Differenza tra Hadoop e Cassandra
Hadoop è un software open source progettato per gestire l'elaborazione parallela e utilizzato principalmente come data warehouse per volumi voluminosi di dati. Un nucleo di Hadoop è HDFS (file system distribuito Hadoop) che si basa su Map-reduce. Tramite Map-ridurre, i dati vengono elaborati in parallelo, in più nodi CPU. Ciò significa che l'esecuzione di applicazioni pesanti non è più una sfida, poiché potrebbe essere eseguita su più nodi in un cluster. Esploriamo la riduzione mappa. In realtà, questi sono due diversi compiti:
1. Mappa: è un'attività che prende i dati di input e li suddivide in una coppia chiave-valore, che chiamiamo tuple.
2. Riduci: dopo che l'attività della mappa ha completato il suo lavoro. Viene quindi ridotto per eseguire un set di tuple ancora più piccolo.
Riduzione viene sempre eseguita dopo l'attività della mappa. Il framework di riduzione della mappa è costituito da un JobTracker singolo master e da un TaskTracker slave, per nodo cluster. HDFS è costituito da un singolo NameNode, che gestisce i metadati del file system e uno o più slave noti come DataNodes, che sono responsabili della memorizzazione dei dati effettivi.
Cassandra è un database NoSQL progettato per dati transazionali online ad alta velocità. La specialità di Cassandra sta nel fatto che funziona senza un singolo punto di errore.
Cassandra utilizza il protocollo gossip, per mantenere lo stato aggiornato dei nodi circostanti nel cluster. Nel caso in cui un nodo si blocchi, un altro nodo si assume la sua responsabilità, fino a quando il nodo non è scaduto. Tutti i messaggi di gossip possiedono una versione ad esso associata, quindi quando i nodi scambiano il gossip, le informazioni più vecchie vengono sovrascritte da una versione più recente del gossip.
Cassandra supporta dati non strutturati con uno schema flessibile.
Confronto testa a testa tra Hadoop vs Cassandra (infografica)
Di seguito è la principale differenza 17 tra Hadoop vs Cassandra
Differenze chiave tra Hadoop vs Cassandra
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra Hadoop e Cassandra
1. Hadoop ha distribuito un filesystem progettato per l'elaborazione parallela dei dati, mentre Cassandra è un database NoSQL per transazioni online veloci.
2. Hadoop è preferito per l'elaborazione batch di dati di grandi dimensioni, mentre Cassandra è preferito per l'elaborazione in tempo reale.
3. Hadoop lavora sull'architettura master-slave, mentre Cassandra lavora sulla comunicazione peer to peer.
Tabella comparativa Hadoop vs Cassandra
Di seguito è riportato il confronto chiave tra Hadoop vs Cassandra
| Base di confronto | Hadoop | cassandra |
| Definizione | Quadro di elaborazione dei big data. | È un database NoSQL distribuito, progettato per gestire l'enorme quantità di dati. Qui NoSQL significa che non è come un database convenzionale. È più come hashmap / hashtable che memorizza i dati, in una coppia chiave-valore. |
| Formato supportato | Hadoop può gestire qualsiasi tipo di dati: strutturato, semi-strutturato, non strutturato o immagini. | Cassandra può anche gestire quasi tutti i set di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, ma non le immagini. Tuttavia, Cassandra è noto per funzionare al meglio su un set di dati semi-strutturato. |
| uso | Hadoop è preferito per l'elaborazione batch di dati. | Cassandra è principalmente considerata per l'elaborazione in tempo reale. |
| Opera | Il core di Hadoop è HDFS, che è la base per altri componenti analitici per la gestione dei big data. | Cassandra lavora su HDFS in alto. |
| Parametri CAP | Hadoop segue CP, ovvero coerenza e tolleranza alle partizioni. | Cassandra segue AP, ovvero disponibilità e tolleranza alle partizioni. |
| Comunicazione | Hadoop utilizza RPC / TCP e UDP per la comunicazione tra nodi in un cluster. | Il protocollo utilizzato per la comunicazione tra nodi è il protocollo gossip. Il protocollo Gossip continua a trasmettere lo stato del nodo ai suoi nodi peer nel cluster. |
