Hadoop vs Cassandra-ami jobb az 2019 számára | 15 okok a tanulásra

Apache Cassandra Vs Hadoop

ma megnézzük Hadoop vs Cassandra. Mindig felmerül a kérdés, hogy melyik technológia a megfelelő választás a Hadoop vs Cassandra között. Tehát ebben a cikkben, a “Hadoop vs Cassandra” látni fogjuk a különbséget az Apache Hadoop és a Cassandra között. Bár, hogy jól megértsük, mindkettő rövid bemutatásával kezdjük.

az Apache Cassandra egy NoSQL adatbázison alapul, és alkalmas nagy sebességű, online tranzakciós adatokra. Másrészt a Hadoop az adattárházra és a data lake Használati esetekre koncentrál. Ez egy nagy adatelemző rendszer.

Tehát kezdjük a Hadoop vs Cassandra.

különbség Hadoop és Cassandra

látni fogjuk a nagy adatok Hadoop vs Cassandra különbség megvitatásával értelmében Hadoop és Cassandra:

a. mi az a Hadoop?

mint tudjuk, egy nyílt forráskódú szoftver, különösen a párhuzamos feldolgozás kezelésére tervezték, amit Hadoopnak hívunk. Azt is használja, mint egy adattárház nagy mennyiségű adat. Más szavakkal, ez egy olyan keretrendszer, amely lehetővé teszi a nagy adatok tárolását és feldolgozását elosztott környezetben a számítógépek klaszterei között egyszerű programozási modellek használatával. Alapvetően a tervezés fő célja az, hogy egyetlen szerverről több ezer gépre bővüljön. És különösen, hogy mindegyikük kínál helyi számítás, valamint a tárolás.

a legjobb Hadoop könyvek a Hadoop megtanulásához

b. mi a Cassandra?

mivel ez egyszerűen egy NoSQL adatbázis, nagy sebességű, online tranzakciós adatok céljából. Nos, a legjobb tulajdonsága, hogy egyetlen hibapont nélkül működik.

ezenkívül a Gossip protokoll segítségével segít megőrizni a klaszter környező csomópontjainak frissített állapotát. Lehet, hogy egy csomópont leesik, abban az időben a másik vállalja a felelősséget, amíg a sikertelen nem rögzül. Habár, amikor a csomópontok kicserélik a pletykákat, a régebbi információkat felülírja a pletyka újabb verziója, mert minden pletykaüzenetnek van hozzá társított verziója.

nézzük HBase vs Cassandra

ezen kívül támogatja a strukturálatlan adatok mellett egy rugalmas séma.

Feature bölcs összehasonlítása Hadoop vs Cassandra

most kezdjük az összehasonlítás Cassandra Vs Hadoop:

• támogatott formátum
• használat
• munka
• sapka paraméterek
• kommunikáció
• építészet
• adathozzáférési mód
• hibatűrés
• adattömörítés
• adatvédelem
• késleltetés
• indexelés
• adatáramlás
• adattárolási modell
• replikációs tényező

a. támogatott formátum

• Apache Hadoop

a Hadoop többféle adatot kezel, például strukturált, félig strukturált, strukturálatlan vagy képeket.
vessen egy pillantást a Hadoop beállítására

• Cassandra

a képek helyett azonban a Cassandra szinte az összes strukturált, félig strukturált, strukturálatlan adatkészletet kezeli. Ezenkívül azt mondhatjuk, hogy a Cassandra a legjobb, ha félig strukturált adatkészleten teljesít.

b. használat

• Apache Hadoop

különösen a Hadoopot használjuk az adatok kötegelt feldolgozására.
beszéljük Hadoop funkciók

• Cassandra

mivel ez leginkább a valós idejű feldolgozás.

c. Munka

• Apache Hadoop

a Hadoop magja a HDFS, amely más analitikai komponensek alapja, különösen a nagy adatok kezelésére.
meg kell látni a Hadoop munkafolyamat

• Cassandra

nos, működik a tetején HDFS.

D. CAP paraméterek (konzisztencia, elérhetőség és partíció tolerancia )

• Apache Hadoop

támogatja a következetességet és a partíciós toleranciát.

