Hadoop vs Cassandra – vilket är bättre för 2019 / 15 skäl att lära sig

Apache Cassandra Vs Hadoop

idag tar vi en titt på Hadoop vs Cassandra. Det finns alltid en fråga uppstår att vilken teknik är rätt val mellan Hadoop vs Cassandra. Så, i den här artikeln, ”Hadoop vs Cassandra” kommer vi att se skillnaden mellan Apache Hadoop och Cassandra. Även för att förstå väl börjar vi med en individuell introduktion av båda i korthet.

Apache Cassandra är baserad på en NoSQL-databas och lämplig för höghastighets, online transaktionsdata. Å andra sidan Hadoop koncentrera sig på datalagring och data lake användningsfall. Det är ett big data-analyssystem.

så, låt oss börja Hadoop vs Cassandra.

skillnad mellan Hadoop och Cassandra

vi kommer att se Big Data Hadoop vs Cassandra skillnaden genom att diskutera betydelsen av Hadoop och Cassandra:

A. Vad är Hadoop?

som vi vet är en öppen källkodsprogramvara speciellt utformad för att hantera parallell bearbetning vad vi kallar Hadoop. Vi använder det också som ett datalager för stora volymdata. Med andra ord är detta ett ramverk som gör det möjligt att lagra och bearbeta stora data i en distribuerad miljö över kluster av datorer med hjälp av enkla programmeringsmodeller. I grund och botten är huvudsyftet att designa det att skala upp från enstaka servrar till tusentals maskiner. Och speciellt för att göra var och en av dem att erbjuda lokal beräkning samt lagring.

bästa Hadoop-böcker att lära sig Hadoop

b. Vad är Cassandra?

det är helt enkelt en NoSQL-databas, för höghastighets, online transaktionsdata. Tja, dess bästa funktion är att det fungerar utan en enda punkt av misslyckande.

dessutom hjälper det att hålla den uppdaterade statusen för de omgivande noderna i klustret med hjälp av skvallerprotokollet. Det kan finnas en tid då en nod går ner, vid den tiden tar den andra sitt ansvar tills den misslyckade inte är fixad. Även om, när noderna utbyter skvaller, äldre information skrivs över av en nyare version av skvaller, eftersom alla skvallermeddelanden har en version som är associerad med den.

Låt oss kolla HBase vs Cassandra

Dessutom stöder den ostrukturerade data tillsammans med ett flexibelt schema.

Funktionsvis jämförelse av Hadoop vs Cassandra

låt oss nu börja jämförelsen av Cassandra Vs Hadoop:

• format som stöds
• användning
• arbetar
• CAP parametrar
• kommunikation
• arkitektur
• Dataåtkomstläge
• feltolerans
• datakomprimering
• dataskydd
• latens
• indexering
• dataflöde
• Datalagringsmodell
• Replikationsfaktor

a. format som stöds

• Apache Hadoop

Hadoop hanterar flera typer av data såsom – strukturerad, halvstrukturerad, ostrukturerad eller bilder.
ta en titt på installationen för Hadoop

• Cassandra

men snarare än bilder hanterar Cassandra nästan alla strukturerade, halvstrukturerade, ostrukturerade dataset. Dessutom kan vi säga att Cassandra är bäst att utföra på en halvstrukturerad dataset.

b. användning

• Apache Hadoop

speciellt använder vi Hadoop för batchbehandling av data.
låt oss diskutera Hadoop-funktioner

• Cassandra

medan det mest används för realtidsbehandling.

c. Arbete

• Apache Hadoop

Hadoop kärna är HDFS, som är en bas för andra analytiska komponenter speciellt för hantering av stora data.
du måste se Hadoop-arbetsprocessen

• Cassandra

Tja, det fungerar på topp HDFS.

D. Cap-parametrar (konsistens, tillgänglighet och partitionstolerans )

• Apache Hadoop

den stöder konsistens och partitionstolerans.

• Cassandra

men det stöder tillgänglighet och partitionstolerans.

e. Kommunikation

• Apache Hadoop

för kommunikation mellan noder i ett kluster använder Hadoop RPC/TCP och UDP.

• Cassandra

och, den använder skvaller protokoll, för kommunikation mellan noder. I grund och botten hjälper detta protokoll genom att sända nodstatusen till sina peer-noder i klustret.

f. arkitektur

• Apache Hadoop

den har en master-slave-arkitektur. Där master är Namenode och Slave är data nod.

• Cassandra

men den har en distribuerad arkitektur. Även om det här är en peer – to-peer-kommunikation mellan alla noder.

g. Dataåtkomstläge

• Apache Hadoop

i grund och botten, för att läsa/skriva, använder den map-reduce.

• Cassandra

Tja, det använder Cassandra-frågespråk.

h. feltolerans

• Apache Hadoop

allt går för en toss om huvudnoden går ner. Därför kan vi säga att Hadoop inte är bra med misslyckande.

• Cassandra

men Cassandra är bra med det, för när en nod går ner, tar den andra sitt ansvar tills den misslyckade inte är fixad.

i. datakomprimering

• Apache Hadoop

det komprimerar filer 10-15% genom att använda bästa tillgängliga tekniker.

• Cassandra

medan det komprimerar filer upp till 80% även utan några omkostnader.

j. Dataskydd

• Apache Hadoop

åtkomstkontroll & datagranskning, verifiera lämplig användar – /gruppbehörighet, i Hadoop.

• Cassandra

medan, i Cassandra, Data skyddas med commit log design. Dessutom spelar backup-och återställningsmekanism (inbyggd säkerhet) en viktig roll här.
ta en titt på Cassandra datamodell

k. Latency

• Apache Hadoop

medan det gäller Hadoops latens är dess skrivlatens relativt mindre än läsning på grund av det stora antalet noder.

• Cassandra

dess latens är mindre eftersom den är baserad på NoSQL. Det läsa / skriva funktioner är snabba.

l. indexering

• Apache Hadoop

det är svårt i Hadoop.

• Cassandra

i Cassandra är det ganska enkelt på grund av dess datalagring i ett nyckelvärdespar.

m. dataflöde

• Apache Hadoop

här skrivs data direkt till datanoden.

• Cassandra

men här skrivs data först till minnet, i minnesstrukturformat som vi kallar som mem-tabell. Och, det är skrivet till disk, när det är fullt.

ta en titt på Cassandra vs RDBMS

n. Datalagringsmodell

• Apache Hadoop

medan det gäller datalagring är HDFS filsystemet här. I grund och botten bryts alla stora filer i bitar och replikeras vidare till flera noder.

• Cassandra

men för att lagra data Cassandra använder en Keyspace kolumn familjekoncept. I grund och botten erbjuder det primära såväl som sekundära index för hög tillgänglighet av data.

O. Replikationsfaktor

• Apache Hadoop

som standard har Hadoop en replikationsfaktor på 3.

• Cassandra

men i Cassandra är antalet noder i ett datacenter värdet av replikationsfaktorn som standard.

testa din Cassandra-kunskap

så det här var allt i Apache Hadoop vs Cassandra. Hoppas du gillade vår förklaring.

sammanfattning av Hadoop vs Cassandra

därför har vi sett när det gäller skalbarhet, hög tillgänglighet, låg latens utan att kompromissa med prestanda, Cassandra är det rätta valet. Men när datalagring, datasökning, dataanalys och datarapportering av voluminösa data behöver göras, är Hadoop en bra.