Hadoop vs Cassandra – o Que é Melhor para 2019 | 15 Razões para Aprender

Apache Cassandra Vs Hadoop

Hoje, vamos dar uma olhada em Hadoop vs Cassandra. Há sempre uma questão que ocorre que a tecnologia é a escolha certa entre Hadoop vs Cassandra. Então, neste artigo, “Hadoop vs Cassandra” veremos a diferença entre Apache Hadoop e Cassandra. Embora, para entender bem, vamos começar com uma introdução individual de ambos em breve.

Apache Cassandra é baseado em um banco de dados NoSQL e adequado para dados de alta velocidade, online transacional. Por outro lado, a Hadoop concentra-se no armazenamento de dados e nos casos de utilização de dados. É um grande sistema de análise de dados.Então, vamos começar o Hadoop vs Cassandra.

Diferença Entre o Hadoop e Cassandra

Vamos ver o Grande de Dados Hadoop vs Cassandra diferença, ao discutir o significado do Hadoop e Cassandra:

a. O Que é Hadoop?

como sabemos um software de código aberto, especialmente, projetado para lidar com processamento paralelo é o que chamamos Hadoop. Também o usamos como armazém de dados para grandes volumes de dados. Em outras palavras, este é um framework que permite armazenar, bem como processar grandes dados em um ambiente distribuído através de clusters de computadores usando modelos de programação simples. Basicamente, o objetivo principal para projetá-lo é escalar de um único servidor para milhares de máquinas. E, especialmente, para fazer cada um deles oferecendo computação local, bem como armazenamento.

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B. What is Cassandra?

Considerando que, é simplesmente uma base de dados NoSQL, para fins de alta velocidade, dados de transações on-line. A melhor característica é que funciona sem um único ponto de falha.Além disso, ajuda a manter o status atualizado dos nós circundantes no cluster com a ajuda do protocolo de fofoca. Pode haver um momento em que um nó cai, naquele momento o outro assume a sua responsabilidade até que o nó falhado não seja corrigido. Embora, quando os nodos trocam as fofocas, informações mais antigas são substituídas por uma versão mais recente de fofocas, porque todas as mensagens de fofoca possuem uma versão associada a ele.

vamos verificar HBase vs Cassandra

além disso, ele suporta dados não estruturados, juntamente com um esquema flexível.

Feature Wise Comparison of Hadoop vs Cassandra

Now, let’s begin the comparison of Cassandra Vs Hadoop:

• Formato Suportado
• de Uso
• Trabalho
• CAP Parâmetros
• Comunicação
• Arquitetura
• Modo de Acesso de Dados
• Tolerância a Falhas
• Compressão de Dados
• Proteção de Dados
• Latência
• Indexação
• Fluxo de dados
• Armazenamento de Dados Modelo
• Replicação Fator

um. Formato suportado

• Apache Hadoop

Hadoop lida com diversos tipos de dados, tais como dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados ou imagens.
dê uma olhada na configuração para Hadoop

• Cassandra

no entanto, ao invés de imagens, Cassandra lida com quase todos os conjuntos de dados estruturados, semi-estruturados, não estruturados. Além disso, podemos dizer que a Cassandra é melhor actuar num conjunto de dados semi-estruturado.

B. Utilização

• Apache Hadoop

especialmente, nós usamos Hadoop para o processamento em lote de dados.
vamos discutir as características de Hadoop

• Cassandra

enquanto que, é usado principalmente para processamento em tempo real.

C. Work

• Apache Hadoop

Hadoop’s core is HDFS, which is a base for other analytical components especially for handling big data.
deve ver o processo de trabalho Hadoop

• Cassandra

bem, ele funciona em HDFS superiores.

D. parâmetros da tampa (consistência, disponibilidade e tolerância à partição)

• Apache Hadoop

suporta consistência e tolerância à partição.

• Cassandra

mas suporta disponibilidade e tolerância à partição.

E. Communication

• Apache Hadoop

For communication among nods in a cluster, Hadoop uses RPC / TCP and UDP.

• Cassandra

e, ele usa protocolo de fofoca, para a comunicação entre nós. Basicamente, este protocolo ajuda transmitindo o status do nó para seus nós pares no cluster.

F. Arquitectura

• Apache Hadoop

tem uma arquitectura master-slave. Onde master é Namenode e Slave é nó de dados.

• Cassandra

mas tem uma arquitectura distribuída. Embora, aqui está uma comunicação peer to peer entre todos os nós.

G. modo de acesso aos dados

• Apache Hadoop

basicamente, para ler/escrever, utiliza a redução de mapas.

• Cassandra

Well, it uses Cassandra query language.

h. tolerância à falha

• Apache Hadoop

tudo vai para um lançamento se o nó principal cair. Assim, podemos dizer, Hadoop não é bom com o fracasso. Mas Cassandra é boa com ele, porque quando um nó cai, naquele momento o outro assume a sua responsabilidade até que o malogrado não seja corrigido.

I. compressão de dados

• Apache Hadoop

comprime ficheiros 10-15% usando as melhores técnicas disponíveis.

• Cassandra

Considerando que, comprime arquivos até 80%, mesmo sem qualquer sobrecarga.

J. Data Protection

• Apache Hadoop

Access control & Data audit, verify the appropriate user/group permission, in Hadoop.

• Cassandra

Considerando que, em Cassandra, os dados estão protegidos com o desenho do registo de commit. Além disso, o mecanismo de backup e restauração (Build in security) desempenha um papel vital aqui.
veja o modelo de dados de Cassandra

K. latência

• Apache Hadoop

enquanto se trata da latência de Hadoop, sua latência de escrita é comparativamente menor que a leitura, devido ao enorme número de nós.

• Cassandra

sua latência é menor, uma vez que é baseada em NoSQL. As funções de leitura / escrita são rápidas.

L. indexação

• Apache Hadoop

é difícil em Hadoop.Cassandra

em Cassandra, é muito simples devido ao seu armazenamento de dados em um par de valores-chave.

m. fluxo de dados

• Apache Hadoop

aqui, os dados são directamente escritos no nó de dados.

• Cassandra

mas aqui, os dados são escritos primeiro à memória, em formato de estrutura de memória que chamamos de mem-table. E, está escrito em disco, uma vez que está cheio.

dê uma olhada em Cassandra vs RDBMS

N. modelo de armazenamento de dados

• Apache Hadoop

quando se trata de armazenamento de dados, HDFS é o sistema de arquivos aqui. Basicamente, todos os arquivos grandes são quebrados em pedaços e ainda mais são replicados para múltiplos nós.

• Cassandra

no entanto, para armazenar dados Cassandra usa um conceito de família de colunas de Keyspace. Basicamente, oferece índices primários e secundários para a alta disponibilidade de dados.

O. Fator de replicação

• Apache Hadoop

por padrão, Hadoop tem um fator de replicação de 3.

• Cassandra

Mas em Cassandra, o número de nós em um centro de dados é o valor do fator de replicação, por padrão.

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So, this was all in Apache Hadoop vs Cassandra. Espero que tenha gostado da nossa explicação.

Summary of Hadoop vs Cassandra

Hence, we have seen when it comes to scalability, high availability, low latency without comprometing on performance, Cassandra is the right choice. Mas quando o armazenamento de dados, a pesquisa de dados, a análise de dados e a comunicação de dados volumosos precisam ser feitos, Hadoop é um grande.