Hadoop vs Cassandra-Che è meglio per 2019 / 15 Motivi per imparare

Apache Cassandra Vs Hadoop

Oggi daremo un’occhiata a Hadoop vs Cassandra. C’è sempre una domanda si verifica che quale tecnologia è la scelta giusta tra Hadoop vs Cassandra. Quindi, in questo articolo, “Hadoop vs Cassandra” vedremo la differenza tra Apache Hadoop e Cassandra. Anche se, per capire bene inizieremo con un’introduzione individuale di entrambi in breve.

Apache Cassandra è basato su un database NoSQL e adatto per dati transazionali online ad alta velocità. D’altra parte Hadoop si concentra sul data warehousing e sui casi d’uso del data lake. Si tratta di un grande sistema di analisi dei dati.

Quindi, iniziamo Hadoop vs Cassandra.

Differenza tra Hadoop e Cassandra

Vedremo la differenza tra Hadoop e Cassandra dei Big Data discutendo il significato di Hadoop e Cassandra:

a. Che cos’è Hadoop?

Come sappiamo un software open source, in particolare, progettato per gestire l’elaborazione parallela è ciò che chiamiamo Hadoop. Lo usiamo anche come data warehouse per dati di grandi volumi. In altre parole, questo è un framework che consente di archiviare e elaborare big data in un ambiente distribuito tra cluster di computer utilizzando semplici modelli di programmazione. Fondamentalmente, l’obiettivo principale per progettarlo è quello di scalare da singoli server a migliaia di macchine. E, soprattutto, per rendere ciascuno di essi offrendo calcolo locale così come lo stoccaggio.

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b. Che cosa è Cassandra?

Mentre, è semplicemente un database NoSQL, ai fini di dati transazionali online ad alta velocità. Bene, la sua caratteristica migliore è che funziona senza un singolo punto di errore.

Inoltre, aiuta a mantenere lo stato aggiornato dei nodi circostanti nel cluster con l’aiuto del protocollo gossip. Ci può essere un momento in cui un nodo va giù, in quel momento l’altro si assume la sua responsabilità fino a quando quello fallito non viene risolto. Sebbene, quando i nodi si scambiano i pettegolezzi, le informazioni più vecchie vengono sovrascritte da una versione più recente di gossip, perché tutti i messaggi di gossip possiedono una versione ad esso associata.

Controlliamo HBase vs Cassandra

Inoltre, supporta i dati non strutturati insieme a uno schema flessibile.

Feature Saggio Confronto di Hadoop vs Cassandra

Ora, cominciamo il confronto di Cassandra Vs Hadoop:

• Formato Supportato
• Utilizzo
• Lavoro
• CAP Parametri
• Comunicazione
• Architettura
• Modalità di Accesso ai Dati
• Tolleranza di Errore
• la Compressione dei Dati
• Protezione dei Dati
• Latenza
• Indicizzazione
• Flusso di dati
• Archiviazione di Dati Modello
• Fattore di Replica

un. Formato supportato

• Apache Hadoop

Hadoop gestisce diversi tipi di dati quali – strutturati, semi-strutturati e non strutturati o immagini.
Dai un’occhiata a Setup for Hadoop

• Cassandra

Tuttavia, piuttosto che alle immagini, Cassandra gestisce quasi tutti i set di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Inoltre, possiamo dire che Cassandra è meglio eseguire su un set di dati semi-strutturato.

b. Usage

• Apache Hadoop

In particolare, usiamo Hadoop per l’elaborazione in batch dei dati.
Discutiamo le funzionalità di Hadoop

• Cassandra

Mentre, è principalmente utilizzato per l’elaborazione in tempo reale.

c. Work

• Apache Hadoop

Il core di Hadoop è HDFS, che è una base per altri componenti analitici in particolare per la gestione dei big data.
Devi vedere il processo di lavoro Hadoop

• Cassandra

Beh, funziona su HDFS top.

d. Parametri CAP (coerenza, disponibilità e tolleranza partizione)

• Apache Hadoop

Supporta la coerenza e la tolleranza delle partizioni.

