Atšķirība starp Hadoop un Cassandra

Ar milzīgu datu daudzumu, kas tiek ģenerēts ļoti lielā ātrumā, masveidā izveidojot lietu internetu, un palielinoties sociālo mediju izmantojumam, ir palielinājusies spēja uzglabāt un analizēt šo milzīgo datu daudzumu. Hadoop ir viens no sarežģītajiem rīkiem, kas paredzēts tik liela datu apjoma apstrādei, ko bieži dēvē par lielo datu apjomu. Cassandra ir vēl viena ļoti mērogojama datu bāze, kuru ir viegli izvietot un pārvaldīt. Bet kura ir labākā izvēle - Hadoop vai Cassandra?

Kas ir Hadoop?

Apache Hadoop ir de facto sistēma liela apjoma datu apstrādei un glabāšanai, ko bieži dēvē par “lielajiem datiem”. Hadoop ir visu Big Data risinājumu stūrakmens. Apache Software Foundation projekts Hadoop ir liela mēroga izplatīta apstrādes sistēma, kas paredzēta liela datu apjoma izplatīšanai un apstrādei klastera mezglos. Tā mērķis nav aizstāt tradicionālās datu bāzu sistēmas; faktiski Hadoop atvieglo relāciju datu bāzu izmantošanu, paātrinot operācijas, kas saistītas ar lielām datu kopām. Hadoop ir balstīts uz slaveno MapReduce programmēšanas modeli, kas piemērots milzīgu datu kopu apstrādei, kas paralēli tiek izplatītas visā mezglu klasterī. Hadoop izplatītā failu sistēma (HDFS) ir datu glabāšanas un apstrādes failu sistēma Hadoop, kas darbojas ar preču aparatūru un nodrošina paralēlu straumēšanas piekļuvi lieliem datu apjomiem.

Kas ir Kasandra??

Apache Cassandra ir atvērtā pirmkoda, pilnībā izplatīta, uz kolonnām orientēta datu bāze, kas piedāvā izcilu mērogojamību un izturību pret tradicionālajām viena galvenā datu bāzēm. Cassandra ir nesaistīta datu bāze, saukta arī par NoSQL datu bāzi, kuras izplatīšanas dizains balstās uz Amazon Dynamo un tā datu modeli uz Google Bigtable - augstas veiktspējas NoSQL datu bāze, kas veidota uz patentētām Google uzglabāšanas tehnoloģijām lielām datu bāzu infrastruktūrām. Tā ir izkliedēta pārvaldības sistēma, kas izstrādāta, lai apstrādātu lielu strukturētu datu daudzumu preču serveros. Salīdzinot ar citām populārām izplatītām datu bāzēm, piemēram, HBase, Voldermort un Riak, Apache Cassandra piedāvā stabilu un izteiksmīgu saskarni datu modelēšanai un vaicāšanai. Labākā daļa par Cassandra ir tā, ka tā tiek izplatīta, kas nozīmē, ka tā spēj darboties vairākās mašīnās.

Atšķirība starp Hadoop un Cassandra

Definīcija

- Hadoop ir Java rakstīts Apache atvērtā pirmkoda ietvars, kas paredzēts liela apjoma datu apstrādei, kas jāapstrādā apjomīgi, ja vienlaikus apstrādājat daudz datu straumēšanas veidā vai paketei līdzīgā veidā. Apache Cassandra, no otras puses, ir ļoti mērogojama, pilnībā izplatīta datu bāze, kas paredzēta liela apjoma strukturētu datu apstrādei preču serveros. Apache Cassandra piedāvā stabilu un izteiksmīgu saskarni datu modelēšanai un vaicāšanai.

Izvietošana

- Hadoop ir mērogojams ietvars, kas paredzēts izvietošanai zemu izmaksu aparatūrā. HDFS krātuve ir sadalīta pa mezglu kopām; vienu lielu failu varētu saglabāt vairākos klastera mezglos. Tas ir izvietots vienā datu centrā, taču tie visi atrodas ģeogrāfiski līdzās viens otram. Turpretī Kasandra tiek izplatīta ļoti izplatīti kā kopums gadījumu, kas visi viens otru zina. Datus var nolasīt vai rakstīt uz jebkuru klastera gadījumu, kas tiek dēvēts par mezglu, kurš pārsūtīs pieprasījumu uz gadījumu, kurā dati pieder.

Ietvars

- Apache Hadoop ir liela datu apstrādes sistēma, kas balstīta uz slaveno MapReduce programmēšanas modeli, kas piemērots milzīgu datu kopu apstrādei, kas paralēli tiek izplatītas visā mezglu klasterī. Tā ir sadalīta apstrādes sistēma, kas paredzēta liela datu apjoma izplatīšanai un apstrādei klastera mezglos. Savukārt Cassandra ir pilnībā izplatīta NoSQL datu bāze, kas piedāvā unikāli robustu un izteiksmīgu saskarni datu modelēšanai un vaicāšanai. Tas nav tāpat kā tradicionālās datu bāzu sistēmas; faktiski tas datus glabā galveno vērtību pārī. Atšķirībā no Hadoop, Cassandra galvenokārt tiek izmantota datu apstrādei reāllaikā.

Datu formāts

- Hadoop var strādāt tikai ar jebkura veida datiem dažādos formātos, neatkarīgi no tā, vai tie ir strukturēti, daļēji strukturēti vai bez struktūras, un neatkarīgi no tā, ko jūs varat iedomāties - attēliem, JSON, XML un tā tālāk. Cassandra, no otras puses, ir izkliedēta pārvaldības sistēma, kas paredzēta liela apjoma strukturētu datu apstrādei preču serveros. Turklāt Cassandra neatbalsta attēlus.

Arhitektūra

- Hadoops ievēro galveno vergu arhitektūru, kas sastāv no galvenajiem mezgliem un pakārtotajiem mezgliem. NameMode ir galvenais mezgls, un DataNodes ir pakārtotie mezgli. Parasti DataNode dēmons darbojas katrā vergu režīmā un pārvalda katram DataNode pievienoto krātuvi. HDFS var izvietot daudzās mašīnās, kurās darbojas Java. Savukārt Cassandra datus par dažādiem mezgliem glabā ar vienādranga izdalītu sistēmu, padarot decentralizēta veikala darbību un uzturēšanu vieglāku nekā galveno / pakārtoto veikalu, jo visi mezgli ir vienādi.

Hadoop un Cassandra: salīdzināšanas tabula

Kopsavilkums

Hadoop ir lielo datu risinājumu stūrakmens, kas piedāvā visprogresīvāko platformu, lai uzglabātu un analizētu lielu datu kopu daudzumu un uzlabotu tradicionālās relāciju datu bāzes pārvaldības sistēmas. Apache Hadoop nodrošina pret traucējumiem izturīgu, izkliedētu sistēmu ļoti lielu datu kopu glabāšanai un apstrādei dažādās preču kopās. Cassandra ir vadošā NoSQL datu bāze, kas izmanto labākos tehnoloģiskos sasniegumus no Dynamo un Bigtable dokumentiem, lai apstrādātu lielu daudzumu strukturētu datu visos preču serveros. Turklāt Cassandra ir lieliski piemērots ātrai tiešsaistes transakcijai, savukārt Hadoop ir ideāls, lai ātrāk uzglabātu un izgūtu datus..