Hadoop vs Elasticsearch - какой из них более полезен

• Разница между Hadoop и Elasticsearch

Разница между Hadoop и Elasticsearch

Hadoop - это структура, которая помогает обрабатывать объемные данные за доли секунды, когда традиционные способы не справляются. Требуется поддержка нескольких машин для параллельного и параллельного запуска процесса. Elasticsearch работает как бутерброд между Logstash и Kibana. В тех случаях, когда Logstash отвечает за выборку данных из любого источника данных, упругий поиск анализирует данные и, наконец, kibana дает полезную информацию из них. Это решение делает приложения более мощными для работы в сложных поисковых запросах или требованиях.

Теперь давайте посмотрим на тему в деталях:

Это уникальный способ управления данными (специально разработанный для больших данных), который включает в себя сквозной процесс хранения, обработки и анализа. Этот уникальный способ называется MapReduce. Разработчики пишут программы в среде MapReduce, чтобы параллельно обрабатывать обширные данные между распределенными процессорами.

Тогда возникает вопрос, как после того, как данные распределяются для обработки по разным машинам, как накапливается вывод аналогичным образом?

Ответ в том, что MapReduce генерирует уникальный ключ, который дополняется распределенными данными на разных машинах. MapReduce отслеживает обработку данных. И как только это будет сделано, этот уникальный ключ используется для объединения всех обработанных данных. Это дает ощущение всей работы, выполненной на одной машине.

Масштабируемость и надежность прекрасно заботятся в MapReduce от Hadoop. Ниже приведены некоторые функции MapReduce:

1. Затем карта Снижается: чтобы выполнить задание, оно разбивается на отдельные части, которые называются заданиями. Функция Mapper всегда будет запускаться в первую очередь для всех задач, а затем на экране появится только функция Reduction. Весь процесс будет назван завершенным, только когда функция Reduce завершит свою работу для всех распределенных задач.

2. Отказоустойчивость: Возьмите сценарий, когда один узел выходит из строя во время обработки задачи? Сердцебиение этого узла не достигает движка MapReduce или, скажем, главного узла. Затем, в этом случае, главный узел назначает эту задачу другому узлу, чтобы завершить задачу. Кроме того, необработанные и обработанные данные хранятся в HDFS (распределенной файловой системе Hadoop), которая является уровнем хранения Hadoop с коэффициентом репликации по умолчанию, равным 3. Это означает, что, если один узел отключается, все равно остаются два узла с одинаковыми данными.
3. Гибкость: вы можете хранить данные любого типа: структурированные, полуструктурированные или неструктурированные.
4. Синхронизация: Синхронизация является встроенной характеристикой Hadoop. Это гарантирует, что сокращение начнется только в том случае, если все функции картографирования выполняются с его задачей. Shuffle и Sort - это механизм, который делает вывод задания более плавным. Elasticsearch - простой, но мощный аналитический инструмент на основе JSON для индексации документов и мощного полнотекстового поиска.

Рис. 2

В ELK все компоненты с открытым исходным кодом. ELK активно развивает ИТ-среду для анализа журналов, веб-аналитики, бизнес-аналитики, анализа соответствия и т. Д. ELK подходит для бизнеса, где поступают специальные запросы, а данные необходимо быстро анализировать и визуализировать.

ELK - отличный инструмент для технических стартапов, которые не могут позволить себе приобрести лицензию на продукт для анализа журналов, такой как Splunk. Более того, продукты с открытым исходным кодом всегда были в центре внимания ИТ-индустрии.

Сравнение лицом к лицу между Hadoop и Elasticsearch (Инфографика)

Ниже приведены первые 9 сравнений Hadoop и Elasticsearch.

Ключевая разница между Hadoop и Elasticsearch

Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые различия между Hadoop и Elasticsearch:

1. Hadoop имеет распределенную файловую систему, которая предназначена для параллельной обработки данных, в то время как ElasticSearch является поисковой системой.
2. Hadoop обеспечивает гораздо большую гибкость с помощью различных инструментов по сравнению с ES.
3. Hadoop может хранить достаточно данных, а ES - нет.
4. Hadoop может обрабатывать обширную обработку и сложную логику, где ES может обрабатывать только ограниченную обработку и базовую агрегацию.

Сравнительная таблица Hadoop и Elasticsearch

Основа сравнения	Hadoop	Elasticsearch
Принцип работы	Основано на MapReduce	На основе JSON и, следовательно, предметно-ориентированного языка
сложность	Обработка MapReduce является сравнительно сложной	DSL на основе JSON довольно прост для понимания и реализации
схема	Hadoop основан на технологии NoSQL, поэтому его легко загружать в любом формате ключ-значение	ES рекомендует передавать данные в формате общего значения ключа перед загрузкой
Массовая загрузка	Массовая загрузка здесь не сложная	ES обладает некоторым буферным пределом. Но это может быть расширено после анализа неудачи, в какой момент.
Настроить	1.Настройка Hadoop в производственной среде проста и расширяема. 2. Настройка кластеров Hadoop более проста, чем ES.	1. Настройка ES включает в себя упреждающую оценку объема данных. Кроме того, для начальной настройки также требуется метод проб и ударов. Многие настройки необходимо изменить при увеличении объема данных. Например, Shard per index должен быть настроен при первоначальном создании индекса. Если это нужно настроить, это не может быть сделано. Вам придется создать новый. 2.Настройка кластера ElasticSearch более подвержена ошибкам.
Аналитика Использование	Hadoop с HBase не имеет таких продвинутых возможностей поиска и аналитического поиска, как ES	Аналитика более продвинута, а поисковые запросы вызревают в ES
Поддерживаемые языки программирования	Hadoop не поддерживает множество языков программирования, поддерживающих его.	В ES много Ruby, Lua, Go и т. Д., Которых нет в Hadoop
Предпочтительное использование	Для пакетной обработки	Запросы в реальном времени и результат
надежность	Hadoop надежен от среды тестирования до среды производства	ES надежен в небольших и средних условиях. Это не подходит для производственной среды, где существует много центров обработки данных и кластеров.

Заключение - Hadoop vs Elasticsearch

В конце концов, это зависит от типа данных, объема и варианта использования, над которым вы работаете. Если основное внимание уделяется простому поиску и веб-аналитике, лучше использовать Elasticsearch. Принимая во внимание, что если существует большая потребность в масштабировании, объеме данных и совместимости со сторонними инструментами, экземпляр Hadoop является ответом на это. Однако интеграция Hadoop с ES открывает новый мир для тяжелых и больших приложений. Используя все возможности Hadoop и Elasticsearch, можно создать хорошую платформу для максимальной отдачи от больших данных.

Рекомендуемые статьи:

Это было руководство по Hadoop vs Elasticsearch, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Как взломать вопросы для разработчиков Hadoop
2. Hadoop против Apache Spark
3. HADOOP vs RDBMS | Знай 12 полезных отличий
4. Как взломать интервью с разработчиком Hadoop?
5. Почему инновации - самый важный аспект больших данных?
6. Лучший гид по Hadoop vs Spark