Rozdíl mezi Hadoopem a Cassandrou
Hadoop je software s otevřeným zdrojovým kódem, který je navržen pro paralelní zpracování a většinou se používá jako datový sklad pro objemná data. Jádrem Hadoop je HDFS (distribuovaný systém souborů Hadoop), který je založen na Map-redukovat. Prostřednictvím funkce Map-redukovat se data zpracovávají paralelně ve více uzlech CPU. To znamená, že spuštění těžké aplikace již není výzvou, protože by to mohlo být spuštěno na více uzlech v klastru. Pojďme prozkoumat zmenšování mapy. Ve skutečnosti se jedná o dva různé úkoly:
1. Mapa: Jedná se o úkol, který vezme vstupní data a rozdělí je na pár pár klíč - hodnota, kterému říkáme n-tice.
2. Zmenšit: Po dokončení úlohy mapy. Poté se redukuje, aby se provedla ještě menší sada n-tic.
Omezit se vždy provádí po mapové úloze. Rámec snižování map se skládá z jednoho hlavního JobTracker a jednoho slave TaskTracker na klastrový uzel. HDFS sestává z jediného NameNode, který spravuje metadata souborového systému a jednoho nebo více slave, které jsou známé jako DataNodes, které jsou zodpovědné za ukládání skutečných dat.
Cassandra je databáze NoSQL, která je navržena pro vysokorychlostní online transakční data. Specialita Cassandry spočívá v tom, že funguje bez jediného bodu selhání.
Cassandra používá protokol drby, aby udržel aktualizovaný stav okolních uzlů v klastru. V případě, že jeden uzel klesne, jiný uzel přebírá svou odpovědnost, dokud není uzel s časovým selháním na konci. Všechny zprávy s drby mají verzi, která je s ní spojena, takže když si uzly vymění drby, starší informace budou přepsány novější verzí drby.
Cassandra podporuje nestrukturovaná data s flexibilním schématem.
Srovnání hlava-hlava mezi Hadoopem a Cassandrou (infografika)
Níže je 17 nejlepších rozdílů mezi Hadoopem a Cassandrou
Klíčové rozdíly mezi Hadoopem a Cassandrou
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi Hadoopem a Cassandrou
1. Hadoop má distribuovaný souborový systém, který je navržen pro paralelní zpracování dat, zatímco Cassandra je databáze NoSQL pro rychlé online transakce.
2. Hadoop je výhodný pro hromadné zpracování dat, zatímco Cassandra je preferován pro zpracování v reálném čase.
3. Hadoop pracuje na architektuře master-slave, zatímco Cassandra pracuje na komunikaci typu peer to peer.
Srovnávací tabulka Hadoop vs Cassandra
Níže je uvedeno klíčové srovnání mezi Hadoopem a Cassandrou
| Základ srovnání | Hadoop | Cassandra |
| Definice | Rámec pro zpracování velkých dat. | Jedná se o distribuovanou databázi NoSQL, která je navržena pro správu obrovského množství dat. Zde NoSQL znamená, že to není jako konvenční databáze. Je to spíš jako hashmap / hashtable, která ukládá data, ve dvojici klíč-hodnota. |
| Podporovaný formát | Hadoop může zpracovat jakýkoli druh dat - strukturované, polostrukturované, nestrukturované nebo obrázky. | Cassandra také zvládne téměř všechny strukturované, polostrukturované, nestrukturované datové sady, ale nikoli obrázky. Je však známo, že Cassandra má nejlepší výsledky na polostrukturovaném datovém souboru. |
| Používání | Hadoop je preferován pro dávkové zpracování dat. | Cassandra je většinou považována za zpracování v reálném čase. |
| Práce | Jádrem Hadoopu je HDFS, což je základ pro další analytické komponenty pro zpracování velkých dat. | Cassandra pracuje na špičkových HDFS. |
| Parametry CAP | Hadoop sleduje CP, to je konzistence a tolerance oddílů. | Cassandra následuje AP, to je dostupnost a tolerance oddílů. |
| Sdělení | Hadoop používá RPC / TCP a UDP pro komunikaci mezi uzly v klastru. | Protokol používaný pro komunikaci mezi uzly je drby protokol. Protokol drby stále vysílá stav uzlu do svých rovnocenných uzlů v klastru. |
