Hadoop vs Cassandra – Ce qui est Mieux pour 2019 / 15 Raisons d’apprendre

Apache Cassandra Vs Hadoop

Aujourd’hui, nous allons jeter un coup d’œil à Hadoop vs Cassandra. Il y a toujours une question qui se pose de savoir quelle technologie est le bon choix entre Hadoop et Cassandra. Ainsi, dans cet article, « Hadoop vs Cassandra », nous verrons la différence entre Apache Hadoop et Cassandra. Bien que, pour bien comprendre, nous commencerons par une introduction individuelle des deux en bref.

Apache Cassandra est basé sur une base de données NoSQL et convient aux données transactionnelles en ligne à haute vitesse. D’autre part, Hadoop se concentre sur les cas d’utilisation de l’entreposage de données et du lac de données. C’est un système d’analyse de données volumineuses.

Alors, commençons le Hadoop vs Cassandra.

Différence Entre Hadoop et Cassandra

Nous verrons la différence Big Data Hadoop vs Cassandra en discutant de la signification de Hadoop et Cassandra:

a. Qu’est-ce que Hadoop ?

Comme nous le savons, un logiciel open source, spécialement conçu pour gérer le traitement parallèle, est ce que nous appelons Hadoop. Nous l’utilisons également comme entrepôt de données pour les données de gros volumes. En d’autres termes, il s’agit d’un framework qui permet de stocker et de traiter des données volumineuses dans un environnement distribué sur des clusters d’ordinateurs en utilisant des modèles de programmation simples. Fondamentalement, l’objectif principal de sa conception est de passer de serveurs uniques à des milliers de machines. Et, surtout, de faire en sorte que chacun d’eux offre des calculs locaux ainsi que du stockage.

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b. Qu’est-ce que Cassandra?

Alors qu’il s’agit simplement d’une base de données NoSQL, à des fins de données transactionnelles en ligne à grande vitesse. Eh bien, sa meilleure caractéristique est qu’il fonctionne sans un seul point de défaillance.

De plus, il permet de conserver l’état à jour des nœuds environnants du cluster à l’aide du protocole gossip. Il peut y avoir un moment où un nœud tombe en panne, à ce moment-là l’autre prend sa responsabilité jusqu’à ce que celui qui a échoué ne soit pas corrigé. Bien que, lorsque les nœuds échangent les potins, les informations plus anciennes soient écrasées par une version plus récente de potins, car tous les messages de potins possèdent une version qui leur est associée.

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De plus, il prend en charge les données non structurées avec un schéma flexible.

Comparaison des fonctionnalités de Hadoop vs Cassandra

Maintenant, commençons la comparaison de Cassandra Vs Hadoop:

• Format pris en charge
• Utilisation
• Fonctionnement
• Paramètres de CAP
• Communication
• Architecture
• Mode d’accès aux données
• Tolérance aux pannes
• Compression de données
• Protection des données
• Latence
• Indexation
• Flux de données
• Modèle de stockage de données
• Facteur de réplication

a. Format pris en charge

• Apache Hadoop

Hadoop gère plusieurs types de données telles que : structurées, semi–structurées, non structurées ou images.
Jetez un coup d’œil à la configuration de Hadoop

• Cassandra

Cependant, plutôt que des images, Cassandra gère presque tous les ensembles de données structurés, semi-structurés et non structurés. De plus, on peut dire que Cassandra est préférable d’effectuer sur un ensemble de données semi-structuré.

b. Utilisation

• Apache Hadoop

En particulier, nous utilisons Hadoop pour le traitement par lots des données.
Discutons des fonctionnalités Hadoop

• Cassandra

Alors qu’il est principalement utilisé pour le traitement en temps réel.

c. Work

• Apache Hadoop

Le cœur de Hadoop est HDFS, qui est une base pour d’autres composants analytiques, en particulier pour la gestion des Big Data.
Vous devez voir le processus de travail Hadoop

• Cassandra

Eh bien, cela fonctionne sur les meilleurs HDFS.

d. Paramètres de CAP (cohérence, disponibilité et tolérance de partition )

• Apache Hadoop

Il prend en charge la cohérence et la tolérance de partition.

