Różnica między Hadoop i Cassandrą

Dzięki ogromnym ilościom danych, które są generowane z bardzo dużą szybkością przez ogromną eksplozję Internetu przedmiotów i rosnące wykorzystanie mediów społecznościowych, wzrosła możliwość przechowywania i analizowania tych ogromnych ilości danych. Hadoop to jedno z wyrafinowanych narzędzi zaprojektowanych do obsługi tak dużych ilości danych, często nazywane Big Data. Cassandra to kolejna wysoce skalowalna baza danych, łatwa do wdrożenia i zarządzania. Ale który jest najlepszym wyborem - Hadoop lub Cassandra?

Co to jest Hadoop?

Apache Hadoop to de facto platforma do przetwarzania i przechowywania dużych ilości danych, często nazywana „Big Data”. Hadoop jest podstawą wszystkich rozwiązań Big Data. Projekt Hadoop, opracowany przez Apache Software Foundation, to wielkoskalowy rozproszony system przetwarzania zaprojektowany do dystrybucji i przetwarzania dużych ilości danych między węzłami w klastrze. Nie ma na celu zastąpienia tradycyjnych systemów baz danych; w rzeczywistości Hadoop ułatwia korzystanie z relacyjnych baz danych, przyspieszając operacje związane z dużymi zestawami danych. Hadoop opiera się na słynnym modelu programowania MapReduce odpowiednim do przetwarzania ogromnych zestawów danych, rozproszonych równolegle w klastrze węzłów. Hadoop Distributed File System (HDFS) to system plików do przechowywania i przetwarzania danych dla Hadoop, który działa na sprzęcie towarowym i zapewnia równoległy, strumieniowy dostęp do dużych ilości danych.

Co to jest Cassandra?

Apache Cassandra to otwarta, w pełni rozproszona, zorientowana kolumnowo baza danych, która oferuje doskonałą skalowalność i odporność na uszkodzenia w stosunku do tradycyjnych pojedynczych baz danych master. Cassandra to nierelacyjna baza danych, zwana także bazą danych NoSQL, która opiera swój projekt dystrybucji na Dynamo firmy Amazon, a model danych na Bigtable Google - wysokowydajnej bazie danych NoSQL opartej na zastrzeżonych technologiach pamięci masowej Google dla dużych infrastruktur baz danych. Jest to rozproszony system zarządzania zaprojektowany do obsługi dużych ilości danych strukturalnych na serwerach towarowych. W porównaniu z innymi popularnymi rozproszonymi bazami danych, takimi jak HBase, Voldermort i Riak, Apache Cassandra oferuje solidny i wyrazisty interfejs do modelowania i wyszukiwania danych. Najlepsze w Cassandrze jest to, że jest dystrybuowana, co oznacza, że ​​może działać na wielu komputerach.

Różnica między Hadoop i Cassandrą

Definicja

- Hadoop to platforma open source Apache napisana w Javie, zaprojektowana do obsługi dużych ilości danych, które muszą być przetwarzane na dużą skalę, gdy przetwarzasz wiele danych w tym samym czasie w sposób strumieniowy lub w sposób wsadowy. Z drugiej strony Apache Cassandra jest wysoce skalowalną, w pełni rozproszoną bazą danych zaprojektowaną do obsługi dużych ilości danych strukturalnych na serwerach towarowych. Apache Cassandra oferuje solidny i wyrazisty interfejs do modelowania i wyszukiwania danych.

Rozlokowanie

- Hadoop to skalowalna platforma zaprojektowana do wdrażania na niedrogim sprzęcie. Pamięć HDFS jest rozproszona w klastrze węzłów; pojedynczy duży plik może być przechowywany w wielu węzłach w klastrze. Jest on wdrożony w jednym centrum danych, ale wszystkie znajdują się w tej samej lokalizacji geograficznej. Z drugiej strony Cassandra jest wdrażana w bardzo rozproszony sposób jako grupa instancji, które są sobie wzajemnie świadome. Dane można odczytywać lub zapisywać w dowolnej instancji w klastrze, zwanej węzłem, która przekaże żądanie do instancji, do której należą dane.

Struktura

- Apache Hadoop to platforma do przetwarzania dużych danych oparta na słynnym modelu programowania MapReduce odpowiednim do przetwarzania dużych zbiorów danych, rozproszonych równolegle w klastrze węzłów. Jest to rozproszony system przetwarzania zaprojektowany do dystrybucji i przetwarzania dużych ilości danych między węzłami w klastrze. Z drugiej strony Cassandra jest w pełni rozproszoną bazą danych NoSQL, która oferuje wyjątkowo solidny i wyrazisty interfejs do modelowania i wyszukiwania danych. Nie przypomina tradycyjnych systemów baz danych; w rzeczywistości przechowuje dane w parze klucz-wartość. W przeciwieństwie do Hadoop, Cassandra jest używana głównie do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Format danych

- Hadoop może pracować z dowolnym rodzajem danych w różnych formatach, niezależnie od tego, czy są one ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane, czy nie ustrukturyzowane, i cokolwiek możesz wymyślić - obrazy, JSON, XML i tak dalej. Z drugiej strony Cassandra jest rozproszonym systemem zarządzania zaprojektowanym do obsługi dużych ilości danych strukturalnych na serwerach towarowych. Ponadto Cassandra nie obsługuje obrazów.

Architektura

- Hadoop działa zgodnie z architekturą master slave składającą się z węzłów master i slave. NameMode jest węzłem głównym, a DataNodes są węzłami podrzędnymi. Zazwyczaj demon DataNode działa w każdym trybie slave i zarządza pamięcią dołączoną do każdego DataNode. HDFS można wdrożyć na wielu maszynach z Javą. Z drugiej strony Cassandra przechowuje dane w różnych węzłach za pomocą rozproszonego systemu peer-to-peer, co ułatwia obsługę i utrzymanie zdecentralizowanego magazynu niż magazynu master / slave, ponieważ wszystkie węzły są takie same.

Hadoop vs. Cassandra: Tabela porównawcza

streszczenie

Hadoop to podstawa rozwiązań Big Data, która oferuje najnowocześniejszą platformę do przechowywania i analizowania ogromnych ilości zestawów danych oraz ulepszania tradycyjnych systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych. Apache Hadoop zapewnia odporną na uszkodzenia, rozproszoną platformę do przechowywania i przetwarzania bardzo dużych zestawów danych w klastrach towarów. Cassandra jest wiodącą bazą danych NoSQL, która czerpie najlepsze postępy technologiczne z dokumentów Dynamo i Bigtable do obsługi dużych ilości danych strukturalnych na serwerach towarowych. Poza tym Cassandra doskonale nadaje się do szybkich transakcji online, podczas gdy Hadoop jest idealny do szybszego przechowywania i pobierania danych.