• Cassandra

Ma supporta la disponibilità e la tolleranza delle partizioni.

e. Comunicazione

• Apache Hadoop

Per la comunicazione tra nodi in un cluster, Hadoop utilizza RPC/TCP e UDP.

• Cassandra

E, utilizza il protocollo gossip, per la comunicazione tra nodi. Fondamentalmente, questo protocollo aiuta trasmettendo lo stato del nodo ai suoi nodi peer nel cluster.

f. Architettura

• Apache Hadoop

Ha un’architettura master-slave. Dove master è Namenode e Slave è nodo dati.

• Cassandra

Ma ha un’architettura distribuita. Anche se, ecco una comunicazione peer to peer tra tutti i nodi.

g. Modalità di accesso ai dati

• Apache Hadoop

Fondamentalmente, per leggere/scrivere, usa map-reduce.

• Cassandra

Bene, usa il linguaggio di query Cassandra.

h. Fault tolerance

• Apache Hadoop

Tutto va per un lancio se il nodo master va giù. Quindi, possiamo dire, Hadoop non è buono con il fallimento.

• Cassandra

Ma Cassandra è buono con esso, perché quando un nodo va giù, in quel momento l’altro si assume la sua responsabilità fino a quando quello fallito non viene risolto.

i. Compressione dei dati

• Apache Hadoop

Comprime i file del 10-15% utilizzando le migliori tecniche disponibili.

• Cassandra

Mentre, comprime i file fino all ‘ 80% anche senza alcun sovraccarico.

j. Protezione dei dati

• Apache Hadoop

Controllo di accesso & Controllo dei dati, verificare l’autorizzazione utente/gruppo appropriata, in Hadoop.

• Cassandra

Mentre, in Cassandra, i dati sono protetti con la progettazione del registro di commit. Inoltre, il meccanismo di backup e ripristino (Build in security) svolge un ruolo fondamentale qui.
Dai un’occhiata al modello di dati Cassandra

k. Latenza

• Apache Hadoop

Mentre si tratta di latenza di Hadoop, la sua latenza di scrittura è relativamente inferiore alla lettura, a causa dell’enorme numero di nodi.

• Cassandra

La sua latenza è inferiore poiché è basata su NoSQL. Le funzioni di lettura/scrittura sono veloci.

l. Indicizzazione

• Apache Hadoop

È difficile in Hadoop.

• Cassandra

In Cassandra, è abbastanza semplice grazie alla sua memorizzazione dei dati in una coppia chiave-valore.

m. Flusso di dati

• Apache Hadoop

Qui, i dati vengono scritti direttamente sul nodo dati.

• Cassandra

Ma qui i dati vengono scritti prima in memoria, nel formato della struttura della memoria che chiamiamo mem-table. E, è scritto su disco, una volta che è pieno.

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n. Data Storage Model

• Apache Hadoop

Mentre si tratta di archiviazione dei dati, HDFS è il file system qui. Fondamentalmente, tutti i file di grandi dimensioni sono suddivisi in blocchi e vengono ulteriormente replicati su più nodi.

• Cassandra

Tuttavia, per memorizzare i dati Cassandra utilizza un concetto di famiglia di colonne Keyspace. Fondamentalmente, offre indici primari e secondari per l’elevata disponibilità di dati.

o. Fattore di replica

• Apache Hadoop

Per impostazione predefinita, Hadoop ha un fattore di replica pari a 3.

• Cassandra

Ma in Cassandra, il numero di nodi in un data center è il valore del fattore di replica, per impostazione predefinita.

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Quindi, questo era tutto in Apache Hadoop vs Cassandra. Spero ti sia piaciuta la nostra spiegazione.

Riassunto di Hadoop vs Cassandra

Quindi, abbiamo visto quando si tratta di scalabilità, alta disponibilità, bassa latenza senza compromettere le prestazioni, Cassandra è la scelta giusta. Ma quando l’archiviazione dei dati, la ricerca dei dati, l’analisi dei dati e la segnalazione dei dati di dati voluminosi devono essere fatti, Hadoop è un grande.