Forskjellen mellom Hadoop og Cassandra
Hadoop er en åpen kildekode-programvare som er designet for å håndtere parallell behandling og for det meste brukes som et datavarehus for omfangsrike data. En kjerne av Hadoop er HDFS (Hadoop distribuert filsystem) som er basert på kart-redusere. Gjennom kartredusering blir data laget for å behandle parallelt i flere CPU-noder. Det betyr at det ikke lenger er en utfordring å kjøre tung applikasjon, da dette kan kjøres på flere noder i en klynge. La oss utforske kart-redusering. Egentlig er dette to forskjellige oppgaver:
1. Kart: Det er en oppgave som tar inndataene og deler dem ned til et nøkkelverdipar, som vi kaller tupler.
2. Reduser: Etter at kartoppgaven er fullført. Det gis deretter å redusere for å utføre et enda mindre sett med tuples.
Reduser blir alltid utført etter kartoppgave. Kartreduserende rammeverk består av en enkelt master JobTracker og en slave TaskTracker, per klyngenode. HDFS består av en enkelt NameNode, som administrerer metadata for filsystemet og en eller flere slaver som er kjent som DataNodes, som er ansvarlige for å lagre de faktiske dataene.
Cassandra er NoSQL-database som er designet for høyhastighets online transaksjonsdata. Spesialiteten til Cassandra ligger i det faktum at det fungerer uten et eneste feil punkt.
Cassandra bruker sladderprotokoll for å beholde den oppdaterte statusen til omkringliggende noder i klyngen. I tilfelle en node går ned, tar en annen node sitt ansvar, til den tidsfeilte noden ikke er oppe. Alle sladdermeldinger har en versjon tilknyttet den, så når nodene utveksler sladder, blir eldre informasjon overskrevet av en nyere versjon av sladder.
Cassandra støtter ustrukturerte data med et fleksibelt skjema.
Sammenligning av topp mot hode mellom Hadoop vs Cassandra (Infographics)
Nedenfor er topp 17-forskjellen mellom Hadoop vs Cassandra
Viktige forskjeller mellom Hadoop vs Cassandra
Nedenfor er listen over punkter, som beskriver de viktigste forskjellene mellom Hadoop og Cassandra
1. Hadoop har distribuert filsystem som er designet for parallell databehandling, mens Cassandra er NoSQL-database for raske online transaksjoner.
2. Hadoop er å foretrekke for massiv databatchbehandling, mens Cassandra foretrekkes for sanntidsbehandling.
3. Hadoop jobber med master-slave-arkitektur, mens Cassandra jobber med peer to peer-kommunikasjon.
Hadoop vs Cassandra Comparison Table
Nedenfor er nøkkelsammenligningen mellom Hadoop vs Cassandra
| Grunnlag for sammenligning | Hadoop | Cassandra |
| Definisjon | Rammeverk for stor databehandling. | Den er distribuert NoSQL-database, designet for å håndtere den enorme datamengden. Her betyr NoSQL at den ikke er som en konvensjonell database. Det er mer som hashmap / hashtable som lagrer data, i et nøkkelverdipar. |
| Støttet format | Alle slags data kan håndteres av Hadoop - strukturerte, semistrukturerte, ustrukturerte eller bilder. | Cassandra kan også håndtere nesten alle strukturerte, semistrukturerte, ustrukturerte datasett, men ikke bildene. Imidlertid er Cassandra kjent for å yte best på et semistrukturert datasett. |
| bruk | Hadoop er foretrukket for batchbehandling av data. | Cassandra er mest vurdert for sanntidsbehandling. |
| Arbeid | Core of Hadoop er HDFS, som er base for andre analytiske komponenter for håndtering av big data. | Cassandra jobber på topp HDFS. |
| CAP-parametere | Hadoop følger CP, det vil si konsistens og partisjonstoleranse. | Cassandra følger AP, det vil si tilgjengelighet og partisjonstoleranse. |
| Kommunikasjon | Hadoop bruker RPC / TCP og UDP for kommunikasjon mellom noder i en klynge. | Protokollen som brukes for kommunikasjon mellom noder er sladderprotokoll. Sladderprotokoll fortsetter å kringkaste nodestatus til peer-noder i klyngen. |
