Forskjellen mellom Hadoop og Elasticsearch
Hadoop er et rammeverk som hjelper deg med å håndtere omfangsrike data på en brøkdel av sekunder, der tradisjonelle måter ikke klarer å håndtere. Det krever støtte fra flere maskiner for å kjøre prosessen parallelt på en distribuert måte. Elasticsearch fungerer som en sandwich mellom Logstash og Kibana. Der Logstash er ansvarlig for å hente dataene fra en hvilken som helst datakilde, analyserer elastisk søk dataene, og til slutt gir kibana den handlingsrike innsikten ut av den. Denne løsningen gjør applikasjoner, mer kraftfulle for å arbeide i komplekse søkekrav eller krav.
La oss nå se frem til emnet i detalj:
Den unike måten å håndtere data på (spesielt designet for Big data), som inkluderer en slutt-til-slutt prosess med lagring, prosessering og analyse. Denne unike måten betegnes som MapReduce. Utviklere skriver programmene i rammeverket MapReduce for å kjøre omfattende data parallelt på distribuerte prosessorer.
Spørsmålet oppstår da, etter at data blir distribuert for behandling i forskjellige maskiner, hvordan produksjonen akkumuleres på lignende måte?
Svaret er at MapReduce genererer en unik nøkkel som får vedlagt distribuerte data i forskjellige maskiner. MapReduce holder oversikt over behandlingen av data. Og når det er gjort, brukes den unike nøkkelen for å sette sammen alle behandlede data. Dette gir følelsen av alt arbeidet som gjøres på en enkelt maskin.
Skalbarhet og pålitelighet blir perfekt ivaretatt i MapReduce of Hadoop. Nedenfor er noen funksjoner av MapReduce:
- Kartet reduserer deretter: For å kjøre en jobb blir det ødelagt i individuelle biter som kalles oppgave. Mapper-funksjonen vil alltid kjøres først for alle oppgavene, da vil bare redusere funksjon komme inn i bildet. Hele prosessen vil bli kalt fullført bare når reduksjonsfunksjonen fullfører sitt arbeid for alle distribuerte oppgaver.
- Feiltolerant: Ta et scenario når en node går ned mens du behandler oppgaven? Hjerteslagen til den noden når ikke til motoren til MapReduce eller si Master node. I så fall tildeler Master-noden den oppgaven til en annen node for å fullføre oppgaven. Dessuten oppbevares ubehandlede og behandlede data i HDFS (Hadoop Distribuert filsystem), som er lagringslag for Hadoop med standard replikeringsfaktor på 3. Dette betyr at hvis en node går ned, er det fortsatt to noder i live med de samme dataene.
- Fleksibilitet: Du kan lagre alle typer data: strukturert, semistrukturert eller ustrukturert.
- Synkronisering: Synkronisering er innebygd karakteristikk av Hadoop. Dette sørger for at reduksjon starter bare hvis all kartfunksjon er utført med oppgaven sin. "Shuffle" og "Sort" er mekanismen som gjør jobbets utskrifter jevnere. Elasticsearch er et JSON-basert enkelt, men likevel kraftig analyseverktøy for dokumentindeksering og kraftig søk i fulltekst.
Fig. 2
I ELK er alle komponentene åpen kildekode. ELK tar stor fart i IT-miljøet for logganalyse, webanalyse, business intelligence, compliance analyse osv. ELK er egnet for virksomheter der ad hoc-forespørsler kommer og data må analyseres og visualiseres raskt.
ELK er et flott verktøy å bruke for Tech-oppstart som ikke har råd til å kjøpe en lisens for loggeanalyseprodukt som Splunk. Dessuten har open source-produkter alltid vært i fokus i IT-bransjen.
Sammenligninger fra head to head mellom Hadoop vs Elasticsearch (Infographics)
Nedenfor er de 9 beste sammenligningene mellom Hadoop vs Elasticsearch
Nøkkelforskjellen mellom Hadoop vs Elasticsearch
Nedenfor er listen over punkter, som beskriver de viktigste forskjellene mellom Hadoop og Elasticsearch:
- Hadoop har distribuert filsystem som er designet for parallell databehandling, mens ElasticSearch er søkemotoren.
- Hadoop gir mye mer fleksibilitet med en rekke verktøy, sammenlignet med ES.
- Hadoop kan lagre rikelig med data, mens ES ikke kan.
- Hadoop kan håndtere omfattende prosessering og kompleks logikk, der ES bare kan håndtere begrenset behandling og grunnleggende aggregering.
Sammenligningstabell for Hadoop vs Elasticsearch
| Grunnlag for sammenligning | Hadoop | Elasticsearch |
| Arbeidsprinsipp | Basert på MapReduce | Basert på JSON og derav domenespesifikt språk |
| kompleksitet | Håndtering av MapReduce er relativt komplisert | JSON-basert DSL er ganske enkel å forstå og implementere |
| skjema | Hadoop er basert på NoSQL-teknologi, derav er det enkelt å laste opp data i hvilket som helst nøkkelverdi-format | ES anbefaler data å være i generisk nøkkelverdi-format før de lastes opp |
| Masseopplasting | Masseopplasting er ikke utfordrende her | ES har en viss buffergrense. Men det kan utvides etter at analysen av feilen skjedde på det tidspunktet. |
| Setup | 1. Å sette opp Hadoop i et produksjonsmiljø er enkelt og utvidbart.
2. Å sette opp Hadoop-klynger er jevnere enn ES. | 1. Å sette opp ES innebærer proaktiv estimering av datamengden. Innledende oppsett krever dessuten treff- og prøvemetode også. Mange innstillinger må endres når datamengden øker. For eksempel må Shard per indeks settes opp i den første opprettelsen av en indeks. Hvis det trenger en finjustering som ikke kan gjøres. Du må lage en ny.
2. Å sette opp ElasticSearch-klyngen er mer feilutsatt. |
| Analytics-bruk | Hadoop med HBase har ikke så avanserte søke- og analytiske søkefunksjoner som ES | Analytics er mer avansert og søkespørsmål modnes i ES |
| Støttede programmeringsspråk | Hadoop har ikke en rekke programmeringsspråk som støtter det. | ES har mange Ruby, Lua, Go osv., Som ikke er der i Hadoop |
| Foretrukket bruk | For batchbehandling | Sanntidsspørsmål og resultat |
| Pålitelighet | Hadoop er pålitelig fra testmiljø til produksjonsmiljø | ES er pålitelig i et lite og mellomstort miljø. Dette passer ikke i et produksjonsmiljø, der det finnes mange datasentre og klynger. |
Konklusjon - Hadoop vs Elasticsearch
På slutten avhenger det faktisk av datatype, volum og brukssak, en jobber med. Hvis enkel søking og nettanalyse er i fokus, er det bedre å bruke Elasticsearch. Mens det er et stort behov for skalering, et volum av data og kompatibilitet med tredjepartsverktøy, er Hadoop-instansen svaret på det. Imidlertid åpner Hadoop-integrasjon med ES en ny verden for tunge og store applikasjoner. Å utnytte full kraft fra Hadoop og Elasticsearch kan gi en god plattform for å berike maksimal verdi ut av big data.
Anbefalte artikler:
Dette har vært en guide til Hadoop vs Elasticsearch, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Hvordan knekke Hadoop-utviklerintervjuet Spørsmål
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Vet de 12 nyttige forskjellene
- Hvordan knekke Hadoop-utviklerintervjuet?
- Hvorfor innovasjon Det mest kritiske aspektet ved big data?
- Beste guide for Hadoop vs Spark