Razlika između Hadoopa i Cassandra
Hadoop je softver otvorenog koda koji je dizajniran za obradu paralelnih obrada i uglavnom se koristi kao skladište podataka za obim podataka. Jezgra Hadoopa je HDFS (Hadoop distribuirani datotečni sustav) koji se temelji na Map-reduciranju. Kroz smanjenje karte, podaci se obrađuju paralelno, u više CPU čvorova. To znači da pokretanje velike aplikacije više nije izazov, jer se to može pokrenuti na više čvorova u klasteru. Istražimo kartu-smanji. Zapravo, to su dva različita zadatka:
1. Karta: To je zadatak koji uzima ulazne podatke i razlaže ih u par ključ-vrijednost, koji nazivamo tuples.
2. Smanji: Nakon što zadatak karte završi svoj posao. Potom se daje da smanji kako bi izveo još manji skup tupola.
Smanjivanje se uvijek izvodi nakon zadatka s kartom. Okvir za smanjenje karte sastoji se od jednog glavnog JobTracker-a i jednog podređenog TaskTracker-a, po čvoru klastera. HDFS se sastoji od jednog NameNode-a, koji upravlja metapodacima datotečnog sustava i jednog ili više podređenih koji su poznati kao DataNodes, koji su odgovorni za spremanje stvarnih podataka.
Cassandra je NoSQL baza podataka koja je dizajnirana za brze, internetske transakcijske podatke. Posebnost Cassandra leži u činjenici da djeluje bez ijedne točke neuspjeha.
Cassandra koristi protokol tračeva kako bi zadržao ažurirani status okolnih čvorova u klasteru. U slučaju da se jedan čvor spusti, drugi čvor preuzima svoju odgovornost sve do trenutka kad čvor nije uspio. Sve poruke o tračevima imaju s njom povezanu verziju, pa kad čvorovi razmjenjuju tračeve, starije se informacije prepisuju novijom verzijom tračeva.
Cassandra podržava nestrukturirane podatke s fleksibilnom shemom.
Usporedba između Hadoopa i Cassandra (Infographics)
Ispod je top 17 razlike između Hadoopa i Cassandra
Ključne razlike između Hadoop i Cassandra
Ispod su popisi točaka, opišite ključne razlike između Hadoopa i Cassandra
1. Hadoop je distribuirao datotečni sustav dizajniran za paralelnu obradu podataka, dok je Cassandra NoSQL baza podataka za brze mrežne transakcije.
2. Hadoop se preferira za masovnu serijsku obradu podataka, dok je Cassandra poželjna za obradu u stvarnom vremenu.
3. Hadoop radi na arhitekturi master-slave, dok Cassandra radi na komunikaciji vršnjaka.
Usporedna tablica Hadoop vs Cassandra
Ispod je ključna usporedba Hadoopa i Cassandra
| Osnove usporedbe | Hadoop | Cassandra |
| definicija | Veliki okvir za obradu podataka. | To je distribuirana NoSQL baza podataka, dizajnirana za upravljanje ogromnom količinom podataka. Ovdje NoSQL znači da nije poput uobičajene baze podataka. To je više poput hashmap / hashtable koji pohranjuje podatke, u par ključ-vrijednost. |
| Podržani format | Hadoop može obrađivati bilo koje vrste podataka - strukturirane, polustrukturirane, nestrukturirane ili slike. | Cassandra također može podnijeti gotovo sve strukturirane, polustrukturirane, nestrukturirane skupove podataka, ali ne i slike. Međutim, poznato je da Cassandra najbolje djeluje na polustrukturiranom skupu podataka. |
| upotreba | Hadoop se preferira za grupnu obradu podataka. | Cassandra se uglavnom smatra za obradu u stvarnom vremenu. |
| Raditi | Jezgra Hadoopa je HDFS, koji je baza za ostale analitičke komponente za rukovanje velikim podacima. | Cassandra djeluje na vrhunskim HDFS. |
| CAP Parametri | Hadoop slijedi CP, to je tolerancija konzistentnosti i podjele. | Cassandra slijedi AP, to je tolerancija raspoloživosti i podjele. |
| Komunikacija | Hadoop koristi RPC / TCP i UDP za komunikaciju među čvorovima u klasteru. | Protokol koji se koristi za komunikaciju između čvorova je trač protokol. Tragonski protokol stalno emitira status čvora svojim vršnjačkim čvorovima u klasteru. |
