Forskellen mellem Hadoop og Cassandra
Hadoop er en open source-software, der er designet til at håndtere parallel behandling og hovedsageligt brugt som et datalager til omfattende data. En kerne af Hadoop er HDFS (Hadoop distribueret filsystem), som er baseret på Map-reducering. Gennem Map-reducering oprettes data til behandling parallelt i flere CPU-noder. Det betyder, at det ikke længere er en udfordring at køre tung applikation, da dette kunne køres på flere noder i en klynge. Lad os udforske kortreduktion. Dette er faktisk to forskellige opgaver:
1. Kort: Det er en opgave, der tager inputdataene og opdeler dem til et nøgleværdipar, som vi kalder tupler.
2. Reducer: Når kortopgaven er færdig med sit arbejde. Det gives derefter at reducere for at udføre et endnu mindre sæt tupler.
Reducer udføres altid efter kortopgaven. Kortreduktionsrammen består af en enkelt master JobTracker og en slave TaskTracker pr. Klyngenode. HDFS består af en enkelt NameNode, som administrerer filsystemets metadata og en eller flere slave, der er kendt som DataNodes, som er ansvarlige for at gemme de faktiske data.
Cassandra er NoSQL-database, der er designet til højhastigheds online transaktionsdata. Det særlige ved Cassandra ligger i det faktum, at det fungerer uden et eneste mislykket punkt.
Cassandra bruger sladderprotokol til at bevare den opdaterede status for omgivende noder i klyngen. I tilfælde af at en knude falder, påtager en anden knude sit ansvar, indtil den mislykkede tid ikke er op. Alle sladderbeskeder har en version der er knyttet til den, så når knudepunkterne udveksler sladderen, bliver ældre information overskrevet af en nyere version af sladder.
Cassandra understøtter ustrukturerede data med et fleksibelt skema.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Hadoop vs Cassandra (Infographics)
Nedenfor er de 17 øverste forskelle mellem Hadoop vs Cassandra
Vigtige forskelle mellem Hadoop vs Cassandra
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem Hadoop og Cassandra
1. Hadoop har distribueret filsystem, der er designet til parallel databehandling, mens Cassandra er NoSQL-database til hurtige online-transaktioner.
2. Hadoop foretrækkes til massiv databatchbehandling, mens Cassandra foretrækkes til realtidsbehandling.
3. Hadoop arbejder med master-slave-arkitektur, mens Cassandra arbejder på peer to peer-kommunikation.
Hadoop vs Cassandra sammenligningstabel
Nedenfor er nøglesammenligningen mellem Hadoop vs Cassandra
| Grundlag for sammenligning | Hadoop | Cassandra |
| Definition | Store databehandlingsrammer. | Den distribueres NoSQL-database, designet til at styre den enorme mængde data. Her betyder NoSQL, at det ikke er som en konventionel database. Det ligner mere hashmap / hashtable, som gemmer data i et nøgleværdipar. |
| Understøttet format | Enhver form for data kan håndteres af Hadoop - struktureret, semistruktureret, ustruktureret eller billeder. | Cassandra kan også håndtere næsten alle strukturerede, semistrukturerede, ustrukturerede datasæt, men ikke billederne. Cassandra er imidlertid kendt for bedst at udføre på et semistruktureret datasæt. |
| Anvendelse | Hadoop foretrækkes til batchbehandling af data. | Cassandra betragtes mest til realtidsbehandling. |
| Arbejde | Core of Hadoop er HDFS, som er base for andre analytiske komponenter til håndtering af big data. | Cassandra arbejde på top HDFS. |
| CAP-parametre | Hadoop følger CP, det er konsistens og partitionstolerance. | Cassandra følger AP, det er tilgængelighed og partitionstolerance. |
| Meddelelse | Hadoop bruger RPC / TCP og UDP til kommunikation mellem noder i en klynge. | Den protokol, der bruges til kommunikation mellem knudepunkter, er sladderprotokol. Sladderprotokol udsender knudestatus til sine peer-noder i klyngen. |
