Rozdíl mezi Hadoopem a Elasticsearchem
Hadoop je rámec, který pomáhá při zpracování objemných dat za zlomek vteřin, kde tradiční způsoby nezvládají. Berou podporu více strojů, aby proces probíhal paralelně distribuovaným způsobem. Elasticsearch funguje jako sendvič mezi Logstashem a Kibanou. Tam, kde je Logstash zodpovědný za načtení dat z jakéhokoli zdroje dat, elastické vyhledávání analyzuje data a nakonec, kibana z toho dá použitelné vhledy. Toto řešení dělá aplikace výkonnějšími při práci na složitých požadavcích nebo požadavcích vyhledávání.
Nyní se na toto téma těšíme podrobně:
Její jedinečný způsob správy dat (speciálně navržený pro velká data), který zahrnuje proces ukládání, zpracování a analýzy od konce do konce. Tento jedinečný způsob se nazývá MapReduce. Vývojáři píšou programy v rámci MapReduce, aby mohli rozsáhlá data spouštět paralelně napříč distribuovanými procesory.
Poté vyvstává otázka, jakmile se data distribuují pro zpracování do různých strojů, jak se výstup hromadí podobným způsobem?
Odpověď zní: MapReduce generuje jedinečný klíč, který se připojí k distribuovaným datům v různých strojích. MapReduce sleduje zpracování dat. A jakmile je hotovo, tento jedinečný klíč se používá k sestavení všech zpracovaných dat. To dává pocit veškeré práce provedené na jednom stroji.
O škálovatelnost a spolehlivost se v MapReduce společnosti Hadoop perfektně stará. Níže jsou uvedeny některé funkce MapReduce:
- Mapa poté zmenší: Pro spuštění úlohy se rozdělí na jednotlivé kousky, které se nazývají úloha. Funkce Mapper bude vždy spuštěna jako první pro všechny úkoly, pak se do obrázku objeví pouze funkce redukce. Celý proces bude označen jako dokončený, pouze pokud funkce redukce dokončí práci pro všechny distribuované úkoly.
- Odolnost proti chybám: Vezměte scénář, když jeden uzel během zpracování úlohy klesne? Srdeční tep tohoto uzlu nedosahuje motoru MapReduce nebo neřídí hlavní uzel. Poté v tomto případě hlavní uzel přiřadí tuto úlohu jinému uzlu, aby úlohu dokončil. Kromě toho jsou nezpracovaná a zpracovaná data uložena v HDFS (Hadoop Distributed File System), což je paměťová vrstva Hadoop s výchozím replikačním faktorem 3. To znamená, že pokud jeden uzel klesne, stále zůstanou naživu dva stejná data.
- Flexibilita: Můžete ukládat jakýkoli typ dat: strukturovaná, polostrukturovaná nebo nestrukturovaná.
- Synchronizace: Synchronizace je zabudovaná charakteristika Hadoopu. Tím je zajištěno, že se redukce spustí, pouze pokud je veškerá funkce mapovače prováděna s jeho úkolem. „Shuffle“ a „Sort“ je mechanismus, díky kterému je výstup úlohy hladší. Elasticsearch je jednoduchý, ale výkonný analytický nástroj založený na JSON pro indexování dokumentů a výkonné fulltextové vyhledávání.
Obr
V ELK jsou všechny komponenty open source. Společnost ELK je v prostředí IT velmi dynamická pro analýzu protokolů, webovou analytiku, obchodní inteligenci, analýzu souladu atd. ELK je vhodný pro podnikání, kde přicházejí žádosti ad hoc a data musí být rychle analyzována a vizualizována.
ELK je skvělý nástroj, který je třeba použít pro technologické startupy, které si nemohou dovolit zakoupit licenci pro produkt analýzy protokolu, jako je Splunk. Kromě toho se v IT průmyslu vždy zaměřovaly produkty s otevřeným zdrojovým kódem.
