Differenza tra Hadoop ed Elasticsearch
Hadoop è un framework che aiuta a gestire i dati voluminosi in una frazione di secondi, dove i metodi tradizionali non riescono a gestirli. È necessario il supporto di più macchine per eseguire il processo parallelamente in modo distribuito. Elasticsearch funziona come un sandwich tra Logstash e Kibana. Laddove Logstash è responsabile del recupero dei dati da qualsiasi origine dati, la ricerca elastica analizza i dati e, infine, Kibana fornisce le informazioni fruibili da esso. Questa soluzione rende le applicazioni più potenti per lavorare con requisiti o richieste di ricerca complessi.
Ora non vediamo l'ora di approfondire l'argomento:
Il suo modo unico di gestione dei dati (appositamente progettato per i Big Data), che include un processo end-to-end di archiviazione, elaborazione e analisi. Questo modo unico è definito come MapReduce. Gli sviluppatori scrivono i programmi nel framework MapReduce, per eseguire i dati estesi in parallelo su processori distribuiti.
Sorge quindi la domanda, dopo che i dati sono stati distribuiti per l'elaborazione in macchine diverse, come si accumula l'output in modo simile?
La risposta è che MapReduce genera una chiave univoca che viene aggiunta ai dati distribuiti in vari computer. MapReduce tiene traccia del trattamento dei dati. E una volta fatto, quella chiave univoca viene utilizzata per riunire tutti i dati elaborati. Questo dà la sensazione di tutto il lavoro svolto su una singola macchina.
Scalabilità e affidabilità sono perfettamente curate in MapReduce di Hadoop. Di seguito sono riportate alcune funzionalità di MapReduce:
- La mappa quindi Riduci: per eseguire un lavoro, viene suddiviso in singoli blocchi chiamati attività. La funzione Mapper verrà sempre eseguita per prima per tutte le attività, quindi verrà visualizzata solo la funzione di riduzione. L'intero processo verrà chiamato completato solo quando la funzione di riduzione completa il suo lavoro per tutte le attività distribuite.
- Tollerante ai guasti: prendere uno scenario, quando un nodo si arresta durante l'elaborazione dell'attività? Il battito cardiaco di quel nodo non raggiunge il motore di MapReduce o dice nodo principale. Quindi, in tal caso, il nodo Master assegna tale attività a un nodo diverso per terminare l'attività. Inoltre, i dati non elaborati ed elaborati vengono conservati in HDFS (Hadoop Distributed File System), che è il livello di archiviazione di Hadoop con un fattore di replica predefinito di 3. Ciò significa che se un nodo scende, ci sono ancora due nodi in vita con gli stessi dati.
- Flessibilità: è possibile archiviare qualsiasi tipo di dati: strutturato, semi-strutturato o non strutturato.
- Sincronizzazione: la sincronizzazione è una caratteristica integrata di Hadoop. In questo modo, ridurre si avvierà solo se tutte le funzioni del mapper vengono eseguite con il suo compito. "Shuffle" e "Sort" sono il meccanismo che rende più fluido l'output del lavoro. Elasticsearch è uno strumento analitico semplice ma potente basato su JSON per l'indicizzazione dei documenti e una potente ricerca full-text.
Fig.2
In ELK, tutti i componenti sono open source. ELK sta dando un grande impulso all'ambiente IT per l'analisi dei log, l'analisi dei dati web, la business intelligence, l'analisi della conformità ecc. ELK è adatta per le aziende in cui arrivano richieste ad hoc e i dati devono essere rapidamente analizzati e visualizzati.
ELK è un ottimo strumento da utilizzare per le startup Tech che non possono permettersi di acquistare una licenza per il prodotto di analisi dei log come Splunk. Inoltre, i prodotti open source sono sempre stati al centro del settore IT.
Confronti testa a testa tra Hadoop vs Elasticsearch (infografica)
Di seguito sono riportati i primi 9 confronti tra Hadoop vs Elasticsearch
Differenza chiave tra Hadoop vs Elasticsearch
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra Hadoop e Elasticsearch:
- Hadoop ha distribuito un filesystem progettato per l'elaborazione parallela dei dati, mentre ElasticSearch è il motore di ricerca.
- Hadoop offre molta più flessibilità con una varietà di strumenti rispetto a ES.
- Hadoop può archiviare molti dati, mentre ES non può.
- Hadoop è in grado di gestire elaborazioni estese e logiche complesse, in cui ES può gestire solo logica di elaborazione limitata e aggregazione di base.
Tabella di confronto Hadoop vs Elasticsearch
| Base di confronto | Hadoop | elasticsearch |
| Principio di funzionamento | Basato su MapReduce | Basato su JSON e quindi sul linguaggio specifico del dominio |
| Complessità | La gestione di MapReduce è relativamente complessa | DSL basato su JSON è abbastanza facile da capire e implementare |
| Schema | Hadoop si basa sulla tecnologia NoSQL, quindi è facile caricare i dati in qualsiasi formato di valore-chiave | ES raccomanda che i dati siano in formato valore-chiave generico prima del caricamento |
| Caricamento collettivo | Il caricamento collettivo non è impegnativo qui | ES possiede un limite di buffer. Ma ciò potrebbe essere esteso dopo aver analizzato il fallimento accaduto a quel punto. |
| Impostare | 1.Impostare Hadoop in un ambiente di produzione è facile ed estendibile.
2. La configurazione dei cluster Hadoop è più semplice di ES. | 1. L'impostazione di ES comporta una stima proattiva del volume di dati. Inoltre, l'installazione iniziale richiede anche il metodo hit e trial. Molte impostazioni devono essere modificate quando aumenta il volume dei dati. Ad esempio Shard per indice deve essere impostato nella creazione iniziale di un indice. Se questo ha bisogno di un tweak che non può essere fatto. Dovrai crearne uno nuovo.
2.Impostazione del cluster ElasticSearch è più soggetta a errori. |
| Utilizzo di Analytics | Hadoop con HBase non ha funzionalità di ricerca analitica e di ricerca così avanzate come ES | Analytics è più avanzato e le query di ricerca sono maturate in ES |
| Linguaggi di programmazione supportati | Hadoop non ha una varietà di linguaggi di programmazione che lo supportano. | ES ha molti Ruby, Lua, Go ecc., Che non sono presenti in Hadoop |
| Uso preferito | Per l'elaborazione in batch | Query e risultati in tempo reale |
| Affidabilità | Hadoop è affidabile dall'ambiente di test fino all'ambiente di produzione | ES è affidabile in un ambiente di piccole e medie dimensioni. Ciò non si adatta a un ambiente di produzione, dove esistono molti data center e cluster. |
Conclusione - Hadoop vs Elasticsearch
Alla fine, in realtà dipende dal tipo di dati, dal volume e dal caso d'uso su cui si sta lavorando. Se la ricerca semplice e l'analisi dei dati web sono al centro dell'attenzione, è meglio scegliere Elasticsearch. Mentre se c'è una grande richiesta di ridimensionamento, un volume di dati e compatibilità con strumenti di terze parti, l'istanza di Hadoop è la risposta. Tuttavia, l'integrazione di Hadoop con ES apre un nuovo mondo per applicazioni pesanti e di grandi dimensioni. Sfruttare appieno la potenza di Hadoop e Elasticsearch può offrire una buona piattaforma per arricchire il massimo valore dei big data.
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