Különbség a Hadoop és a Cassandra között
A Hadoop egy nyílt forráskódú szoftver, amelyet a párhuzamos feldolgozás kezelésére fejlesztettek ki, és amelyet főként adattárházként használnak nagy mennyiségű adat tárolására. A Hadoop magja a HDFS (Hadoop elosztott fájlrendszer), amely a Map-csökkentésen alapul. A Map-redukció révén az adatokat párhuzamosan, több CPU-csomópontban kell feldolgozni. Ez azt jelenti, hogy a nehéz alkalmazások futtatása nem jelent több kihívást, mivel ezt a fürt több csomópontján is futtathatjuk. Fedezzük fel a Map-redukciót. Valójában ez két különféle feladat:
1. Térkép: Ez egy olyan feladat, amely felveszi a bemeneti adatokat és bontja azokat kulcs-érték párra, amelyeket tupláknak hívunk.
2. Csökkentés: Miután a térképkészítés elvégzi a munkát. Ezt akkor adják meg, hogy csökkentsék, hogy még egy kisebb sorozatot hajtsanak végre.
A csökkentést mindig a térképfeladat után hajtják végre. A térképcsökkentő keret egyetlen master JobTracker-ből és egy slave TaskTracker-ből áll, klaszter-csomópontonként. A HDFS egyetlen NameNode-ból áll, amely a fájlrendszer metaadatait kezeli, és egy vagy több DataNodes néven ismert slave-t, amelyek a tényleges adatok tárolásáért felelnek.
A Cassandra NoSQL adatbázis, amelyet nagy sebességű, online tranzakciós adatokhoz terveztek. A Cassandra sajátossága abban rejlik, hogy egyetlen kudarc nélkül működik.
A Cassandra pletykálási protokollt használ a fürtben lévő környező csomópontok frissített állapotának megőrzésére. Ha az egyik csomópont leesik, egy másik csomópont vállalja a felelősséget, amíg az időhiányos csomópont nem áll fenn. Az összes pletykaüzenethez hozzá van rendelve egy verzió, tehát amikor a csomópontok cserélik a pletykákat, a régebbi információkat a pletykák újabb verziója írja felül.
A Cassandra rugalmas sémával támogatja a strukturálatlan adatokat.
Head-to-Head összehasonlítás a Hadoop és Cassandra között (Infographics)
Az alábbiakban a Hadoop és Cassandra közötti 17 legjobb különbség látható
Legfontosabb különbségek a Hadoop és Cassandra között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a Hadoop és Cassandra közötti legfontosabb különbségeket
1. A Hadoop elosztotta a fájlrendszert, amelyet párhuzamos adatfeldolgozásra terveztek, míg a Cassandra NoSQL adatbázis a gyors online tranzakciókhoz.
2. A Hadoop a tömeges adatsorozatok feldolgozása, míg a Cassandra a valós idejű feldolgozás.
3. A Hadoop a master-slave architektúrán dolgozik, míg Cassandra a peer-to-peer kommunikáción.
Hadoop és Cassandra összehasonlító táblázat
Az alábbiakban bemutatjuk a Hadoop és Cassandra közötti kulcsfontosságú összehasonlítást
| Az összehasonlítás alapja | Hadoop | Cassandra |
| Meghatározás | Nagy adatfeldolgozási keret. | Elosztott NoSQL adatbázis, amelyet hatalmas mennyiségű adat kezelésére terveztek. A NoSQL itt azt jelenti, hogy nem olyan, mint egy hagyományos adatbázis. Ez inkább olyan, mint a hashmap / hashtable, amely az adatokat kulcs-érték párban tárolja. |
| Támogatott formátum | A Hadoop bármilyen adatot kezelhet - strukturált, félig strukturált, nem strukturált vagy képeket. | A Cassandra szinte az összes strukturált, félig strukturált, nem strukturált adatkészletet is képes kezelni, de a képeket nem. A Cassandra azonban ismert, hogy a legjobban teljesít egy félig strukturált adatkészleten. |
| Használat | Az adatok kötegelt feldolgozása a Hadoop. | A Cassandrát többnyire valós idejű feldolgozásra veszik figyelembe. |
| Munka | A Hadoop magja a HDFS, amely alapja más analitikai komponenseknek a nagy adatok kezelésére. | A Cassandra dolgozik a HDFS tetején. |
| CAP paraméterek | Hadoop követi a CP-t, azaz a konzisztenciát és a partíciós toleranciát. | A Cassandra követi az AP-t, azaz a rendelkezésre állás és a partíciós tolerancia. |
| közlés | A Hadoop RPC / TCP-t és UDP-t használ a fürt csomópontjai közötti kommunikációhoz. | A csomópontok közötti kommunikációhoz használt pletyka protokoll. A Gossip protokoll tovább továbbítja a csomópont állapotát a klaszter társ-csomópontjaira. |
