Különbség a Hadoop és az Elasticsearch között
A Hadoop egy olyan keret, amely elősegíti a nagy mennyiségű adatok másodpercek alatt történő kezelését, ahol a hagyományos módszerek nem képesek kezelni. Számos gép támogatását igényli a folyamat párhuzamos, elosztott módon történő futtatása. Az Elasticsearch úgy működik, mint egy szendvics a Logstash és a Kibana között. Ahol a Logstash felelős az adatok bármilyen adatforrásból történő letöltéséért, az elasztikus keresés elemzi az adatokat, és végül a kibana adja meg a bevált betekintést. Ez a megoldás hatékonyabbá teszi az alkalmazásokat a komplex keresési követelmények vagy igények kielégítéséhez.
Várjuk most részletesen a témát:
Az adatkezelés egyedülálló módja (kifejezetten a nagy adatok számára), amely magában foglalja a tárolás, feldolgozás és elemzés folyamatát. Ezt az egyedülálló módszert MapReduce néven hívják. A fejlesztők a MapReduce keretén belül írják a programokat, hogy a kiterjedt adatokat párhuzamosan futtassák az elosztott processzorok között.
Ezután felmerül a kérdés, miután az adatokat elosztották feldolgozásra különféle gépeken, hogyan halmozódik fel a kimenet hasonló módon?
A válasz az, hogy a MapReduce létrehoz egy egyedi kulcsot, amelyet a különféle gépeken elosztott adatokhoz csatolnak. A MapReduce nyomon követi az adatok feldolgozását. És ha elkészült, akkor ezt az egyedi kulcsot használják az összes feldolgozott adat összeillesztésére. Ez érzi magát az egyetlen gépen végzett minden munka.
A méretezhetőséget és a megbízhatóságot tökéletesen gondoskodik a MapReduce of Hadoop. Az alábbiakban bemutatjuk a MapReduce néhány funkcióját:
- A térkép, majd a Kicsinyítés menüpontot : Egy feladat futtatásához az egyes részekre osztódik, amelyeket feladatnak hívnak. A Mapper funkció az összes feladatnál mindig először fut, majd csak a funkció csökkentése kerül a képbe. A teljes folyamatot csak akkor nevezzük befejezettnek, ha a redukciós funkció befejezi az összes elosztott feladatot.
- Hibatolerancia: Vessen egy forgatókönyvet, amikor egy csomópont leesik a feladat feldolgozása közben? Ennek a csomópontnak a szívverése nem éri el a MapReduce motorját vagy a Master csomópontot. Ezután a mester csomópont hozzárendeli a feladatot egy másik csomóponthoz a feladat befejezéséhez. Ezenkívül a feldolgozatlan és feldolgozott adatokat a HDFS-ben (Hadoop Distributed File System) tárolják, amely a Hadoop tárolási rétege, alapértelmezett replikációs tényezője 3. Ez azt jelenti, hogy ha egy csomópont lefelé marad, akkor még mindig két csomópont él ugyanazon adatokkal.
- Rugalmasság: Bármely típusú adatot tárolhat: strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlan.
- Szinkronizálás: A szinkronizálás a Hadoop beépített jellemzője. Ez biztosítja, hogy a csökkentés csak akkor indul el, ha az összes térképező funkciót a feladatával hajtják végre. A „Shuffle” és a „Sort” az a mechanizmus, amely simábbá teszi a munka eredményét. Az Elasticsearch egy JSON alapú egyszerű, mégis hatékony elemző eszköz a dokumentum indexeléséhez és a teljes szöveg kereséséhez.
2. ábra
Az ELK-ben az összes elem nyílt forrású. Az ELK nagy lendületet kap az informatikai környezetben a naplóelemzés, webanalitika, üzleti intelligencia, megfelelőség-elemzés stb. Számára. Az ELK alkalmas az üzleti életben, ahol ad hoc kérelmek érkeznek, és az adatokat gyorsan elemezni és megjeleníteni kell.
Az ELK remek eszköz a Tech kezdő vállalkozásainak, akik nem engedhetik meg maguknak, hogy megvásárolják a log elemzési termékek, például a Splunk licencét. Sőt, a nyílt forráskódú termékek mindig is a hangsúlyt fektették az informatikai iparban.
