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Apache Cassandra Vs Hadoop
今日は、Hadoop vs Cassandraを見てみましょう。 HadoopとCassandraの間には、どの技術が正しい選択であるかという疑問が常にあります。 したがって、この記事では、「Hadoop vs Cassandra」では、Apache HadoopとCassandraの違いを確認します。 しかし、よく理解するために、私たちは簡単に両方の個々の紹介から始めます。
Apache CassandraはNoSQLデータベースをベースにしており、高速でオンライントランザクションデータに適しています。 一方、Hadoopはデータウェアハウスとデータレイクのユースケースに集中しています。 これは、ビッグデータ分析システムです。
だから、Hadoop対Cassandraを始めましょう。
HadoopとCassandraの違い
HadoopとCassandraの意味を議論することで、ビッグデータのHadoop vs Cassandraの違いを見ていきます:
A.Hadoopとは何ですか？
私たちが知っているように、オープンソースのソフトウェア、特に並列処理を処理するように設計されたものは、私たちがHadoopと呼ぶものです。 また、大量のデータのデータウェアハウスとしても使用しています。 言い換えれば、これは、単純なプログラミングモデルを使用して、コンピュータのクラスタ間で分散環境にビッグデータを格納し、処理することを可能にするフレームワークである。 基本的に、それを設計する主な目的は、単一のサーバーから数千のマシンにスケールアップすることです。 そして、特に、それらのそれぞれがローカル計算だけでなく、ストレージを提供するようにします。
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b.Cassandraとは何ですか？
一方、高速なオンライントランザクションデータを目的とした単なるNoSQLデータベースです。 まあ、その最高の特徴は、単一障害点なしで動作することです。
さらに、gossipプロトコルの助けを借りて、クラスタ内の周囲のノードの更新された状態を維持するのに役立ちます。 一方のノードがダウンする時間があるかもしれませんが、その時点で、もう一方のノードが障害が発生したノードが固定されないまで責任を負います。 ただし、ノードがゴシップを交換すると、古い情報は新しいバージョンのゴシップによって上書きされます。
HBaseとCassandraをチェックしてみましょう
さらに、非構造化データと柔軟なスキーマをサポートしています。
HadoopとCassandraの機能別比較
さて、CassandraとHadoopの比較を始めましょう:
- サポートされている形式
- 使用法
- 作業
- CAPパラメータ
- 通信
- アーキテクチャ
- データアクセスモード
- フォールトトレランス
- データ圧縮
- データ保護
- レイテンシ
- インデックス
- データフロー
- データストレージモデル
- 複製係数
A.サポートされている形式
- apache hadoop
Hadoopは、構造化、半構造化、非構造化、またはイメージなど、いくつかのタイプのデータを処理します。Hadoop
- Cassandra
の設定を見てみましょうが、Cassandraは画像ではなく、ほぼすべての構造化された半構造化された非構造化データセットを処理します。 さらに、Cassandraは半構造化データセットで実行するのが最善であると言えます。
b.使用法
- Apache Hadoop
特に、データのバッチ処理にはHadoopを使用しています。
Hadoopの機能について説明しましょう
- Cassandra
一方、それは主にリアルタイム処理に使用されます。
Work
- Apache Hadoop
HadoopのコアはHDFSであり、特にビッグデータを処理するための他の分析コンポーネントのベースです。Hadoopの作業プロセスを見る必要があります
- Cassandra
まあ、それはトップHDFSで動作します。
D.CAPパラメータ(一貫性、可用性、およびパーティションの許容範囲)
- Apache Hadoop
一貫性とパーティション許容度をサポートします。
- Cassandra
しかし、可用性とパーティションの許容範囲をサポートしています。
通信
- Apache Hadoop
クラスター内のノード間の通信には、HADOOPはRPC/TCPとUDPを使用します。
- Cassandra
そして、ノード間の通信にゴシッププロトコルを使用します。 基本的に、このプロトコルは、ノードの状態をクラスタ内のピアノードにブロードキャストすることによって役立ちます。
F.Architecture
- Apache Hadoop
マスター-スレーブ-アーキテクチャを持っています。 ここで、masterはNamenode、Slaveはデータノードです。
- Cassandra
しかし、それは分散アーキテクチャを持っています。 ただし、ここではすべてのノード間のピアツーピア通信です。データアクセスモード
- Apache Hadoop
基本的に、読み取り/書き込みにはmap-reduceを使用します。
- Cassandra
まあ、それはCassandraクエリ言語を使用しています。
H.フォールトトレランス
- Apache Hadoop
マスターノードがダウンした場合、すべてがトスのために行きます。 したがって、Hadoopは失敗しても良くないと言えます。
- Cassandra
しかし、Cassandraはそれに適しています。I.データ圧縮
- Apache Hadoop
利用可能な最良の技術を使用してファイルを10〜15％圧縮します。
- Cassandra
一方、オーバーヘッドがなくてもファイルを最大80％圧縮します。
j. データ保護
- Apache Hadoop
アクセス制御&データ監査、Hadoopで適切なユーザー/グループ権限を確認します。
- Cassandra
一方、Cassandraでは、データはcommit log designで保護されています。 また、バックアップと復元のメカニズム（セキュリティの構築）は、ここで重要な役割を果たしています。Latency
- Apache Hadoop
Hadoopのレイテンシに関しては、膨大な数のノードのために書き込みレイテンシは読み取りよりも比較的小さいです。
- Cassandra
nosqlに基づいているため、レイテンシは少なくなります。 読み取り/書き込み機能は高速です。
L.インデックス
- Apache Hadoop
Hadoopでは困難です。
- Cassandra
Cassandraでは、キーと値のペアにデータが格納されているため、非常に簡単です。
m.データフロー
- Apache Hadoop
ここで、データはデータノードに直接書き込まれます。Cassandra
しかし、ここでは、データは最初にメモリに書き込まれ、mem-tableと呼ばれるメモリ構造形式で書き込まれます。 そして、それがいっぱいになると、それはディスクに書き込まれます。データストレージモデル
- Apache Hadoop
データストレージに関しては、HDFSがここのファイルシステムです。 基本的に、すべての大きなファイルはチャンクに分割され、さらに複数のノードに複製されます。
- Cassandra
しかし、データを格納するには、Cassandraはキースペースの列ファミリの概念を使用します。 基本的には、データの高可用性のためのプライマリインデックスとセカンダリインデックスを提供します。
O.レプリケーション係数
- Apache Hadoop
デフォルトでは、hadoopのレプリケーション係数は3です。
- Cassandra
しかし、Cassandraでは、データセンター内のノードの数は、デフォルトではレプリケーション係数の値です。Cassandraの知識をテストする
だから、これはすべてApache HadoopとCassandraにありました。 あなたが私たちの説明が好き願っています。
Hadoop vs Cassandraの概要
したがって、パフォーマンスを損なうことなくスケーラビリティ、高可用性、低レイテンシに関しては、Cassandraが正しい選択です。 しかし、大量のデータのデータストレージ、データ検索、データ分析、およびデータレポートを行う必要がある場合、Hadoopは素晴らしいものです。