Hadoop vs Cassandra – care este mai bine pentru 2019 | 15 motive pentru a învăța

Apache Cassandra Vs Hadoop

astăzi, vom arunca o privire la Hadoop vs Cassandra. Există întotdeauna o întrebare apare că tehnologia care este alegerea potrivită între Hadoop vs Cassandra. Deci, în acest articol, „Hadoop vs Cassandra” vom vedea diferența dintre Apache Hadoop și Cassandra. Deși, pentru a înțelege bine, vom începe cu o introducere individuală a ambelor pe scurt.

Apache Cassandra se bazează pe o bază de date NoSQL și potrivită pentru date tranzacționale online de mare viteză. Pe de altă parte, Hadoop se concentrează pe depozitarea datelor și cazurile de utilizare a lacurilor de date. Este un sistem de analiză a datelor mari.

deci, să începem Hadoop vs Cassandra.

diferența dintre Hadoop și Cassandra

vom vedea diferența Big Data Hadoop vs Cassandra discutând semnificația Hadoop și Cassandra:

a. ce este Hadoop?

după cum știm un software open source, în special, conceput pentru a gestiona procesarea paralelă este ceea ce numim Hadoop. De asemenea, îl folosim ca depozit de date pentru date cu volum mare. Cu alte cuvinte, acesta este un cadru care permite stocarea, precum și prelucrarea datelor mari într-un mediu distribuit pe clustere de computere, utilizând modele simple de programare. Practic, scopul principal de a proiecta este de a scala de la servere unice la mii de mașini. Și, mai ales, pentru a face fiecare dintre ele oferind calcul locale, precum și de stocare.

cele mai bune cărți Hadoop pentru a învăța Hadoop

b. Ce este Cassandra?

întrucât, este pur și simplu o bază de date NoSQL, în scopul de mare viteză, date tranzacționale on-line. Ei bine, cea mai bună caracteristică a sa este că funcționează fără un singur punct de eșec.

mai mult, ajută la menținerea stării actualizate a nodurilor înconjurătoare din cluster cu ajutorul protocolului gossip. Poate exista un moment în care un nod coboară, în acel moment celălalt își asumă responsabilitatea până când cel eșuat nu este fixat. Deși, atunci când nodurile schimbă bârfa, informațiile mai vechi sunt suprascrise de o versiune mai nouă a bârfei, deoarece toate mesajele de bârfă posedă o versiune asociată cu aceasta.

să verificăm HBase vs Cassandra

în plus, acceptă date nestructurate împreună cu o schemă flexibilă.

caracteristică comparație înțelept de Hadoop vs Cassandra

acum, să începem Compararea Cassandra Vs Hadoop:

• format acceptat
• utilizare
• lucru
• parametri capac
• comunicare
• Arhitectură
• Mod de acces la date
• toleranță la erori
• compresie de date
• protecția datelor
• latență
• indexare
• flux de date
• model de stocare a datelor
• factor de replicare

a. format acceptat

• Apache Hadoop

Hadoop se ocupă de mai multe tipuri de date, cum ar fi – structurate, semi-structurate, nestructurate sau imagini.
aruncați o privire la configurarea pentru Hadoop

• Cassandra

cu toate acestea, mai degrabă decât imagini, Cassandra gestionează aproape toate seturile de date structurate, semi-structurate, nestructurate. În plus, putem spune că Cassandra este cel mai bine să funcționeze pe un set de date semi-structurat.

b. utilizare

• Apache Hadoop

mai ales, vom folosi Hadoop pentru prelucrarea lot de date.
să discutăm Hadoop caracteristici

• Cassandra

întrucât, este folosit mai ales pentru procesarea în timp real.

c. Lucru

• Apache Hadoop

Core Hadoop este HDFS, care este o bază pentru alte componente analitice în special pentru manipularea Big data.
trebuie să vedeți procesul de lucru Hadoop

• Cassandra

Ei bine, funcționează pe HDFS de top.

D. parametrii CAP(consistență, disponibilitate și toleranță partiție )

• Apache Hadoop

aceasta susține coerența și toleranță partiție.

