Razlika med Hadoopom in Cassandro
Hadoop je odprtokodna programska oprema, ki je zasnovana za vzporedno obdelavo in se večinoma uporablja kot podatkovno skladišče za obsežne podatke. Jedro Hadoopa je HDFS (Hadoop porazdeljeni datotečni sistem), ki temelji na zmanjšanju zemljevidov. S pomočjo zmanjšanja zemljevidov se podatki vzporedno obdelujejo v več vozliščih CPU-ja. To pomeni, da zagon velike aplikacije ni več izziv, saj bi se to lahko izvajalo na več vozliščih v grozdu. Raziščimo zemljevid-zmanjšaj. Pravzaprav gre za dve različni nalogi:
1. Zemljevid: Naloga, ki vzame vhodne podatke in jih razdeli na par ključ-vrednost, imenujemo tuple.
2. Zmanjšaj: Ko opravilo zemljevida konča svoje delo. Nato se da zmanjšati za izvedbo še manjšega števila naborkov.
Zmanjšanje se vedno izvaja po opravilu na zemljevidu. Okvir za zmanjšanje zemljevida sestavljata en glavni JobTracker in en podrejeni TaskTracker, na vozlišče grozda. HDFS je sestavljen iz enega NameNode, ki upravlja metapodatke datotečnega sistema, in enega ali več podrejenih, imenovanih DataNodes, ki so odgovorni za shranjevanje dejanskih podatkov.
Cassandra je baza podatkov NoSQL, ki je zasnovana za visoke hitrosti, spletne transakcijske podatke. Posebnost Cassandra je v tem, da deluje brez ene same točke odpovedi.
Cassandra uporablja gossip protokol za ohranjanje posodobljenega stanja okoliških vozlišč v grozdu. V primeru, da eno vozlišče pade navzdol, drugo vozlišče prevzame svojo odgovornost, dokler ne uspe vozlišče. Vsa sporočila o tračih imajo z njim povezano različico, zato ko vozlišča izmenjujejo trače, starejše informacije preidejo z novejšo različico tračev.
Cassandra podpira nestrukturirane podatke s prilagodljivo shemo.
Primerjava med Hadoopom in Cassandra (Infographics)
Spodaj je zgornjih 17 razlik med Hadoop proti Cassandri
Ključne razlike med Hadoop proti Cassandri
Spodaj so seznami točk, opišite ključne razlike med Hadoopom in Cassandro
1. Hadoop je razdelil datotečni sistem, ki je zasnovan za vzporedno obdelavo podatkov, medtem ko je Cassandra baza podatkov NoSQL za hitre spletne transakcije.
2. Hadoop je prednostno za množično obdelavo paketov podatkov, medtem ko je Cassandra prednostna za obdelavo v realnem času.
3. Hadoop deluje na arhitekturi mojstra-sužnjev, medtem ko Cassandra deluje na komunikaciji med vrstniki.
Hadoop vs Cassandra Primerjalna tabela
Spodaj je ključna primerjava Hadoop proti Cassandri
| Osnova za primerjavo | Hadoop | Cassandra |
| Opredelitev | Velik okvir za obdelavo podatkov. | To je distribuirana baza NoSQL, namenjena upravljanju ogromne količine podatkov. Tukaj NoSQL pomeni, da ni kot običajna baza podatkov. Je bolj kot hashmap / hashtable, ki shranjuje podatke, v par ključ-vrednost. |
| Podprta oblika | Hadoop lahko obdela kakršne koli podatke - strukturirane, polstrukturirane, nestrukturirane ali slike. | Cassandra lahko upravlja s skoraj vsemi strukturiranimi, polstrukturiranimi, nestrukturiranimi nabori podatkov, ne pa tudi s slikami. Vendar pa je znano, da Cassandra najbolje deluje na polstrukturiranem naboru podatkov. |
| Uporaba | Hadoop je najprimernejši za paketno obdelavo podatkov. | Cassandra se večinoma šteje za obdelavo v realnem času. |
| Delo | Core of Hadoop je HDFS, ki je osnova za druge analitične komponente za obdelavo velikih podatkov. | Cassandra deluje na vrhunskih HDFS. |
| Parametri SKP | Hadoop sledi CP, to je strpnost in toleranca za razdelitev. | Cassandra sledi AP, to je razpoložljivost in toleranca predelitve. |
| Komuniciranje | Hadoop uporablja RPC / TCP in UDP za komunikacijo med vozlišči v grozdu. | Protokol, ki se uporablja za komunikacijo med vozlišči, je trač protokol. Trač protokol nenehno oddaja stanje vozlišča svojim vrstnikom v grozdu. |