| Arhitektura | Hadoop slijedi arhitektonski dizajn master-slave. Čvor imena funkcionira kao glavni, dok čvor podataka radi kao podređeni. | Cassandra slijedi distribuiranu arhitekturu s vršnjačkom komunikacijom između čvorova. Svi čvorovi dizajnirani su da igraju istu ulogu u klasteru. Svaki je čvor neovisan, dok je istovremeno povezan s ostalim čvorovima u klasteru. |
| Način pristupa podacima | Koristilo je smanjenje karte za čitanje / pisanje. | Ovo koristi jezik upita Cassandra. |
| Pohrana metapodataka | Hadoop posjeduje centralizirani poslužitelj metapodataka. | Cassandra posjeduje obitelj stupaca "inode" kako bi se pohranile informacije metapodataka |
| Tolerancija kvarova | Hadoop je ranjiv na neuspjeh. Ako glavni čvor padne, sve ide na bacanje. | Kako Cassandra nema koncept master-slave i svi čvorovi imaju istu vrijednost. U slučaju neuspjeha bilo kojeg čvora, ostatak čvorova u klasteru može lako obraditi zahtjev. |
| Kompresija podataka | Hadoop može komprimirati datoteke 10-15% s najboljim raspoloživim tehnikama. | Cassandra može komprimirati datoteke do 80% bez ikakvih dodatnih troškova. |
| Zaštita podataka | Revizija podataka i kontrola pristupa provjeravaju odgovarajuće dopuštenje korisnika / grupe. | Podaci su zaštićeni u Cassandri dizajnom zapisnika. Ugradnja sigurnosti poput mehanizama sigurnosnog kopiranja i obnove igra važnu ulogu. |
| Latentnost | Raspon vremena čitanja Hadoopa može varirati od stotina milisekundi (u najgorem slučaju) do desetaka milisekundi (u najboljem slučaju). Latencija pisanja usporedno je manja od čitanja zbog velikog broja čvorova. | Cassandra se temelji na NoSQL-u, stoga je i njena latencija manja. Funkcije čitanja / pisanja su brze. |
| indeksiranje | Indeksiranje je u Hadoopu vrlo teško. | Indeksiranje je u Cassandri jednostavno jer se podaci pohranjuju u paru ključ-vrijednost. |
| Protok podataka | U Hadoopu se podaci izravno pišu u čvor podataka. | U Cassandri se podaci prvo upisuju u memoriju, u obliku memorijske strukture koji je poznat kao mem-table. Kad se to napuni, upisuje se na disk. |
| Model za pohranu podataka | HDFS je datotečni sustav u Hadoopu. Velike datoteke razbijaju se u dijelove i zatim repliciraju u mnoge čvorove. | Obitelj stupaca ključeva prostora je koncept koji slijedi Cassandra za pohranu podataka. Uvodi primarne i sekundarne indekse za visoku dostupnost podataka. |
| Faktor replikacije | Hadoop je zadano faktor replikacije od 3. | Zadana vrijednost faktora replikacije u Cassandri je broj čvorova u podatkovnom centru. |
Zaključak - Hadoop vs Cassandra
Cassandra je pravi izbor kad je u pitanju skalabilnost, velika dostupnost, niska latencija bez ugrožavanja performansi.
No, Hadoop je izvrstan kada se moraju pohraniti, pretraživati, analizirati i prijaviti na opsežne podatke. Hadoop nije preporučljiv za analitiku u stvarnom vremenu.
Hadoop zajedno s Cassandrom može biti dobra tehnologija za paralelno obavljanje dvije aktivnosti:
1. Analiza podataka generiranih putem weba, mobilnog itd.
2. Održavanje mrežnog zahtjeva odmah.
To može dovesti do bržeg i dubljeg vađenja uvida s manje vremena. Veliki podaci će se neprestano razvijati, a samim tim i tehnologija poput Hadoopa, Cassandra će se uvijek ažurirati i vladati ovim svijetom velikih podataka.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razliku između Hadoop-a i Cassandra-e. Ovdje smo razgovarali o njihovom značenju, glavnom dijelu usporedbe, ključnim razlikama i zaključcima. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Otkrijte 8 nevjerojatnih razlika između Talenda i SSIS-a
- Znanost podataka vs umjetna inteligencija - 9 izvanredna usporedba
- Najboljih 7 razlika između nadziranog učenja i učenja bez nadzora
- Text Mining vs Text Analytics - koji je bolji
- Hadoop vs Spark: razlike
- Uvođenje korisničkog protokola Datagram