Razlika med Hadoopom in Elasticsearch
Hadoop je okvir, ki pomaga v obdelavi obsežnih podatkov v nekaj sekundah, kjer tradicionalnih načinov ne uspe. Za izvajanje postopka vzporedno na porazdeljen način je potrebna podpora več strojev. Elasticsearch deluje kot sendvič med Logstashom in Kibano. Kjer je Logstash odgovoren za pridobivanje podatkov iz katerega koli vira podatkov, elastično iskanje analizira podatke in na koncu, kibana omogoči, da iz tega izvidi vpogled. Ta rešitev omogoča, da so aplikacije močnejše za delo v zapletenih iskalnih zahtevah ali zahtevah.
Zdaj pa bomo podrobneje pričakovali temo:
Njen edinstven način upravljanja podatkov (posebej zasnovan za velike podatke), ki vključuje končni postopek shranjevanja, obdelave in analiziranja. Ta edinstven način se imenuje MapReduce. Razvijalci napišejo programe v okvir MapReduce, da vzporedno vodijo obsežne podatke v porazdeljene procesorje.
Potem se pojavi vprašanje, kako se podatki razdelijo za obdelavo v različne stroje, kako se proizvodnja na podoben način nabere?
Odgovor je, da MapReduce ustvari edinstven ključ, ki se mu prištejejo porazdeljeni podatki v različnih strojih. MapReduce spremlja obdelavo podatkov. Ko je to narejeno, se uporabi enkraten ključ za združevanje vseh obdelanih podatkov. To daje občutek vsega dela na enem stroju.
Prilagodljivost in zanesljivost sta popolnoma skrbela v MapReduce of Hadoop. Spodaj je nekaj funkcij MapReduce:
- Zemljevid nato Zmanjša: Če želite zagnati opravilo, se razbije na posamezne koščke, ki jih imenujemo naloga. Funkcija Mapper se bo vedno izvajala najprej za vsa opravila, nato pa bo v sliko prišla le funkcija redukcije. Celoten postopek se imenuje dokončan šele, ko funkcija za zmanjšanje konča svoje delo za vse porazdeljene naloge.
- Napaka toleranca: Vzpostavite scenarij, ko se med obdelavo naloge eno vozlišče spusti navzdol? Srčni utrip tega vozlišča ne sega do motorja MapReduce ali recimo glavnega vozlišča. Nato v tem primeru glavno vozlišče to nalogo dodeli nekemu drugemu vozlišču, da opravi nalogo. Poleg tega se neobdelani in obdelani podatki hranijo v HDFS (Hadoop Distributed File System), ki je Hadoop-ov shranjevalni sloj s privzetim faktorjem podvajanja 3. To pomeni, če eno vozlišče pade dol, sta še vedno živi dve vozli z istimi podatki.
- Prilagodljivost: Shranjujete lahko vse vrste podatkov: strukturirane, polstrukturirane ali nestrukturirane.
- Sinhronizacija: Sinhronizacija je vgrajena značilnost Hadoopa. To zagotavlja, da se bo zmanjšanje začelo le, če je vsa funkcija preslikavnika opravljena s svojo nalogo. “Shuffle” in “Sort” je mehanizem, ki izhod opravila olajša.Elasticsearch je enostavna, a zmogljiva analitična orodja za indeksiranje dokumentov in močno iskanje v celotnem besedilu na osnovi JSON.
Slika 2
V ELK so vse komponente odprtokodne. ELK ima velik zagon v IT okolju za analizo dnevnikov, spletno analitiko, poslovno inteligenco, analizo skladnosti itd. ELK je primeren za podjetja, kjer prihajajo ad hoc zahteve in podatke je treba hitro analizirati in vizualizirati.
ELK je odlično orodje za zagone Tech, ki si ne morejo privoščiti nakupa licence za izdelek za analizo dnevnika, kot je Splunk. Poleg tega so izdelki odprte kode v središču IT industrije vedno bili v središču pozornosti.