| Architektura | Hadoop se řídí architektonickým designem master-slave. Uzel jmen funguje jako Master, zatímco datový uzel funguje jako slave. | Cassandra sleduje distribuovanou architekturu s vzájemnou komunikací mezi uzly. Všechny uzly jsou navrženy tak, aby hrály stejnou roli v klastru. Každý uzel je nezávislý a zároveň je spojen s dalšími uzly v klastru. |
| Režim přístupu k datům | Ke čtení / zápisu používal map-redukovat. | Používá se dotazovací jazyk Cassandra. |
| Úložiště metadat | Hadoop má centralizovaný server metadat. | Cassandra vlastní rodinu sloupců „inode“, aby bylo možné ukládat informace o metadatech |
| Odolnost proti chybám | Hadoop je náchylný k selhání. Pokud hlavní uzel klesne, všechno jde o házení. | Protože Cassandra nemá koncept master-slave a všechny uzly mají stejnou hodnotu. V případě selhání kteréhokoli uzlu může zbytek uzlů v klastru požadavek snadno zvládnout. |
| Komprese dat | Hadoop dokáže komprimovat soubory 10-15% pomocí nejlepších dostupných technik. | Cassandra dokáže komprimovat soubory až do 80% bez jakýchkoli režijních nákladů. |
| Ochrana dat | Audit dat a kontrola přístupu ověřují příslušná oprávnění uživatele / skupiny. | Data jsou v Cassandře chráněna návrhem protokolu potvrzení. Vestavěné zabezpečení, jako jsou mechanismy zálohování a obnovy, hraje důležitou roli. |
| Latence | Časový rozsah čtení Hadoop se může lišit od stovek milisekund (v nejhorším případě) do desítek milisekund (v nejlepším případě). Latence zápisu je relativně menší než čtení, protože je velký počet uzlů. | Cassandra je založena na NoSQL, proto je její latence menší. Funkce čtení a zápisu jsou rychlé. |
| Indexování | Indexace je v Hadoopu velmi obtížná. | Indexování je v Cassandře jednoduché, protože data jsou uložena ve dvojici klíč-hodnota. |
| Datový tok | V Hadoopu jsou data zapsána přímo do datového uzlu. | V Cassandře jsou data nejprve zapsána do paměti ve formátu struktury paměti, který je známý jako mem-table. Jakmile je tato plná, zapíše se na disk. |
| Model ukládání dat | HDFS je systém souborů v Hadoopu. Velké soubory jsou rozděleny na kousky a poté replikovány do mnoha uzlů. | Rodina sloupců v prostoru klíčů je koncept, po kterém Cassandra ukládá data. Zavádí primární a sekundární indexy pro vysokou dostupnost dat. |
| Faktor replikace | Hadoop má ve výchozím nastavení replikační faktor 3. | Výchozí hodnota faktoru replikace v Cassandře je počet uzlů v datovém centru. |
Závěr - Hadoop vs Cassandra
Cassandra je tou správnou volbou, pokud jde o škálovatelnost, vysokou dostupnost, nízkou latenci, aniž by došlo ke snížení výkonu.
Hadoop je však skvělý nástroj pro ukládání dat, vyhledávání dat, analýzu dat a vykazování objemových dat. Hadoop není vhodný pro analytiku v reálném čase.
Hadoop spolu s Cassandrou může být dobrou technologií pro souběžné provádění dvou činností:
1. Analýza dat generovaných přes web, mobil atd.
2. Okamžité doručení požadavku online.
To může vést k rychlejšímu a hlubšímu extrahování poznatků za kratší dobu. Velká data se budou dále rozvíjet, a proto technologie jako Hadoop, Cassandra bude neustále udržovat aktualizaci a vládnout tomuto velkému světu dat.
Doporučený článek
Toto byl průvodce rozdílem mezi Hadoopem a Cassandrou, kde jsme diskutovali o jejich významu, vzájemných porovnáváních, klíčových rozdílech a závěrech. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Zjistěte 8 úžasného rozdílu mezi Talendem a SSIS
- Data Science vs Artificial Intelligence - 9 Úžasné srovnání
- Nejlepší 7 rozdílů mezi supervidovaným učením a nedohledávaným učením
- Těžba textu vs analýza textu - který z nich je lepší
- Hadoop vs Spark: Rozdíly
- Představení protokolu User Datagram