Hadoop vs Cassandra-Which is Better for 2019 / 15 Reasons to Learn

Apache Cassandra Vs Hadoop

vandaag zullen we een blik werpen op Hadoop vs Cassandra. Er is altijd een vraag die zich voordoet dat welke technologie is de juiste keuze tussen Hadoop vs Cassandra. Dus, in dit artikel, “Hadoop vs Cassandra” zullen we het verschil zien tussen Apache Hadoop en Cassandra. Hoewel, om goed te begrijpen zullen we beginnen met een individuele introductie van beide in het kort.

Apache Cassandra is gebaseerd op een NoSQL-database en geschikt voor snelle, online transactiegegevens. Aan de andere kant concentreert Hadoop zich op data warehousing en Data lake use cases. Het is een Big data analytics systeem.

dus, laten we beginnen met de Hadoop vs Cassandra.

verschil tussen Hadoop en Cassandra

we zullen het verschil tussen Big Data Hadoop vs Cassandra zien door de Betekenis van Hadoop en Cassandra te bespreken:

a. Wat is Hadoop?

zoals we weten is een open source software, speciaal ontworpen voor parallelle verwerking, wat we Hadoop noemen. We gebruiken het ook als datawarehouse voor grote volumedata. Met andere woorden, Dit is een framework dat het mogelijk maakt om big data op te slaan en te verwerken in een gedistribueerde omgeving over clusters van computers met behulp van eenvoudige programmeermodellen. Kortom, het belangrijkste doel om het te ontwerpen is om op te schalen van enkele servers naar duizenden machines. En, vooral, om elk van hen het aanbieden van lokale berekening en opslag.

beste Hadoop-boeken om te leren Hadoop

B. Wat is Cassandra?

terwijl het gewoon een NoSQL-database is voor snelle online transactiegegevens. Nou, de beste eigenschap is dat het werkt zonder een enkel punt van mislukking.

bovendien helpt het om de bijgewerkte status van de omringende knooppunten in het cluster te behouden met behulp van het gossip protocol. Er kan een moment zijn dat een knooppunt naar beneden gaat, op dat moment neemt de andere zijn verantwoordelijkheid totdat de mislukte niet is opgelost. Hoewel, wanneer de knooppunten uitwisseling van de roddels, oudere informatie wordt overschreven door een nieuwere versie van roddels, omdat alle roddelberichten beschikken over een versie die is gekoppeld aan het.

laten we eens kijken HBase vs Cassandra

bovendien ondersteunt het ongestructureerde gegevens samen met een flexibel schema.

Feature Wise Comparison of Hadoop vs Cassandra

laten we nu beginnen met de vergelijking van Cassandra Vs Hadoop:

• Ondersteunde Indeling
• Gebruik
• Werken
• CAP Parameters
• Communicatie
• Architectuur
• Data Access-Modus
• fouttolerantie
• Data Compressie
• privacy
• Latency
• Indexeren
• Data Flow
• Data Opslag Model
• Replicatie Factor

een. Ondersteunde indeling

• Apache Hadoop

Hadoop handgrepen van verschillende soorten gegevens, zoals – gestructureerde, semi-gestructureerde, ongestructureerde of afbeeldingen.
kijk eens naar Setup voor Hadoop

• Cassandra

in plaats van Images behandelt Cassandra echter bijna alle gestructureerde, semi-gestructureerde, ongestructureerde datasets. Daarnaast kunnen we zeggen dat Cassandra het beste presteert op een semi-gestructureerde dataset.

b. gebruik

• Apache Hadoop

vooral gebruiken we Hadoop voor batchverwerking van gegevens.
laten we het hebben over Hadoop-functies

• Cassandra

terwijl het meestal wordt gebruikt voor realtime verwerking.

c. Werk

• Apache Hadoop

Hadoop ‘ s kern is HDFS, dat een basis is voor andere analytische componenten, speciaal voor het verwerken van big data.
u moet het Hadoop-werkproces

• Cassandra

zien.

d. cap Parameters (consistentie, beschikbaarheid en partitie tolerantie )

• Apache Hadoop

het ondersteunt consistentie en partitie tolerantie.