| Architettura | Hadoop segue il progetto architettonico master-slave. Il nodo nome funziona come Master, mentre il nodo dati funziona come slave. | Cassandra segue l'architettura distribuita con comunicazione peer to peer tra nodi. Tutti i nodi sono progettati per svolgere lo stesso ruolo in un cluster. Ogni nodo è indipendente, mentre allo stesso tempo è connesso con altri nodi nel cluster. |
| Modalità di accesso ai dati | Ha usato map-ridurre per leggere / scrivere. | Questo utilizza il linguaggio di query Cassandra. |
| Archiviazione dei metadati | Hadoop possiede un server di metadati centralizzato. | Cassandra possiede una famiglia di colonne "inode" per archiviare le informazioni sui metadati |
| Tolleranza ai guasti | Hadoop è vulnerabile al fallimento. Se il nodo principale scende, tutto va per il verso giusto. | Poiché Cassandra non ha un concetto master-slave e tutti i nodi hanno lo stesso valore. In caso di errore di qualsiasi nodo, il resto dei nodi in un cluster può gestire facilmente la richiesta. |
| Compressione dati | Hadoop può comprimere i file dal 10 al 15% con le migliori tecniche disponibili. | Cassandra può comprimere i file fino all'80% senza spese generali. |
| Protezione dati | Il controllo dei dati e il controllo degli accessi verificano l'autorizzazione utente / gruppo appropriata. | I dati sono protetti in Cassandra con la progettazione del registro di commit. Costruire in sicurezza come meccanismi di backup e ripristino svolge un ruolo importante. |
| Latenza | L'intervallo di tempo di lettura di Hadoop può variare da centinaia di millisecondi (nel peggiore dei casi) a decine di millisecondi (nel migliore dei casi). La latenza di scrittura è relativamente inferiore alla lettura, a causa di un gran numero di nodi. | Cassandra si basa su NoSQL, quindi la sua latenza è inferiore. Le funzioni di lettura / scrittura sono veloci. |
| indicizzazione | L'indicizzazione è molto difficile in Hadoop. | L'indicizzazione è semplice in Cassandra perché i dati sono memorizzati in una coppia chiave-valore. |
| Flusso di dati | In Hadoop, i dati vengono scritti direttamente nel nodo dati. | In Cassandra, i dati vengono prima scritti in memoria, nel formato della struttura della memoria che è noto come mem-table. Una volta che è pieno, viene scritto sul disco. |
| Modello di archiviazione dati | HDFS è il file system in Hadoop. I file di grandi dimensioni vengono suddivisi in blocchi e quindi replicati in molti nodi. | La famiglia di colonne dello spazio chiavi è il concetto seguito da Cassandra per memorizzare i dati. Introduce indici primari e secondari per l'elevata disponibilità dei dati. |
| Fattore di replica | Per impostazione predefinita, Hadoop ha un fattore di replica di 3. | Un valore predefinito del fattore di replica in Cassandra è il numero di nodi in un data center. |
Conclusione - Hadoop vs Cassandra
Cassandra è la scelta giusta quando si tratta di scalabilità, alta disponibilità, bassa latenza senza compromettere le prestazioni.
Tuttavia, Hadoop è eccezionale quando è necessario eseguire l'archiviazione, la ricerca dei dati, l'analisi dei dati e la comunicazione dei dati di dati voluminosi. Hadoop non è suggeribile per l'analisi in tempo reale.
Hadoop insieme a Cassandra può essere una buona tecnologia per eseguire due attività in parallelo:
1. Analisi dei dati generati attraverso un web, cellulare ecc.
2. Fornire istantaneamente la richiesta online.
Ciò può portare a un'estrazione più rapida e più profonda di approfondimenti con meno tempo. I big data continueranno a crescere, e quindi la tecnologia come Hadoop, Cassandra continuerà sempre ad aggiornare e governare questo mondo dei big data.
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