| Arhitektura | Hadoop sledi arhitekturni zasnovi master-slave. Ime vozlišča deluje kot glavno, medtem ko podatkovno vozlišče deluje kot podrejeno. | Cassandra sledi porazdeljeni arhitekturi z medsebojno komunikacijo med vozlišči. Vsa vozlišča so zasnovana tako, da igrajo isto vlogo v grozdu. Vsako vozlišče je neodvisno, hkrati pa je povezano z drugimi vozlišči v grozdu. |
| Način dostopa do podatkov | Za branje / pisanje je uporabil zmanjšanje zemljevida. | To uporablja jezik poizvedbe Cassandra. |
| Shranjevanje metapodatkov | Hadoop ima centraliziran strežnik metapodatkov. | Cassandra ima družino stolpcev 'inode', da shrani podatke metapodatkov |
| Toleranca napak | Hadoop je ranljiv za neuspeh. Če se glavno vozlišče spusti, gre vse za premetavanje. | Ker Cassandra nima koncepta master-slave in imajo vsa vozlišča enake vrednosti. V primeru odpovedi katerega koli vozlišča lahko preostala vozlišča v grozdu enostavno obravnavajo zahtevo. |
| Stiskanje podatkov | Hadoop lahko stisne datoteke 10-15% z najboljšimi razpoložljivimi tehnikami. | Cassandra lahko stisne datoteke do 80%, brez kakršnih koli režijskih stroškov. |
| Varstvo podatkov | Revizija podatkov in nadzor dostopa preverita ustrezno dovoljenje uporabnika / skupine. | Podatki so v Cassandri zaščiteni z oblikovanjem dnevnikov. Pomembno vlogo igra varnost, kot so mehanizmi za varnostno kopiranje in obnovitev. |
| Zamuda | Časovno obdobje branja v Hadoopu se lahko razlikuje od sto milisekund (v najslabšem primeru) do desetine milisekund (v najboljšem primeru). Zaradi velikega števila vozlišč je zamuda pri pisanju sorazmerno manjša od branja. | Cassandra temelji na NoSQL, zato je njegova zamuda manjša. Funkcije branja / pisanja so hitre. |
| Indeksiranje | Indeksiranje je v Hadoopu zelo težko. | Indeksiranje je v Cassandri preprosto, saj se podatki shranijo v paru ključ-vrednost. |
| Pretok podatkov | V Hadoopu se podatki neposredno zapišejo v podatkovno vozlišče. | V Cassandri se podatki najprej zapišejo v pomnilnik v obliki pomnilniške strukture, ki je znana kot mem-table. Ko je to polno, se zapiše na disk. |
| Model za shranjevanje podatkov | HDFS je datotečni sistem v Hadoopu. Velike datoteke se razdelijo na koščke in nato replicirajo v številna vozlišča. | Družina stolpcev stolpcev tipk je koncept, ki mu sledi Cassandra za shranjevanje podatkov. Uvaja primarne in sekundarne indekse za visoko razpoložljivost podatkov. |
| Faktor podvajanja | Hadoop ima privzeto faktor podvajanja 3. | Privzeta vrednost faktorja podvajanja v Cassandri je število vozlišč v podatkovnem centru. |
Zaključek - Hadoop proti Cassandri
Cassandra je prava izbira, ko gre za razširljivost, visoko razpoložljivost, nizko zamudo, ne da bi pri tem ogrozili zmogljivost.
Vendar je Hadoop odličen, kadar je treba storiti shranjevanje podatkov, iskanje podatkov, analizo podatkov in poročanje o obsežnih podatkih. Hadoop ni priporočljiv za analitiko v realnem času.
Hadoop in Cassandra sta lahko dobra tehnologija za izvajanje dveh dejavnosti vzporedno:
1. Analiza podatkov, ustvarjenih prek spleta, mobilnih naprav itd.
2. Takoj vročitev spletne zahteve.
To lahko privede do hitrejšega in globljega pridobivanja vpogledov z manj časa. Veliki podatki bodo še naprej naraščali in s tem bo tehnologija, kot je Hadoop, Cassandra, ves čas posodabljala in vladala temu svetu velikih podatkov.
Priporočeni članek
To je vodnik za razliko med Hadoopom in Cassandro. Tu smo razpravljali o njihovem pomenu, poglavju za primerjavo, ključnih razlikah in sklepih. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Ugotovite 8 neverjetnih razlik med Talendom in SSIS
- Data Science vs umetna inteligenca - 9 super primerjava
- Najboljših 7 razlik med nadzorovanim učenjem in nadzorovanim učenjem
- Text Mining vs Text Analytics - kdo je boljši
- Hadoop vs Spark: razlike
- Uvedba protokola uporabniškega programa