Srovnání mezi hlavami mezi Hadoopem a Elasticsearchem (infografika)
Níže je prvních 9 srovnání mezi Hadoopem a Elasticsearchem
Klíčový rozdíl mezi Hadoopem a Elasticsearchem
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi Hadoop a Elasticsearch:
- Hadoop má distribuovaný souborový systém, který je navržen pro paralelní zpracování dat, zatímco ElasticSearch je vyhledávač.
- Hadoop poskytuje mnohem větší flexibilitu s různými nástroji ve srovnání s ES.
- Hadoop může ukládat dostatek dat, zatímco ES nemůže.
- Hadoop zvládne rozsáhlé zpracování a komplexní logiku, kde ES zvládne pouze omezené zpracování a základní logiku agregace.
Srovnávací tabulka Hadoop vs Elasticsearch
| Základ srovnání | Hadoop | Elasticsearch |
| Pracovní princip | Na základě MapReduce | Založeno na JSON, a tedy na doménovém jazyce |
| Složitost | Manipulace s MapReduce je poměrně složitá | DSL založené na JSON je docela snadno pochopitelné a implementovatelné |
| Schéma | Hadoop je založen na technologii NoSQL, a proto je snadné nahrávat data v libovolném formátu klíč-hodnota | Společnost ES doporučuje před nahráním data v obecném formátu klíč – hodnota |
| Hromadné nahrávání | Hromadné nahrávání zde není náročné | ES mají určitý limit vyrovnávací paměti. Ale to by mohlo být rozšířeno po analýze selhání, ke kterému došlo. |
| Založit | 1.Nastavení Hadoop ve výrobním prostředí je snadné a rozšiřitelné.
2. Nastavení klastrů Hadoop je plynulejší než ES. | 1.Nastavení ES zahrnuje proaktivní odhad objemu dat. Počáteční nastavení navíc vyžaduje metodu zásahu a zkušební metody. Při zvyšování objemu dat je třeba mnoho nastavení změnit. Například Shard na index musí být nastaven při počátečním vytváření indexu. Pokud to vyžaduje vyladění, které nelze provést. Budete si muset vytvořit nový.
2.Nastavení klastru ElasticSearch je náchylnější k chybám. |
| Použití Analytics | Hadoop s HBase nemá takové pokročilé možnosti vyhledávání a analytické vyhledávání, jako je ES | Analytics je pokročilejší a vyhledávací dotazy jsou vyzrálé v ES |
| Podporované programovací jazyky | Hadoop nemá celou řadu programovacích jazyků, které ji podporují. | ES má mnoho Ruby, Lua, Go atd., Které v Hadoopu nejsou |
| Preferované použití | Pro dávkové zpracování | Dotazy a výsledky v reálném čase |
| Spolehlivost | Hadoop je spolehlivý od testovacího prostředí až po produkční prostředí | ES je spolehlivý v malém a středním prostředí. To se nehodí do produkčního prostředí, kde existuje mnoho datových center a klastrů. |
Závěr - Hadoop vs Elasticsearch
Nakonec to záleží na typu dat, objemu a případu použití, na kterém člověk pracuje. Pokud se zaměřujeme na jednoduché vyhledávání a webovou analytiku, je lepší jít s Elasticsearch. Zatímco v případě rozsáhlé poptávky po škálování, objemu dat a kompatibilitě s nástroji třetích stran je odpovědí instance Hadoop. Integrace Hadoopu s ES však otevírá nový svět pro těžké a velké aplikace. Využití plného výkonu společností Hadoop a Elasticsearch může poskytnout dobrou platformu pro obohacení maximální hodnoty z velkých dat.
Doporučené články:
Toto byl průvodce Hadoop vs Elasticsearch, jejich význam, srovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Jak rozbít rozhovor s vývojářem Hadoop Otázky
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Poznejte 12 užitečných rozdílů
- Jak rozbít rozhovor s vývojářem Hadoop?
- Proč inovace nejkritičtějším aspektem velkých dat?
- Nejlepší průvodce Hadoop vs Spark