Разница между Hadoop и Кассандрой
Hadoop - это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое предназначено для параллельной обработки и в основном используется в качестве хранилища данных для большого объема данных. Ядром Hadoop является HDFS (распределенная файловая система Hadoop), основанная на Map-Reduce. Посредством Map-Reduce данные обрабатываются параллельно в нескольких узлах ЦП. Это означает, что запуск тяжелого приложения больше не является проблемой, поскольку он может выполняться на нескольких узлах в кластере. Давайте рассмотрим карту-уменьшить. На самом деле, это две разные задачи:
1. Карта: это задача, которая берет входные данные и разбивает их на пару ключ-значение, которую мы называем кортежами.
2. Уменьшить: после того, как карта завершит свою работу. Затем дается сокращение для выполнения еще меньшего набора кортежей.
Снижение всегда выполняется после задания карты. Инфраструктура сокращения карты состоит из одного главного JobTracker и одного подчиненного TaskTracker для каждого узла кластера. HDFS состоит из одного NameNode, который управляет метаданными файловой системы, и одного или нескольких подчиненных, которые называются DataNode, которые отвечают за хранение фактических данных.
Cassandra - это база данных NoSQL, предназначенная для высокоскоростных онлайновых транзакционных данных. Особенность Кассандры заключается в том, что она работает без единой точки отказа.
Кассандра использует протокол сплетен, чтобы поддерживать обновленный статус окружающих узлов в кластере. В случае, если один узел выходит из строя, другой узел берет на себя ответственность до тех пор, пока не выйдет неисправный узел. Все сообщения о сплетнях имеют связанную с ним версию, поэтому, когда узлы обмениваются сплетнями, более старая информация перезаписывается более новой версией сплетни.
Cassandra поддерживает неструктурированные данные с помощью гибкой схемы.
Сравнение лицом к лицу Hadoop против Cassandra (Инфографика)
Ниже приводится топ-17 различий между Hadoop против Cassandra
Ключевые различия между Hadoop и Cassandra
Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые различия между Hadoop и Cassandra.
1. Hadoop имеет распределенную файловую систему, которая предназначена для параллельной обработки данных, а Cassandra - база данных NoSQL для быстрых онлайн-транзакций.
2. Hadoop предпочтительнее для массовой обработки данных, а Cassandra - для обработки в реальном времени.
3. Hadoop работает на архитектуре «ведущий-ведомый», а Cassandra - на одноранговой связи.
Сравнительная таблица Hadoop и Cassandra
Ниже приведено ключевое сравнение между Hadoop и Cassandra.
| Основа сравнения | Hadoop | Cassandra |
| Определение | Структура обработки больших данных. | Это распределенная база данных NoSQL, предназначенная для управления огромным количеством данных. Здесь NoSQL означает, что это не похоже на обычную базу данных. Это больше похоже на hashmap / hashtable, который хранит данные в паре ключ-значение. |
| Поддерживаемый формат | Hadoop может обрабатывать данные любого типа - структурированные, полуструктурированные, неструктурированные или изображения. | Cassandra также может обрабатывать почти все структурированные, полуструктурированные, неструктурированные наборы данных, но не изображения. Однако Кассандра, как известно, лучше всего работает с полуструктурированным набором данных. |
| использование | Hadoop является предпочтительным для пакетной обработки данных. | Кассандра в основном рассматривается для обработки в реальном времени. |
| Работа | Ядром Hadoop является HDFS, которая является базой для других аналитических компонентов для обработки больших данных. | Кассандра работает на вершине HDFS. |
| Параметры CAP | Hadoop следует CP, то есть согласованности и допустимости разбиения. | Кассандра следует за AP, то есть доступностью и терпимостью раздела. |
| связь | Hadoop использует RPC / TCP и UDP для связи между узлами в кластере. | Протокол, используемый для связи между узлами, является протоколом сплетни. Протокол Gossip продолжает передавать статус узла его равноправным узлам в кластере. |
