Hadoop vs Cassandra-co jest lepsze dla 2019 | 15 powodów, aby się nauczyć

Apache Cassandra Vs Hadoop

dzisiaj przyjrzymy się Hadoop vs Cassandra. Zawsze pojawia się pytanie, która technologia jest właściwym wyborem między Hadoop a Cassandrą. Tak więc, w tym artykule, „Hadoop vs Cassandra” zobaczymy różnicę między Apache Hadoop i Cassandra. Chociaż, aby dobrze zrozumieć, zaczniemy od indywidualnego wprowadzenia obu w skrócie.

Apache Cassandra jest oparty na bazie danych NoSQL i nadaje się do szybkich danych transakcyjnych online. Z drugiej strony Hadoop koncentruje się na hurtowniach danych i przypadkach użycia jeziora danych. Jest to system do analizy big data.

Zacznijmy więc Hadoop vs Cassandra.

różnica między Hadoop i Cassandra

zobaczymy różnicę Big Data Hadoop vs Cassandra, omawiając znaczenie Hadoop i Cassandra:

a. co to jest Hadoop?

jak wiemy oprogramowanie open source, specjalnie zaprojektowane do obsługi przetwarzania równoległego, nazywamy Hadoop. Używamy go również jako hurtowni danych dla dużych wolumenów danych. Innymi słowy, jest to framework, który umożliwia przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych w rozproszonym środowisku w klastrach komputerów przy użyciu prostych modeli programowania. Zasadniczo głównym celem jego projektowania jest skalowanie od pojedynczych serwerów do tysięcy maszyn. A zwłaszcza, aby każdy z nich oferował lokalne obliczenia,a także przechowywanie.

Najlepsze książki Hadoop do nauki Hadoop

b. czym jest Cassandra?

natomiast jest to po prostu baza danych NoSQL, służąca do szybkiego przesyłania danych transakcyjnych online. Cóż, jego najlepszą cechą jest to, że działa bez jednego punktu awarii.

ponadto pomaga utrzymać aktualny status okolicznych węzłów w klastrze za pomocą protokołu gossip. Może się zdarzyć, że jeden węzeł upadnie, w tym czasie drugi bierze na siebie odpowiedzialność, dopóki nieudany nie zostanie naprawiony. Chociaż, gdy węzły wymieniają plotki, starsze informacje są zastępowane przez nowszą wersję gossip, ponieważ wszystkie wiadomości plotkarskie posiadają wersję z nią związaną.

Sprawdźmy HBase vs Cassandra

ponadto obsługuje nieustrukturyzowane dane wraz z elastycznym schematem.

funkcja mądry porównanie Hadoop vs Cassandra

teraz, zacznijmy porównanie Cassandra Vs Hadoop:

• Obsługiwany Format
• użycie
• praca
• parametry czapki
• Komunikacja
• Architektura
• tryb dostępu do danych
• tolerancja błędów
• kompresja danych
• ochrona danych
• opóźnienie
• indeksowanie
• przepływ danych
• Model przechowywania danych
• Współczynnik replikacji

a. Obsługiwany format

• Apache Hadoop

Hadoop obsługuje kilka typów danych, takich jak – strukturyzowane, Półstrukturalne, nieustrukturyzowane lub obrazy.
spójrz na ustawienia Hadoop

• Cassandra

jednak zamiast obrazów, Cassandra obsługuje prawie wszystkie ustrukturyzowane, półstrukturalne, nieustrukturyzowane zbiory danych. Ponadto możemy powiedzieć, że Cassandra najlepiej wykonuje się na półstrukturalnym zbiorze danych.

B. użycie

• Apache Hadoop

szczególnie używamy Hadoop do przetwarzania wsadowego danych.
omówmy funkcje Hadoop

• Cassandra

, podczas gdy jest on najczęściej używany do przetwarzania w czasie rzeczywistym.

Praca

• Apache Hadoop

rdzeniem Hadoopa jest HDFS, który jest bazą dla innych komponentów analitycznych, szczególnie do obsługi dużych zbiorów danych.
musisz zobaczyć proces pracy Hadoop

• Cassandra

cóż, działa na najlepszych HDFS.

parametry D. CAP(spójność, dostępność i tolerancja partycji)

• Apache Hadoop

obsługuje spójność i tolerancję partycji.