• Cassandra

Mais il prend en charge la disponibilité et la tolérance de partition.

f. Communication

• Apache Hadoop

Pour la communication entre les nœuds d’un cluster, Hadoop utilise RPC/TCP et UDP.

• Cassandra

Et, il utilise le protocole gossip, pour la communication entre les nœuds. Fondamentalement, ce protocole aide en diffusant l’état du nœud à ses nœuds homologues du cluster.

f. Architecture

• Apache Hadoop

Il a une architecture maître-esclave. Où master est Namenode et Slave est le nœud de données.

• Cassandra

Mais il a une architecture distribuée. Bien que, voici une communication peer to peer entre tous les nœuds.

g. Mode d’accès aux données

• Apache Hadoop

Fondamentalement, pour lire / écrire, il utilise map-reduce.

• Cassandra

Eh bien, il utilise le langage de requête Cassandra.

h. Tolérance aux pannes

• Apache Hadoop

Tout est mis en jeu si le nœud maître tombe en panne. Par conséquent, nous pouvons dire que Hadoop n’est pas bon avec l’échec.

• Cassandra

Mais Cassandra est bonne avec elle, car lorsqu’un nœud tombe en panne, à ce moment-là, l’autre prend sa responsabilité jusqu’à ce que celui qui a échoué ne soit pas corrigé.

i. Compression des données

• Apache Hadoop

Il compresse les fichiers de 10 à 15% en utilisant les meilleures techniques disponibles.

• Cassandra

Alors qu’il compresse les fichiers jusqu’à 80% même sans surcharge.

j. Protection des données

• Apache Hadoop

Contrôle d’accès & Audit des données, vérifiez l’autorisation d’utilisateur/groupe appropriée, dans Hadoop.

• Cassandra

Alors que, dans Cassandra, les données sont protégées par la conception du journal de validation. De plus, le mécanisme de sauvegarde et de restauration (sécurité intégrée) joue ici un rôle essentiel.
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k. Latence

• Apache Hadoop

Bien qu’il s’agisse de la latence d’Hadoop, sa latence d’écriture est relativement inférieure à celle de la lecture, en raison du grand nombre de nœuds.

• Cassandra

Sa latence est moindre car elle est basée sur NoSQL. Les fonctions de lecture / écriture sont rapides.

l. Indexation

• Apache Hadoop

C’est difficile dans Hadoop.

• Cassandra

Dans Cassandra, c’est assez simple en raison de son stockage de données dans une paire clé-valeur.

m. Flux de données

• Apache Hadoop

Ici, les données sont directement écrites sur le nœud de données.

• Cassandra

Mais ici, les données sont écrites en mémoire d’abord, au format de structure de mémoire que nous appelons mem-table. Et, il est écrit sur le disque, une fois que c’est plein.

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n. Modèle de stockage de données

• Apache Hadoop

En ce qui concerne le stockage de données, HDFS est le système de fichiers ici. Fondamentalement, tous les fichiers volumineux sont divisés en morceaux et sont ensuite répliqués sur plusieurs nœuds.

• Cassandra

Cependant, pour stocker des données, Cassandra utilise un concept de famille de colonnes d’espace de clés. Fondamentalement, il offre des index primaires et secondaires pour la haute disponibilité des données.

o. Facteur de réplication

• Apache Hadoop

Par défaut, Hadoop a un facteur de réplication de 3.

• Cassandra

Mais dans Cassandra, le nombre de nœuds dans un centre de données est la valeur du facteur de réplication, par défaut.

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Donc, tout cela était dans Apache Hadoop vs Cassandra. J’espère que vous avez aimé notre explication.

Résumé de Hadoop vs Cassandra

Par conséquent, nous avons vu qu’en matière d’évolutivité, de haute disponibilité, de faible latence sans compromettre les performances, Cassandra est le bon choix. Mais lorsque le stockage de données, la recherche de données, l’analyse de données et la création de rapports de données sur des données volumineuses doivent être effectués, Hadoop est un excellent outil.