| Építészet | Hadoop a mester-szolga építészeti tervezést követi. A névcsomópont Master, míg az adatcsomópont slaveként működik. | A Cassandra az elosztott architektúrát követi a csomópontok közötti peer-peer kommunikációval. Az összes csomópontot úgy tervezték, hogy ugyanazt a szerepet játssza a fürtben. Minden csomópont független, ugyanakkor kapcsolódik a fürt többi csomópontjához. |
| Adathozzáférési mód | A térkép-redukciót használta az olvasáshoz / íráshoz. | Ez a Cassandra lekérdezési nyelvet használja. |
| Metaadat-tárolás | A Hadoop központi metaadat-kiszolgálóval rendelkezik. | A Cassandra rendelkezik „inode” oszlopcsaládgal a metaadat-információk tárolására |
| Hibatűrés | A Hadoop érzékeny a kudarcra. Ha a mestercsomópont csökken, akkor minden dobálásra kerül. | Mivel a Cassandranak nincs master-slave koncepciója, és az összes csomópont értéke azonos. Bármely csomópont meghibásodása esetén a fürt többi csomópontja könnyen kezelheti a kérelmet. |
| Adattömörítés | A Hadoop a rendelkezésre álló legjobb technikákkal tömörítheti a fájlokat 10-15% -kal. | A Cassandra a fájlokat akár 80% -ig is tömörítheti, fej nélkül. |
| Adat védelem | Az adat audit és a hozzáférés-ellenőrzés ellenőrzi a megfelelő felhasználói / csoport engedélyeket. | Az adatokat Cassandra védi a kötelezettségvállalási napló tervezésével. A biztonságba építés, mint például a biztonsági mentés és a visszaállítás mechanizmusai fontos szerepet játszanak. |
| Késleltetés | A Hadoop leolvasási ideje változhat száz milliszekundumban (a legrosszabb esetben) tíz milliszekundumban (a legjobb esetben). Az írási késleltetés viszonylag kevesebb, mint az olvasás, sok csomópont miatt. | A Cassandra a NoSQL-en alapul, ennélfogva késése kevesebb. Az olvasási / írási funkciók gyorsak. |
| Az indexelés | Az indexelés nagyon nehéz a Hadoopban. | Az indexelés egyszerű a Cassandra-ban, mivel az adatokat kulcs-érték párban tárolják. |
| Adatáramlás | A Hadoop alkalmazásban az adatokat közvetlenül az adatcsomópont írja. | Cassandra-ban az adatokat először a memóriába írják memóriaszerkezet formátumban, amelyet mem-table néven hívnak. Ha ez megtelt, a lemezre írja. |
| Adattárolási modell | A HDFS a Hadoop fájlrendszere. A nagy fájlokat darabokra bontják, majd sok csomópontba replikálják. | A Kulcsok oszlopcsalád a Cassandra által követett koncepció az adatok tárolására. Bevezeti az elsődleges és másodlagos mutatókat az adatok magas rendelkezésre állása érdekében. |
| Replikációs faktor | A Hadoop replikációs tényezője alapértelmezés szerint 3. | A replikációs tényező alapértelmezett értéke Cassandra-ban az adatközpont csomópontjainak száma. |
Következtetés - Hadoop vs Cassandra
A Cassandra a megfelelő választás a méretezhetőség, a magas rendelkezésre állás és az alacsony késleltetés szempontjából a teljesítmény veszélyeztetése nélkül.
A Hadoop azonban remek, amikor adattárolásra, adatkeresésre, adatelemzésre és nagy mennyiségű adat adatszolgáltatására van szükség. A Hadoop nem javasolható valós idejű elemzésre.
A Hadoop és a Cassandra együtt jó technológia lehet két tevékenység párhuzamos végrehajtására:
1. Interneten, mobilon stb. Előállított adatok elemzése
2. Az online kérés azonnali kiszolgálása.
Ez rövidebb idővel gyorsabb és mélyebb betekintést eredményezhet. A nagy adatok növekedni fognak, így a Hadoop, a Cassandra technológiát mindig folyamatosan frissítik és irányítják ezt a nagy adatvilágot.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Hadoop és a Cassandra közötti különbséghez, itt megvitattuk azok jelentését, az összehasonlítást, a fő különbségeket és a következtetéseket. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Tudja meg a 8 csodálatos különbséget a Talend és az SSIS között
- Adattudomány vs. mesterséges intelligencia - 9 félelmetes összehasonlítás
- A 7 legjobb különbség a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás között
- Szövegbányászat vs szöveges elemzés - melyik a jobb
- Hadoop vs Spark: Különbségek
- A felhasználói Datagram Protokoll bevezetése