• Cassandra

ale obsługuje dostępność i tolerancję partycji.

e. Komunikacja

• Apache Hadoop

do komunikacji między węzłami w klastrze Hadoop używa RPC/TCP i UDP.

• Cassandra

i używa protokołu gossip do komunikacji między węzłami. Zasadniczo protokół ten pomaga poprzez nadawanie statusu węzła do węzłów partnerskich w klastrze.

f. Architecture

• Apache Hadoop

ma architekturę master-slave. Gdzie master to Namenode, a Slave to data node.

• Cassandra

ale ma rozproszoną architekturę. Chociaż tutaj jest komunikacja peer-to-peer między wszystkimi węzłami.

g. Tryb dostępu do danych

• Apache Hadoop

zasadniczo do odczytu/zapisu używa Map-reduce.

• Cassandra

cóż, używa języka zapytań Cassandry.

H. tolerancja błędów

• Apache Hadoop

wszystko idzie do wyrzucenia, jeśli węzeł główny upadnie. Stąd, możemy powiedzieć, Hadoop nie jest dobry z porażką.

• Cassandra

ale Cassandra jest z tym dobra, ponieważ gdy jeden węzeł idzie w dół, w tym czasie drugi bierze na siebie odpowiedzialność, dopóki nie zostanie naprawiony nieudany.

i. kompresja danych

• Apache Hadoop

kompresuje pliki 10-15% przy użyciu najlepszych dostępnych technik.

• Cassandra

podczas gdy kompresuje pliki do 80% nawet bez żadnych kosztów ogólnych.

j. Ochrona danych

• Apache Hadoop

Kontrola dostępu & audyt danych, weryfikacja odpowiednich uprawnień użytkownika/grupy w Hadoop.

• Cassandra

natomiast w Cassandrze dane są chronione projektem dziennika zmian. Ponadto istotną rolę odgrywa tu mechanizm tworzenia kopii zapasowych i przywracania (Build in security).
spójrz na model danych Cassandry

K. opóźnienie

• Apache Hadoop

chociaż chodzi o opóźnienie Hadoopa, jego opóźnienie zapisu jest stosunkowo mniejsze niż odczytu, ze względu na ogromną liczbę węzłów.

• Cassandra

jego opóźnienie jest mniejsze, ponieważ jest oparty na NoSQL. Funkcje odczytu / zapisu są szybkie.

l. indeksowanie

• Apache Hadoop

trudno jest w Hadoop.

• Cassandra

W Cassandrze jest to dość proste ze względu na przechowywanie danych w parze klucz-wartość.

m. Przepływ danych

• Apache Hadoop

tutaj dane są zapisywane bezpośrednio do węzła danych.

• Cassandra

ale tutaj dane są zapisywane najpierw do pamięci, w formacie struktury pamięci, który nazywamy mem-table. I jest zapisywany na dysku, gdy jest pełny.

spójrz na Cassandra vs RDBMS

N. Model przechowywania danych

• Apache Hadoop

jeśli chodzi o przechowywanie danych, HDFS jest tutaj systemem plików. Zasadniczo wszystkie duże pliki są dzielone na kawałki i dalej replikowane do wielu węzłów.

• Cassandra

jednak do przechowywania danych Cassandra używa koncepcji rodziny kolumn Keyspace. Zasadniczo oferuje zarówno podstawowe, jak i wtórne indeksy dla wysokiej dostępności danych.

o. współczynnik replikacji

• Apache Hadoop

domyślnie Hadoop ma współczynnik replikacji równy 3.

• Cassandra

ale w Cassandrze Liczba węzłów w centrum danych jest domyślnie wartością współczynnika replikacji.

Sprawdź swoją wiedzę Cassandry

więc wszystko to było w Apache Hadoop vs Cassandra. Mam nadzieję, że spodobało ci się nasze Wyjaśnienie.

podsumowanie Hadoop vs Cassandra

dlatego przekonaliśmy się, że jeśli chodzi o skalowalność, wysoką dostępność, niskie opóźnienia bez uszczerbku dla wydajności, Cassandra jest właściwym wyborem. Ale gdy konieczne jest przechowywanie danych, wyszukiwanie danych, analiza danych i raportowanie obszernych danych, Hadoop jest świetnym rozwiązaniem.