliza un concepto de familia de columnas de espacio de claves. Básicamente, ofrece índices primarios y secundarios para la alta disponibilidad de datos.

o. Factor de replicación

• Apache Hadoop

De forma predeterminada, Hadoop tiene un factor de replicación de 3.

• Cassandra

Pero en Cassandra, el número de nodos en un centro de datos es el valor del factor de replicación, de forma predeterminada.

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Por lo tanto, todo esto fue en Apache Hadoop vs Cassandra. Espero que te haya gustado nuestra explicación.

Resumen de Hadoop vs Cassandra

Por lo tanto, hemos visto que cuando se trata de escalabilidad, alta disponibilidad, baja latencia sin comprometer el rendimiento, Cassandra es la elección correcta. Pero cuando es necesario realizar el almacenamiento de datos, la búsqueda de datos, el análisis de datos y la presentación de informes de datos voluminosos, Hadoop es excelente.