• Cassandra

maar het ondersteunt beschikbaarheid en partitietolerantie.

e. Communicatie

• Apache Hadoop

voor communicatie tussen knooppunten in een cluster gebruikt Hadoop RPC / TCP en UDP.

• Cassandra

en het gebruikt roddelprotocol voor communicatie tussen knooppunten. In principe helpt dit protocol door de knooppuntstatus uit te zenden naar de peerknooppunten in het cluster.

f. architectuur

• Apache Hadoop

het heeft een master-slave architectuur. Waar master is Namenode en Slave is data node.

• Cassandra

maar het heeft een gedistribueerde architectuur. Hoewel, hier is een peer to peer communicatie tussen alle knooppunten.

g. Data Access Mode

• Apache Hadoop

om te lezen/schrijven gebruikt het map-reduce.

• Cassandra

wel, het gebruikt Cassandra query taal.

h. fouttolerantie

• Apache Hadoop

alles gaat voor een toss als de master node naar beneden gaat. Vandaar, kunnen we zeggen, Hadoop is niet goed met mislukking.

• Cassandra

maar Cassandra is er goed mee, omdat wanneer een knooppunt naar beneden gaat, op dat moment de andere zijn verantwoordelijkheid neemt totdat de mislukte niet is opgelost.

I. Data compressie

• Apache Hadoop

het comprimeert bestanden 10-15 % met behulp van de beste beschikbare technieken.

• Cassandra

terwijl het bestanden comprimeert tot 80%, zelfs zonder overhead.

j. Gegevensbescherming

• Apache Hadoop

Toegangscontrole & data audit, controleer de juiste gebruiker/groep toestemming, in Hadoop.

• Cassandra

terwijl in Cassandra gegevens worden beschermd met commit log design. Bovendien speelt backup en restore mechanisme (ingebouwde beveiliging) hier een cruciale rol.
kijk eens naar Cassandra Data Model

k. latentie

• Apache Hadoop

hoewel het gaat om de latentie van Hadoop, is de schrijf latentie relatief minder dan lezen, vanwege het grote aantal knooppunten.

• Cassandra

de latentie is minder omdat het gebaseerd is op NoSQL. Het lees / schrijf functies zijn snel.

l. indexering

• Apache Hadoop

het is moeilijk in Hadoop.

• Cassandra

in Cassandra is het vrij eenvoudig vanwege de opslag van gegevens in een sleutel-waarde paar.

m. Data Flow

• Apache Hadoop

hier worden gegevens direct naar de data node geschreven.

• Cassandra

maar hier worden gegevens eerst naar het Geheugen Geschreven, in geheugenstructuur formaat dat we noemen als mem-tabel. En, het wordt naar schijf Geschreven, zodra die vol is.

kijk eens naar Cassandra vs RDBMS

n. Gegevensopslagmodel

• Apache Hadoop

terwijl het gaat om gegevensopslag, is HDFS hier het bestandssysteem. In principe worden alle grote bestanden in brokken opgesplitst en verder gerepliceerd naar meerdere knooppunten.

• Cassandra

om gegevens op te slaan gebruikt Cassandra echter een kolomfamilie-concept voor de sleutelruimte. Kortom, het biedt primaire en secundaire indexen voor de hoge beschikbaarheid van gegevens.

O. Replicatiefactor

• Apache Hadoop

standaard heeft Hadoop een replicatiefactor van 3.

• Cassandra

maar in Cassandra is het aantal knooppunten in een datacenter standaard de waarde van de replicatiefactor.

Test uw Cassandra-kennis

dus dit was allemaal in Apache Hadoop vs Cassandra. Ik hoop dat je onze uitleg leuk vond.

samenvatting van Hadoop vs Cassandra

vandaar, hebben we gezien als het gaat om schaalbaarheid, hoge beschikbaarheid, lage latentie zonder afbreuk te doen aan de prestaties, Cassandra is de juiste keuze. Maar wanneer Data-opslag, data-zoeken, data-analyse en data-rapportage van volumineuze gegevens moet worden gedaan, is Hadoop een geweldige.