Forskellen mellem Hadoop og Elasticsearch
Hadoop er en ramme, der hjælper med at håndtere de omfangsrige data i en brøkdel af sekunder, hvor traditionelle måder ikke håndterer. Det tager støtte fra flere maskiner at køre processen parallelt på en distribueret måde. Elasticsearch fungerer som en sandwich mellem Logstash og Kibana. Hvor Logstash er ansvarlig for at hente dataene fra en hvilken som helst datakilde, analyserer elastisk søgning dataene og til sidst giver kibana de handlingsmæssige indsigt ud af dem. Denne løsning gør applikationer mere kraftfulde at arbejde i komplekse søgekrav eller krav.
Lad os nu se frem til emnet i detaljer:
Dens unikke måde at håndtere data (specielt designet til Big data), der inkluderer en ende til ende proces med lagring, behandling og analyse. Denne unikke måde kaldes MapReduce. Udviklere skriver programmerne i MapReduce-rammerne for at køre de omfattende data parallelt på tværs af distribuerede processorer.
Spørgsmålet opstår så, når data bliver distribueret til behandling i forskellige maskiner, hvordan output akkumuleres på lignende måde?
Svaret er, MapReduce genererer en unik nøgle, der får vedhæftet distribuerede data i forskellige maskiner. MapReduce holder styr på behandlingen af data. Og når det først er gjort, bruges den unikke nøgle til at sammensætte alle behandlede data. Dette giver fornemmelsen af alt arbejde, der udføres på en enkelt maskine.
Skalerbarhed og pålidelighed er perfekt taget hånd om i MapReduce of Hadoop. Nedenfor er nogle funktioner i MapReduce:
- Kortet reduceres derefter: Hvis du vil køre et job, bliver det opdelt i individuelle bidder, der kaldes opgave. Mapper-funktion kører altid først for alle opgaver, derefter kommer kun reducerende funktion ind i billedet. Hele processen kaldes kun afsluttet, når reduceringsfunktionen afslutter sit arbejde for alle distribuerede opgaver.
- Fejltolerant: Tag et scenario, når en node går ned, mens du behandler opgaven? Hjerterytmen i den knude når ikke til motoren fra MapReduce eller siger Master node. I dette tilfælde tildeler Master-noden denne opgave til en anden knude for at afslutte opgaven. Desuden opbevares de uforarbejdede og behandlede data i HDFS (Hadoop Distribueret filsystem), som er lagringslag i Hadoop med standardreplikationsfaktor på 3. Dette betyder, at hvis en node går ned, er der stadig to noder i live med de samme data.
- Fleksibilitet: Du kan gemme enhver type data: struktureret, semistruktureret eller ustruktureret.
- Synkronisering: Synkronisering er indbygget karakteristisk for Hadoop. Dette sørger for, reducering starter kun, hvis al mapper-funktionen udføres med dens opgave. "Shuffle" og "Sort" er den mekanisme, der gør jobets output jævnere. Elasticsearch er et JSON-baseret simpelt, men alligevel kraftigt analytisk værktøj til dokumentindeksering og kraftfuld fuldtekstsøgning.
Fig
I ELK er alle komponenter open source. ELK tager stor fart i IT-miljøet til loganalyse, webanalyse, business intelligence, compliance analyse osv. ELK er egnet til forretning, hvor ad hoc-anmodninger kommer, og data skal analyseres og visualiseres hurtigt.
ELK er et fantastisk værktøj at gå med til Tech-startups, der ikke har råd til at købe en licens til loganalyseprodukt som Splunk. Derudover har open source-produkter altid været i fokus inden for it-branchen.
Sammenligninger fra head to head mellem Hadoop vs Elasticsearch (Infographics)
Nedenfor er de top 9 sammenligninger mellem Hadoop vs Elasticsearch
Nøgleforskel mellem Hadoop vs Elasticsearch
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem Hadoop og Elasticsearch:
- Hadoop har distribueret filsystem, der er designet til parallel databehandling, mens ElasticSearch er søgemaskinen.
- Hadoop giver langt mere fleksibilitet med en række forskellige værktøjer sammenlignet med ES.
- Hadoop kan gemme rigelig med data, mens ES ikke kan.
- Hadoop kan håndtere omfattende behandling og kompleks logik, hvor ES kun kan håndtere begrænset behandling og grundlæggende aggregering slags logik.
Hadoop vs Elasticsearch sammenligningstabel
| Grundlag for sammenligning | Hadoop | Elasticsearch |
| Arbejdsprincip | Baseret på MapReduce | Baseret på JSON og dermed domænespecifikt sprog |
| kompleksitet | Håndtering af MapReduce er relativt kompliceret | JSON-baseret DSL er ret let at forstå og implementere |
| Schema | Hadoop er baseret på NoSQL-teknologi, og det er derfor let at uploade data i ethvert nøgleværdieformat | ES anbefaler, at data er i et generisk nøgleværdieformat, før de uploades |
| Bulk upload | Bulk upload er ikke udfordrende her | ES har en vis buffergrænse. Men det kunne udvides, efter at analysen af fejlen skete på hvilket tidspunkt. |
| Opsætning | 1. Opsætning af Hadoop i et produktionsmiljø er let og udvides.
2. Opsætning af Hadoop-klynger er glattere end ES. | 1. Opsætning af ES involverer proaktiv estimering af datamængden. Derudover kræver indledende opsætning også hit- og prøvemetode. Mange indstillinger skal ændres, når datavolumen stiger. F.eks. Skal skær pr. Indeks indstilles i den indledende oprettelse af et indeks. Hvis det har brug for en finjustering, kan det ikke gøres. Du bliver nødt til at oprette en ny.
2. Opsætning af ElasticSearch-klynge er mere tilbøjelig til fejl. |
| Brug af Analytics | Hadoop med HBase har ikke så avanceret søgning og analytiske søgefunktioner som ES | Analytics er mere avanceret, og søgeforespørgsler modnes i ES |
| Understøttede programmeringssprog | Hadoop har ikke en række programmeringssprog, der understøtter det. | ES har mange Ruby, Lua, Go osv., Som ikke er der i Hadoop |
| Foretrukket brug | Til batchbehandling | Forespørgsler i realtid og resultat |
| Pålidelighed | Hadoop er pålidelig fra testmiljø til produktionsmiljø | ES er pålidelig i et lille og mellemstort miljø. Dette passer ikke i et produktionsmiljø, hvor der findes mange datacentre og klynger. |
Konklusion - Hadoop vs Elasticsearch
I slutningen afhænger det faktisk af datatype, volumen og brugssag, man arbejder på. Hvis enkel søgning og webanalyse er i fokus, så er Elasticsearch bedre at gå med. Mens der er et stort behov for skalering, en mængde data og kompatibilitet med tredjepartsværktøjer, er Hadoop-instansen svaret på det. Hadoop-integration med ES åbner dog en ny verden for tunge og store applikationer. Udnyttelse af fuld kraft fra Hadoop og Elasticsearch kan give en god platform til at berige maksimal værdi ud af big data.
Anbefalede artikler:
Dette har været en guide til Hadoop vs Elasticsearch, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Sådan knækkes Hadoop-udviklerintervjuet Spørgsmål
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Kend til de 12 nyttige forskelle
- Hvordan knækker Hadoop-udviklerintervjuet?
- Hvorfor innovation Det mest kritiske aspekt af Big Data?
- Bedste guide til Hadoop vs Spark