• Cassandra

dar acceptă disponibilitatea și toleranța partiției.

e. Comunicare

• Apache Hadoop

pentru comunicarea între noduri într-un cluster, Hadoop utilizează RPC/TCP și UDP.

• Cassandra

și, folosește protocolul de bârfă, pentru comunicarea între noduri. Practic, acest protocol ajută prin difuzarea stării nodului la nodurile sale peer din cluster.

F. arhitectura

• Apache Hadoop

are o arhitectură master-slave. În cazul în care master este Namenode și Slave este nod de date.

• Cassandra

dar are o arhitectură distribuită. Deși, aici este o comunicare de la egal la egal între toate nodurile.

g. modul de acces la date

• Apache Hadoop

practic, pentru a citi/scrie, se folosește harta-reduce.

• Cassandra

Ei bine, folosește limbajul de interogare Cassandra.

h. toleranță la erori

• Apache Hadoop

totul merge pentru o aruncare dacă nodul principal coboară. Prin urmare, putem spune, Hadoop nu este bun cu eșecul.

• Cassandra

dar Cassandra este bună cu ea, pentru că atunci când un nod coboară, în acel moment celălalt își asumă responsabilitatea până când cel eșuat nu este fixat.

i. compresia datelor

• Apache Hadoop

comprimă fișierele 10-15% folosind cele mai bune tehnici disponibile.

• Cassandra

în timp ce comprimă fișiere de până la 80% chiar și fără cheltuieli generale.

j. Protecția datelor

• Apache Hadoop

controlul accesului & auditul datelor, verificați permisiunea corespunzătoare a utilizatorului/grupului, în Hadoop.

• Cassandra

în timp ce, în Cassandra, datele sunt protejate prin proiectarea jurnalului de comitere. Mai mult, mecanismul de backup și restaurare (construit în securitate) joacă un rol vital aici.
aruncați o privire la modelul de date Cassandra

k. latență

• Apache Hadoop

în timp ce vine vorba de latența Hadoop, latența sa de scriere este relativ mai mică decât citirea, datorită numărului mare de noduri.

• Cassandra

latența sa este mai mică, deoarece se bazează pe NoSQL. Funcțiile de citire / scriere sunt rapide.

l. indexare

• Apache Hadoop

este dificil în Hadoop.

• Cassandra

în Cassandra, este destul de simplu datorită stocării datelor sale într-o pereche cheie-valoare.

m. fluxul de date

• Apache Hadoop

aici, datele sunt scrise direct la nodul de date.

• Cassandra

dar aici, datele sunt scrise mai întâi în memorie, în formatul structurii de memorie pe care îl numim mem-table. Și, este scris pe disc, odată ce este plin.

aruncați o privire la Cassandra vs RDBMS

N. model de stocare a datelor

• Apache Hadoop

în timp ce vine vorba de stocarea datelor, HDFS este sistemul de fișiere aici. Practic, toate fișierele mari sunt împărțite în bucăți și se reproduc în continuare la mai multe noduri.

• Cassandra

cu toate acestea, pentru a stoca date Cassandra utilizează un concept de familie coloană Keyspace. Practic, oferă indici primari și secundari pentru disponibilitatea ridicată a datelor.

o. Factor de replicare

• Apache Hadoop

implicit, Hadoop are un factor de replicare de 3.

• Cassandra

dar în Cassandra, numărul de noduri dintr-un centru de date este valoarea factorului de replicare, în mod implicit.

Testați-vă cunoștințele Cassandra

deci, acest lucru a fost tot în Apache Hadoop vs Cassandra. Sper că ți-a plăcut explicația noastră.

Rezumatul Hadoop vs Cassandra

prin urmare, am văzut când vine vorba de scalabilitate, disponibilitate ridicată, latență scăzută fără a compromite performanța, Cassandra este alegerea potrivită. Dar când stocarea datelor, căutarea datelor, analiza datelor și raportarea datelor de date voluminoase trebuie să fie făcut, Hadoop este unul mare.