Primerjava med Hadoopom in Elasticsearchom (Infographics)
Spodaj je prvih 9 primerjav med Hadoopom in Elasticsearchom
Ključna razlika med Hadoopom in Elasticsearchom
Spodaj so seznami točk, opišite ključne razlike med Hadoopom in Elasticsearch:
- Hadoop je razdelil datotečni sistem, ki je zasnovan za vzporedno obdelavo podatkov, medtem ko je ElasticSearch iskalnik.
- Hadoop ponuja veliko večjo prilagodljivost z različnimi orodji v primerjavi z ES.
- Hadoop lahko shrani veliko podatkov, medtem ko ES ne more.
- Hadoop lahko obvlada obsežno obdelavo in kompleksno logiko, pri čemer ES lahko prenese le omejeno obdelavo in osnovno logiko združevanja.
Hadoop vs Elasticsearch primerjalna tabela
| Osnova za primerjavo | Hadoop | Elastično iskanje |
| Načelo dela | Na osnovi MapReduce | Na osnovi JSON in s tem jezika, ki je specifičen za domeno |
| Kompleksnost | Ravnanje z MapReduce je razmeroma zapleteno | DSL na osnovi JSON je dokaj enostaven za razumevanje in izvajanje |
| Shema | Hadoop temelji na tehnologiji NoSQL, zato je enostavno prenašanje podatkov v poljuben format-ključ | ES priporoča, da so podatki pred nalaganjem v splošni obliki ključ-vrednost |
| Nalaganje v velikem obsegu | Nalaganje v velikem obsegu tukaj ni zahtevno | ES imajo določeno mejo medpomnilnika. Toda to bi lahko podaljšali, ko se je takrat zgodila analiza okvare. |
| Nastaviti | 1. Nastavitev Hadoopa v proizvodnem okolju je enostavna in razširljiva.
2. Nastavitev skupin Hadoop je bolj gladka kot ES. | 1.Načrtovanje ES vključuje proaktivno oceno obsega podatkov. Poleg tega začetna namestitev zahteva tudi način hit in poskus. Številne nastavitve je treba spremeniti, ko se poveča količina podatkov. Na primer, v prvem ustvarjanju indeksa mora biti nastavljen delček na indeks. Če je to potrebno, potegnite, česar ni mogoče storiti. Ustvariti boste morali svežega.
2. Nastavitev skupine ElasticSearch je bolj nagnjena k napakam. |
| Uporaba analitike | Hadoop s HBase nima takšnih naprednih možnosti iskanja in analitičnega iskanja, kot je ES | Google Analytics je naprednejši in iskalne poizvedbe so zrele v ES |
| Podprti programski jeziki | Hadoop nima različnih programskih jezikov, ki ga podpirajo. | ES ima veliko Ruby, Lua, Go itd., Ki jih v Hadoopu ni |
| Prednostna uporaba | Za serijsko obdelavo | Poizvedbe in rezultat v realnem času |
| Zanesljivost | Hadoop je zanesljiv od preskusnega okolja do proizvodnega okolja | ES je zanesljiv v majhnem in srednje velikem okolju. To se ne ujema v proizvodnem okolju, kjer obstaja veliko podatkovnih centrov in grozdov. |
Zaključek - Hadoop proti Elasticsearch
Na koncu je dejansko odvisno od vrste podatkov, obsega in primera uporabe, eden se ukvarja. Če je v središču pozornosti preprosto iskanje in spletna analitika, je z Elasticsearchom bolje iti. Če je velika zahteva po merjenju, obsegu podatkov in združljivosti z orodji drugih proizvajalcev, je primer Hadoop odgovor nanjo. Vendar Hadoop integracija z ES odpira nov svet za težke in velike aplikacije. Izkoriščanje polne moči Hadoopa in Elasticsearcha lahko nudi dobro platformo za obogatitev največje vrednosti iz velikih podatkov.
Priporočeni članki:
To je vodnik za Hadoop vs Elasticsearch, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Kako razbiti vprašanja za razvijalca Hadoop
- Hadoop proti Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Poznajte 12 uporabnih razlik
- Kako razbiti Hadoopov razvijalski intervju?
- Zakaj inovativnost najbolj kritičen vidik velikih podatkov?
- Najboljši vodnik Hadoop vs Spark