Razlika između Hadoopa i Elasticsearch-a
Hadoop je okvir koji pomaže u postupanju s voluminoznim podacima u samo nekoliko sekundi, pri čemu se tradicionalni načini ne uspijevaju nositi. Potrebna je podrška više strojeva da bi se proces paralelno pokretao proces. Elasticsearch djeluje poput sendviča između Logstasha i Kibane. Tamo gdje je Logstash odgovoran za prikupljanje podataka iz bilo kojeg izvora podataka, elastična pretraga analizira podatke i na kraju, kibana daje korisne uvide iz nje. Ovo rješenje čini aplikacije snažnijima za rad u složenim zahtjevima ili zahtjevima pretraživanja.
Sada ćemo detaljno dočekati temu:
Njegov jedinstveni način upravljanja podacima (posebno dizajniran za velike podatke), koji uključuje krajnji proces pohrane, obrade i analize. Ovaj jedinstveni način naziva se MapReduce. Programeri pišu programe u okviru MapReduce kako bi paralelno izvodili opsežne podatke kroz distribuirane procesore.
Potom se postavlja pitanje, nakon što se podaci distribuiraju za obradu u različite strojeve, kako se proizvodnja nakuplja na sličan način?
Odgovor je: MapReduce generira jedinstveni ključ koji se dodaje distribuiranim podacima na raznim strojevima. MapReduce prati obradu podataka. Kad se to učini, taj jedinstveni ključ koristi se za skupljanje svih obrađenih podataka. To daje osjećaj svih poslova obavljenih na jednom stroju.
Skalabilnost i pouzdanost savršeno se brinu u MapReduce of Hadoop. Ispod su neke funkcionalnosti MapReduce:
- Mapa se zatim Smanji: Ako želite pokrenuti posao, on se dijeli na pojedinačne dijelove koji se nazivaju zadatak. Funkcija Mapper uvijek će se prvo pokretati za sve zadatke, a zatim će na sliku doći samo funkcija redukcije. Čitav će se postupak nazvati dovršen tek kada funkcija redukcije završi svoj posao za sve distribuirane zadatke.
- Tolerant pogreške: Uzmite scenarij, kada jedan čvor silazi tijekom obrade zadatka? Otkucaji srca tog čvora ne dopiru do motora MapReduce-a ili recimo Master čvora. Tada u tom slučaju Glavni čvor zadaje taj zadatak nekom drugom čvorištu kako bi završio zadatak. Štoviše, neobrađeni i obrađeni podaci čuvaju se u HDFS (Hadoop Distributed File System), koji je Hadoop-ov pohrambeni sloj sa zadanim faktorom replikacije od 3. To znači, ako jedan čvor ide dolje, još su dva čvora živa s istim podacima.
- Fleksibilnost: Možete pohraniti bilo koju vrstu podataka: strukturirane, polustrukturirane ili nestrukturirane.
- Sinkronizacija: Sinkronizacija je ugrađena karakteristika Hadoopa. Ovo osigurava, smanjenje će početi samo ako se sva funkcija mapiranja izvrši sa zadatkom. "Shuffle" i "Sort" mehanizam je koji posao olakšava. Elasticsearch je JSON-ov jednostavan, ali moćan analitički alat za indeksiranje dokumenata i moćno pretraživanje cijelog teksta.
Sl. 2
U ELK-u su sve komponente otvorenog koda. ELK uzima veliki zamah u IT okruženju za analizu dnevnika, web analitiku, poslovnu inteligenciju, analizu usklađenosti itd. ELK je prikladan za poslovanje u kojem dolaze ad hoc zahtjevi i podaci se moraju brzo analizirati i vizualizirati.
ELK je izvrstan alat za Tech startapove koji si ne mogu priuštiti kupnju licence za proizvod za analizu zapisa kao što je Splunk. Štoviše, proizvodi otvorenog koda su uvijek bili fokus u IT industriji.