A fej közötti összehasonlítás a Hadoop és az Elasticsearch között (Infographics)
Az alábbiakban a Hadoop és az Elasticsearch közötti 9 legfontosabb összehasonlítás található
Legfontosabb különbség a Hadoop és az Elasticsearch között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a Hadoop és az Elasticsearch közötti legfontosabb különbségeket:
- A Hadoop elosztotta a fájlrendszert, amelyet párhuzamos adatfeldolgozásra terveztek, míg az ElasticSearch a keresőmotor.
- A Hadoop sokkal nagyobb rugalmasságot biztosít számos eszközzel, összehasonlítva az ES-szel.
- A Hadoop rengeteg adatot képes tárolni, míg az ES nem.
- A Hadoop képes kezelni az kiterjedt feldolgozást és a komplex logikát, ahol az ES csak korlátozott feldolgozási és alapvető logikai logikákat képes kezelni.
Hadoop vs Elasticsearch összehasonlító táblázat
| Az összehasonlítás alapja | Hadoop | Elasticsearch |
| Működési elv | A MapReduce alapján | A JSON és így a domain-specifikus nyelv alapján |
| Bonyolultság | A MapReduce kezelése viszonylag összetett | A JSON alapú DSL meglehetősen könnyen érthető és megvalósítható |
| Séma | A Hadoop a NoSQL technológián alapul, így könnyű feltölteni az adatokat bármilyen kulcsértékű formátumban | Az ES azt ajánlja, hogy az adatok feltöltése előtt általános kulcsértékű formátumban legyenek |
| Tömeges feltöltés | A tömeges feltöltés itt nem kihívást jelent | Az ES-nek van valamilyen pufferkorlátja. Ezt azonban meg lehet hosszabbítani, miután elemeztük a hibát, amely akkor történt. |
| Beállít | 1.A Hadoop üzembe helyezése a termelési környezetben egyszerű és bővíthető.
2. A Hadoop klaszterek beállítása simább, mint az ES. | 1.Az ES beállításához az adatmennyiség proaktív becslése szükséges. Ezenkívül a kezdeti beállításhoz hit és próba módszer is szükséges. Számos beállítást meg kell változtatni, amikor az adatmennyiség növekszik. Például az index alapszikáját az index kezdeti létrehozásakor be kell állítani. Ha erre szüksége van egy csípésre, amit nem lehet megtenni. Új képet kell készítenie.
2.Az ElasticSearch fürt felállítása hajlamosabb a hibákra. |
| Analytics használat | A Hadoop with HBase nem rendelkezik olyan fejlett keresési és elemzési lehetőségekkel, mint az ES | Az Analytics fejlettebb, és a keresési lekérdezések érlelik az ES-ben |
| Támogatott programozási nyelvek | A Hadoopnak nincs sokféle programozási nyelv, amely támogatja. | Az ES-nek sok Ruby, Lua, Go stb. Van, amelyek nincsenek itt Hadoopban |
| Előnyben részesített felhasználás | Kötegelt feldolgozáshoz | Valós idejű lekérdezések és eredmények |
| Megbízhatóság | A Hadoop megbízható a tesztelési környezettől a termelési környezetig | Az ES megbízható kis és közepes méretű környezetben. Ez nem felel meg a termelési környezetben, ahol sok adatközpont és klaszter létezik. |
Következtetés - Hadoop vs Elasticsearch
A végén valójában az adattípustól, a kötettől és a felhasználási körülményektől függ, az egyik dolgozik. Ha az egyszerű keresés és a webes elemzés áll a középpontban, akkor az Elasticsearch-t jobb választani. Míg ha nagy igény mutatkozik a méretezésre, az adatmennyiségre és a harmadik féltől származó eszközökkel való kompatibilitásra, a Hadoop példája a válasz erre. A Hadoop és az ES közötti integráció azonban új világot nyit meg a nehéz és nagy alkalmazások számára. A Hadoop és az Elasticsearch teljes teljesítményének kihasználása jó platformot jelenthet a maximális érték gazdagításához a nagy adatokból.
Ajánlott cikkek:
Ez egy útmutató a Hadoop vs Elasticsearch, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Hogyan lehet feltörni a Hadoop fejlesztői interjú kérdéseit
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Ismerje meg a 12 hasznos különbséget
- Hogyan lehet feltörni a Hadoop fejlesztői interjút?
- Miért az innováció a nagy adatok kritikus szempontja?
- A legjobb útmutató a Hadoop vs Spark oldalról