• Cassandra

de támogatja a rendelkezésre állást és a partíció toleranciát.

e. Kommunikáció

• Apache Hadoop

a fürt csomópontjai közötti kommunikációhoz a Hadoop RPC/TCP és UDP protokollt használ.

• Cassandra

és gossip protokollt használ a csomópontok közötti kommunikációhoz. Alapvetően ez a protokoll segít azáltal, hogy a csomópont állapotát továbbítja a fürt peer csomópontjainak.

f. architektúra

• Apache Hadoop

ez egy master-slave architektúra. Ahol a master a Namenode, a Slave pedig az adatcsomópont.

• Cassandra

de elosztott architektúrával rendelkezik. Bár itt van egy peer to peer kommunikáció az összes csomópont között.

G. adatelérési mód

• Apache Hadoop

alapvetően az olvasáshoz/íráshoz térkép-csökkentést használ.

• Cassandra

nos, Cassandra lekérdezési nyelvet használ.

h. hibatűrés

• Apache Hadoop

minden megy a dobás, ha a mester csomópont lemegy. Ezért azt mondhatjuk, hogy a Hadoop nem jó a kudarcban.

• Cassandra

de Cassandra jó vele, mert amikor az egyik csomópont leesik, akkor a másik vállalja a felelősséget, amíg a meghibásodott nem rögzül.

I. adattömörítés

• Apache Hadoop

az elérhető legjobb technikák alkalmazásával 10-15% – ban tömöríti a fájlokat.

• Cassandra

mivel tömöríti a fájlokat akár 80% nélkül is rezsi.

j. Adatvédelem

• Apache Hadoop

hozzáférés-vezérlés & Adatellenőrzés, ellenőrizze a megfelelő felhasználói/csoport engedélyt, a Hadoop-ban.

• Cassandra

míg a Cassandra-ban az adatokat a commit log design védi. Ezenkívül a biztonsági mentés és visszaállítás mechanizmusa (beépített biztonság) létfontosságú szerepet játszik itt.
vessen egy pillantást Cassandra adatmodell

k. késleltetés

• Apache Hadoop

míg a Hadoop késleltetéséről van szó, az írási késleltetés viszonylag kisebb, mint az olvasás, a csomópontok hatalmas száma miatt.

• Cassandra

késleltetése kisebb, mivel NoSQL-en alapul. Az olvasási / írási funkciók gyorsak.

l. indexelés

• Apache Hadoop

nehéz a Hadoop.

• Cassandra

a Cassandra-ban ez meglehetősen egyszerű, mivel az adatokat kulcs-érték párban tárolja.

M. adatáramlás

• Apache Hadoop

itt az adatokat közvetlenül az adatcsomópontra írják.

• Cassandra

de itt az adatokat először a memóriába írják, memóriaszerkezet formátumban, amelyet mem-táblázatnak hívunk. És lemezre van írva, amint az megtelt.

vessen egy pillantást Cassandra vs RDBMS

N. adattárolási modell

• Apache Hadoop

míg az adattárolásról van szó, itt a HDFS a fájlrendszer. Alapvetően az összes nagy fájl darabokra van bontva, és több csomópontra replikálódik.

• Cassandra

az adatok tárolásához azonban Cassandra Kulcstér oszlopcsalád-koncepciót használ. Alapvetően elsődleges és másodlagos indexeket kínál az adatok magas rendelkezésre állásához.

o. replikációs tényező

• Apache Hadoop

alapértelmezés szerint a Hadoop replikációs tényezője 3.

• Cassandra

de Cassandra esetében az adatközpont csomópontjainak száma alapértelmezés szerint a replikációs tényező értéke.

Teszteld Cassandra tudás

szóval, ez volt minden Apache Hadoop vs Cassandra. Remélem tetszett a magyarázatunk.

a Hadoop vs Cassandra összefoglalása

ezért láttuk, amikor a skálázhatóságról, a magas rendelkezésre állásról, az alacsony késleltetésről van szó a teljesítmény veszélyeztetése nélkül, a Cassandra a megfelelő választás. De amikor adattárolást, adatkeresést, adatelemzést és adatszolgáltatást kell végezni a terjedelmes adatokról, a Hadoop nagyszerű.