Usporedba između Hadoopa i Elasticsearcha (Infographics)
Ispod je 9 najboljih usporedbi Hadoopa sa Elasticsearchom
Ključna razlika između Hadoopa i Elasticsearch-a
Ispod su popisi točaka, opišite ključne razlike između Hadoopa i Elasticsearcha:
- Hadoop je distribuirao datotečni sustav dizajniran za paralelnu obradu podataka, dok je ElasticSearch tražilica.
- Hadoop pruža mnogo veću fleksibilnost s raznim alatima u usporedbi s ES-om.
- Hadoop može pohraniti mnoštvo podataka, a ES ne može.
- Hadoop može podnijeti opsežnu obradu i složenu logiku, gdje ES može podnijeti samo ograničenu obradu i osnovnu logiku agregacije.
Usporedba tablica Hadoop vs Elasticsearch
| Osnove usporedbe | Hadoop | Elasticsearch |
| Princip rada | Na temelju MapReduce | Na temelju JSON-a i stoga jezika specifičnog za Domenu |
| Složenost | Rukovanje MapReduceom je relativno složeno | DSL zasnovan na DSL-u prilično je lagan za razumijevanje i implementaciju |
| Shema | Hadoop se temelji na NoSQL tehnologiji, pa stoga i lako prenosi podatke u bilo koji oblik ključa i vrijednosti | ES preporučuje da podaci prije prijenosa budu u obliku generičkog ključa i vrijednosti |
| Skupno učitavanje | Skupni prijenos ovdje nije izazovan | ES posjeduju ograničenje međuspremnika. Ali to bi se moglo produljiti nakon analize neuspjeha u tom trenutku. |
| Postaviti | 1. Postavljanje Hadoopa u proizvodno okruženje je jednostavno i produljivo.
2. Postavljanje Hadoop klastera je glađe od ES-a. | 1. Postavljanje ES-a uključuje proaktivnu procjenu volumena podataka. Nadalje, početno postavljanje zahtijeva i hit i probnu metodu. Mnogo postavki treba promijeniti kad se povećava količina podataka. Na primjer, Shard po indeksu mora se postaviti u početnom kreiranju indeksa. Ako je potrebno podešavanje to se ne može učiniti. Morat ćete stvoriti svježu.
2. Postavljanje ElasticSearch klastera je sklonije pogreškama. |
| Upotreba analitike | Hadoop s HBaseom nema tako napredne mogućnosti pretraživanja i analitičkog pretraživanja kao što su ES | Analitika je naprednija i upiti pretraživanja sazrijevaju u ES-u |
| Podržani jezici programiranja | Hadoop nema razne programske jezike koji ga podržavaju. | ES ima mnogo Ruby, Lua, Go itd., Kojih nema u Hadoopu |
| Preferirana upotreba | Za serijsku obradu | Pitanja i rezultat u stvarnom vremenu |
| Pouzdanost | Hadoop je pouzdan od testiranja do proizvodnog okruženja | ES je pouzdan u malom i srednjem okruženju. To se ne uklapa u proizvodno okruženje u kojem postoji puno podatkovnih centara i klastera. |
Zaključak - Hadoop vs Elasticsearch
Na kraju, to zapravo ovisi o vrsti podataka, volumenu i slučaju upotrebe, na jednom se radi. Ako je žarište jednostavnog pretraživanja i web analitike, onda je bolje s Elasticsearchom. Iako ako postoji velika potražnja za skaliranjem, količinom podataka i kompatibilnošću s alatima treće strane, Hadoop instanca je odgovor na to. Međutim, Hadoop integracija u ES otvara novi svijet za teške i velike aplikacije. Korištenje pune snage Hadoopa i Elasticsearcha može pružiti dobru platformu za obogaćivanje maksimalne vrijednosti iz velikih podataka.
Preporučeni članci:
Ovo je vodič za Hadoop vs Elasticsearch, njihovo značenje, usporedba, glava prema glavi, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Kako razbiti Hadoop programera za pitanja
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Znajte 12 korisnih razlika
- Kako razbiti Hadoopin razvojni razgovor?
- Zašto je inovacija najkritičniji aspekt velikih podataka?
- Najbolji vodič na Hadoop vs Spark