Rozdíl mezi Hadoopem a Cassandrou

S obrovským množstvím dat, která se generují velmi vysokou rychlostí masivním výbuchem internetu věcí a rostoucím využíváním sociálních médií, se schopnost ukládat a analyzovat toto obrovské množství dat zvýšila. Hadoop je jedním ze sofistikovaných nástrojů navržených pro zpracování tak velkého množství dat, které je často označováno jako Big Data. Cassandra je další vysoce škálovatelná databáze, kterou lze snadno nasadit a spravovat. Ale to je nejlepší volba - Hadoop nebo Cassandra?

Co je Hadoop?

Apache Hadoop je de facto rámec pro zpracování a ukládání velkých objemů dat, který je často označován jako „Big Data“. Hadoop je základním kamenem všech řešení Big Data. Projekt společnosti Apache Software Foundation, Hadoop je rozsáhlý distribuovaný systém zpracování určený k distribuci a zpracování velkého množství dat napříč uzly v klastru. Jeho cílem není nahrazení tradičních databázových systémů; Hadoop ve skutečnosti usnadňuje použití relačních databází urychlením operací souvisejících s velkými datovými soubory. Hadoop je založen na slavném programovacím modelu MapReduce, který je vhodný pro paralelní zpracování obrovských datových sad, distribuovaných do shluku uzlů. Distribuovaný souborový systém Hadoop (HDFS) je systém souborů pro ukládání a zpracování dat pro Hadoop, který běží na komoditním hardwaru a poskytuje paralelní a streamingový přístup k velkému množství dat.

Co je Cassandra?

Apache Cassandra je open-source, plně distribuovaná, sloupec-orientovaná databáze, která nabízí vynikající škálovatelnost a odolnost proti chybám tradičních databází single master. Cassandra je nerelační databáze, která se také nazývá databáze NoSQL, která zakládá svůj distribuční návrh na Amazonu Dynamo a na svém datovém modelu na Bigtable Google - vysoce výkonné databázi NoSQL postavené na proprietárních technologiích úložiště Google pro velké databázové infrastruktury. Jedná se o distribuovaný systém řízení navržený pro zpracování velkého množství strukturovaných dat na komoditních serverech. Ve srovnání s jinými populárními distribuovanými databázemi jako HBase, Voldermort a Riak nabízí Apache Cassandra robustní a expresivní rozhraní pro modelování a dotazování dat. Nejlepší část o Cassandře je, že je distribuována, což znamená, že je schopna běžet na více strojích.

Rozdíl mezi Hadoopem a Cassandrou

Definice

- Hadoop je open-source framework Apache napsaný v Javě, který je navržen tak, aby zpracovával velké množství dat, která je třeba zpracovat v měřítku, když zpracováváte velké množství dat současně proudovým způsobem nebo dávkovým způsobem. Apache Cassandra, na druhé straně, je vysoce škálovatelná, plně distribuovaná databáze navržená pro zpracování velkého množství strukturovaných dat na komoditních serverech. Apache Cassandra nabízí robustní a expresivní rozhraní pro modelování a dotazování dat.

Rozvinutí

- Hadoop je škálovatelný rámec, který je navržen pro nasazení na nízkonákladový hardware. Úložiště HDFS je rozloženo do shluku uzlů; jeden velký soubor lze uložit do více uzlů v klastru. Je rozmístěna v jediném datovém centru, ale všechna jsou geograficky umístěna spolu navzájem. Cassandra, na druhé straně, je rozmístěna velmi distribuovaným způsobem jako skupina případů, které si jsou vzájemně známy. Data lze číst nebo zapisovat do jakékoli instance v klastru, označované jako uzel, který předá požadavek instanci, do které data patří.

Rámec

- Apache Hadoop je velký rámec pro zpracování dat založený na slavném programovacím modelu MapReduce, který je vhodný pro zpracování obrovských datových sad, distribuovaných paralelně do shluku uzlů. Je to distribuovaný systém zpracování určený k distribuci a zpracování velkého množství dat napříč uzly v klastru. Cassandra je naproti tomu plně distribuovaná databáze NoSQL, která nabízí jedinečně robustní a expresivní rozhraní pro modelování a dotazování dat. Není to jako tradiční databázové systémy; ve skutečnosti ukládá data do páru klíčových hodnot. Na rozdíl od Hadoop se Cassandra používá hlavně pro zpracování dat v reálném čase.

Formát dat

- Hadoop umí pracovat s jakýmkoli druhem dat v různých formátech, ať už je to strukturovaná, polostrukturovaná nebo nestrukturovaná, a cokoli si můžete myslet - obrázky, JSON, XML atd. Cassandra, na druhé straně, je distribuovaný systém řízení navržený pro zpracování velkého množství strukturovaných dat na komoditních serverech. Kromě toho Cassandra nepodporuje obrázky.

Architektura

- Hadoop sleduje architekturu master slave sestávající z master uzlů a slave uzlů. NameMode je hlavní uzel a DataNodes jsou slave uzly. Démon DataNode obvykle běží v každém režimu slave a spravuje úložiště připojené ke každému DataNode. HDFS lze nasadit na širokou škálu počítačů s Java. Cassandra naproti tomu ukládá data na různých uzlech pomocí distribuovaného systému typu peer-to-peer, což usnadňuje obsluhu a údržbu decentralizovaného úložiště než úložiště typu master / slave, protože všechny uzly jsou stejné.

Hadoop vs. Cassandra: srovnávací tabulka

souhrn

Hadoop je základním kamenem velkých datových řešení, která nabízí špičkovou platformu pro ukládání a analýzu velkého množství datových sad a vylepšování tradičních systémů správy relačních databází. Apache Hadoop poskytuje distribuovanou strukturu odolnou proti chybám pro ukládání a zpracování velmi velkých datových souborů napříč klastry komodit. Cassandra je přední NoSQL databáze, která využívá nejlepší technologické pokroky z papírů Dynamo a Bigtable pro zpracování velkého množství strukturovaných dat na komoditních serverech. Kromě toho je Cassandra skvělá pro rychlé online transakce, zatímco Hadoop je ideální pro rychlejší ukládání a načítání dat.