| Архитектура | Hadoop следует мастер-раб архитектурного дизайна. Узел имени работает как ведущий, а узел данных работает как ведомый. | Cassandra следует распределенной архитектуре с одноранговой связью между узлами. Все узлы призваны играть одинаковую роль в кластере. Каждый узел независим, но в то же время связан с другими узлами в кластере. |
| Режим доступа к данным | Он использовал карту-уменьшить для чтения / записи. | Это использует язык запросов Cassandra. |
| Хранение метаданных | Hadoop обладает централизованным сервером метаданных. | Кассандра обладает семейством столбцов 'inode' для хранения метаданных |
| Отказоустойчивость | Hadoop уязвим к неудачам. Если главный узел выходит из строя, все идет к броску. | Поскольку у Кассандры нет концепции «ведущий-ведомый», и все узлы имеют одинаковое значение. В случае сбоя какого-либо узла остальные узлы в кластере могут легко обработать запрос. |
| Сжатие данных | Hadoop может сжимать файлы на 10-15% с использованием лучших доступных методов. | Cassandra может сжимать файлы до 80% без каких-либо накладных расходов. |
| Защита данных | Аудит данных и контроль доступа проверяют соответствующие права пользователя / группы. | Данные защищены в Кассандре с дизайном журнала коммитов. Обеспечение безопасности, например механизмы резервного копирования и восстановления, играет важную роль. |
| Задержка | Диапазон времени чтения Hadoop может варьироваться от сотен миллисекунд (в худшем случае) до десятков миллисекунд (в лучшем случае). Задержка записи сравнительно меньше, чем чтение, из-за большого количества узлов. | Cassandra основана на NoSQL, поэтому ее задержка меньше. Это функции чтения / записи быстро. |
| индексирование | Индексирование очень сложно в Hadoop. | Индексировать в Cassandra просто, потому что данные хранятся в паре ключ-значение. |
| Поток данных | В Hadoop данные напрямую записываются в узел данных. | В Кассандре данные сначала записываются в память в формате структуры памяти, который известен как mem-таблица. Когда он заполнен, он записывается на диск. |
| Модель хранения данных | HDFS - это файловая система в Hadoop. Большие файлы разбиваются на куски, а затем реплицируются на множество узлов. | Семейство столбцов ключей пространства - это концепция, которой придерживается Кассандра для хранения данных. Он вводит первичные и вторичные индексы для высокой доступности данных. |
| Коэффициент репликации | Hadoop по умолчанию имеет коэффициент репликации 3. | Значение коэффициента репликации по умолчанию в Cassandra - это количество узлов в центре обработки данных. |
Вывод - Hadoop против Кассандры
Cassandra - это правильный выбор, когда речь заходит о масштабируемости, высокой доступности, малой задержке без ущерба для производительности.
Тем не менее, Hadoop отлично подходит для хранения данных, поиска данных, анализа данных и представления данных об объемных данных. Hadoop не подходит для аналитики в реальном времени.
Hadoop вместе с Cassandra может быть хорошей технологией для параллельного выполнения двух действий:
1. Анализ данных, сгенерированных через сеть, мобильный телефон и т. Д.
2. Обслуживание онлайн-запроса мгновенно.
Это может привести к более быстрому и глубокому извлечению информации за меньшее время. Большие данные будут расти, и, следовательно, такие технологии, как Hadoop, Cassandra всегда будут обновлять и управлять этим миром больших данных.
Рекомендуемая статья
Это было руководство к Разнице между Hadoop vs Cassandra, здесь мы обсудили их значение, сравнение между собой, ключевые различия и выводы. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Узнайте 8 удивительных различий между Talend и SSIS
- Наука Данных против Искусственного Интеллекта - 9 Удивительных Сравнений
- 7 лучших отличий между обучением под наблюдением и обучением без учителя
- Text Mining против Text Analytics - какая из них лучше
- Hadoop vs Spark: различия
- Введение протокола пользовательских дейтаграмм