| Arkitektur | Hadoop følger master-slave arkitektonisk design. Navneknute fungerer som Master, mens datanode fungerer som slave. | Cassandra følger distribuert arkitektur med jevnaldrende kommunikasjon mellom noder. Alle nodene er designet for å spille den samme rollen i en klynge. Hver node er uavhengig, samtidig som den er koblet til andre noder i klyngen. |
| Datatilgangsmodus | Den brukte kart-redusering for å lese / skrive. | Dette bruker Cassandra spørrespråk. |
| Lagring av metadata | Hadoop har sentralisert metadatatjener. | Cassandra besitter 'inode'-kolonnefamilie for å lagre metadatainformasjon |
| Feiltoleranse | Hadoop er sårbar for fiasko. Hvis masternoden går ned, går alt for en kaste. | Ettersom Cassandra ikke har et mesterslav-konsept og alle noder har samme verdi. I tilfelle svikt i noen node, kan resten av nodene i en klynge håndtere forespørselen enkelt. |
| Datakomprimering | Hadoop kan komprimere filer 10-15% med de beste tilgjengelige teknikkene. | Cassandra kan komprimere filer til 80% uten overhead. |
| Data beskyttelse | Datarevisjon og tilgangskontroll verifiser riktig bruker / gruppe tillatelse. | Data er beskyttet i Cassandra med design av logg. Bygg inn sikkerhet som sikkerhetskopierings- og gjenopprettingsmekanismer spiller en viktig rolle. |
| Ventetid | Hadoop lesetid kan variere fra hundrevis av millisekunder (i verste fall) til titalls millisekunder (i beste fall). Skrivetiden er relativt mindre enn lesing, på grunn av et stort antall noder. | Cassandra er basert på NoSQL, og derfor er latensen mindre. Lese- / skrivefunksjonene er raske. |
| indeksering | Indeksering er veldig vanskelig i Hadoop. | Indeksering er enkel i Cassandra fordi data lagres i et nøkkelverdipar. |
| Dataflyt | I Hadoop skrives data direkte til datanoden. | I Cassandra blir data først skrevet til minnet, i minnestrukturformat som er kjent som mem-tabell. Når det er fullt, skrives det til disk. |
| Datalagringsmodell | HDFS er filsystemet i Hadoop. Store filer blir brutt i biter og deretter replisert til mange noder. | Keys space column family er konseptet fulgt av Cassandra for å lagre dataene. Den introduserer primære og sekundære indekser for høy tilgjengelighet av data. |
| Replikasjonsfaktor | Hadoop har en replikasjonsfaktor på 3 som standard. | En standardverdi for replikasjonsfaktor i Cassandra er antall noder i et datasenter. |
Konklusjon - Hadoop vs Cassandra
Cassandra er det riktige valget når det gjelder skalerbarhet, høy tilgjengelighet, lav forsinkelse uten at det går ut over ytelsen.
Hadoop er imidlertid en flott en når datalagring, datasøking, dataanalyse og datarapportering av omfangsrike data må gjøres. Hadoop kan ikke antydes for sanntidsanalyse.
Hadoop sammen med Cassandra kan være en god teknologi for å utføre to aktiviteter parallelt:
1. Analyse av data generert via en internett, mobil etc.
2. Serverer den online forespørselen umiddelbart.
Dette kan føre til raskere og dypere uttrekk av innsikt med mindre tid. Big data vil fortsette å vokse, og derav teknologien som Hadoop, vil Cassandra alltid holdes på å oppdatere og styre denne big data verdenen.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjellen mellom Hadoop vs Cassandra her vi har diskutert deres betydning, Head to Head to Comparison, viktige forskjeller og konklusjoner. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Finn ut den 8 fantastiske forskjellen mellom Talend vs SSIS
- Data Science vs kunstig intelligens - 9 fantastisk sammenligning
- Beste 7 forskjeller mellom veiledet læring vs uovervåket læring
- Text Mining vs Text Analytics - Hvilken som er bedre
- Hadoop vs Spark: Differences
- Introduksjon av User Datagram Protocol