| Arkitektur | Hadoop følger master-slave-arkitektonisk design. Navneknudepunkt fungerer som Master, mens dataknudepunkt fungerer som slave. | Cassandra følger distribueret arkitektur med peer-to-peer-kommunikation mellem noder. Alle noder er designet til at spille den samme rolle i en klynge. Hver knude er uafhængig, mens den samtidig er forbundet med andre noder i klyngen. |
| Dataadgangstilstand | Det brugte kortreducering til at læse / skrive. | Dette bruger Cassandra-forespørgselssprog. |
| Opbevaring af metadata | Hadoop besidder centraliseret metadataserver. | Cassandra besidder 'inode' kolonnefamilie for at gemme metadataoplysninger |
| Fejltolerance | Hadoop er sårbar over for fiasko. Hvis masternoden falder ned, går alt sammen. | Da Cassandra ikke har et master-slave-koncept, og alle knudepunkter har den samme værdi. I tilfælde af svigt i nogen knude kan resten af knudepunkterne i en klynge let håndtere anmodningen. |
| Datakomprimering | Hadoop kan komprimere filer 10-15% med de bedste tilgængelige teknikker. | Cassandra kan komprimere filer indtil 80% uden nogen overhead. |
| Data beskyttelse | Datarevision og adgangskontrol verificerer den rette bruger / gruppe tilladelse. | Data er beskyttet i Cassandra med commit log design. Indbygg sikkerhed som backup og gendannelsesmekanismer spiller en vigtig rolle. |
| Reaktionstid | Hadoop-læsningstidsinterval kan variere fra hundreder af millisekunder (i værste tilfælde) til titusinder af millisekunder (i bedste tilfælde). Skriv latens er relativt mindre end læsning på grund af et stort antal noder. | Cassandra er baseret på NoSQL, og derfor er dens forsinkelse mindre. Det læse / skrive funktioner er hurtige. |
| Indeksering | Indeksering er meget vanskelig i Hadoop. | Indeksering er enkel i Cassandra, fordi data gemmes i et nøgleværdipar. |
| Dataflyt | I Hadoop skrives data direkte til dataknuden. | I Cassandra skrives data først til hukommelsen i hukommelsesstrukturformat, der er kendt som mem-tabel. Når det er fuldt, skrives det til disk. |
| Datalagringsmodel | HDFS er filsystemet i Hadoop. Store filer opdeles i bunker og replikeres derefter til mange noder. | Tastaturfeltfamilien er det koncept, der følges af Cassandra for at gemme dataene. Det introducerer primære og sekundære indekser for høj tilgængelighed af data. |
| Replikationsfaktor | Hadoop har som standard en replikationsfaktor på 3. | En standardværdi for replikationsfaktor i Cassandra er antallet af noder i et datacenter. |
Konklusion - Hadoop vs Cassandra
Cassandra er det rigtige valg når det kommer til skalerbarhed, høj tilgængelighed, lav forsinkelse uden at gå på kompromis med ydeevnen.
Hadoop er imidlertid en stor en, når datalagring, datasøgning, dataanalyse og datarapportering af omfangsrige data skal gøres. Hadoop kan ikke antydes til realtidsanalyse.
Hadoop sammen med Cassandra kan være en god teknologi til at udføre to aktiviteter parallelt:
1. Analyse af data genereret via en web, mobil osv.
2. Serverer onlineanmodningen øjeblikkeligt.
Dette kan føre til hurtigere og dybere ekstraktion af indsigt med mindre tid. Big data vil fortsætte med at vokse, og dermed vil teknologien som Hadoop, Cassandra altid blive ved med at opdatere og styre denne big data-verden.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskel mellem Hadoop vs Cassandra her, vi har diskuteret deres betydning, Head to Head to Comparison, centrale forskelle og konklusioner. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Find ud af den 8 fantastiske forskel mellem Talend vs SSIS
- Data Science vs kunstig intelligens - 9 Awesome Comparison
- Bedste 7 forskelle mellem Supervised Learning vs Unsupervised Learning
- Tekstminering vs tekstanalyse - hvilken der er bedre
- Hadoop vs Spark: Forskelle
- Introduktion af Bruger Datagram-protokol