Verschil tussen Hadoop en Cassandra
Hadoop is een open source software die is ontworpen om parallelle verwerking te verwerken en meestal wordt gebruikt als een datawarehouse voor volumineuze gegevens. Een kern van Hadoop is HDFS (Hadoop gedistribueerd bestandssysteem) dat is gebaseerd op Map-reduce. Via Map-reduce worden gegevens parallel verwerkt, in meerdere CPU-knooppunten. Dat betekent dat het uitvoeren van een zware applicatie geen uitdaging meer is, omdat dit op meerdere knooppunten in een cluster kan worden uitgevoerd. Laten we de Map-verkleinen verkennen. Dit zijn eigenlijk twee verschillende taken:
1. Kaart: het is een taak, die de invoergegevens neemt en opsplitst in een sleutel / waarde-paar, dat we tuples noemen.
2. Verminderen: nadat de kaarttaak zijn werk heeft voltooid. Het wordt dan gegeven om te verminderen om een nog kleinere set tupels uit te voeren.
Verminderen wordt altijd uitgevoerd na kaarttaak. Het map-reduce framework bestaat uit een enkele master JobTracker en een slave TaskTracker, per clusterknooppunt. HDFS bestaat uit een enkele NameNode, die de metadata van het bestandssysteem beheert en een of meer slave die bekend staan als DataNodes, die verantwoordelijk zijn voor het opslaan van de feitelijke gegevens.
Cassandra is een NoSQL-database die is ontworpen voor snelle online transactiegegevens. De specialiteit van Cassandra ligt in het feit dat het zonder een enkel punt van mislukking werkt.
Cassandra gebruikt het roddelprotocol om de bijgewerkte status van omliggende knooppunten in het cluster te behouden. In het geval dat een knoop uitvalt, neemt een andere knoop zijn verantwoordelijkheid, tot de tijd mislukte knoop niet op is. Alle roddelberichten hebben een bijbehorende versie, dus wanneer de knooppunten de roddel uitwisselen, wordt oudere informatie overschreven door een nieuwere versie van de roddel.
Cassandra ondersteunt ongestructureerde gegevens met een flexibel schema.
Head to Head-vergelijking tussen Hadoop en Cassandra (infographics)
Hieronder staat het top 17-verschil tussen Hadoop en Cassandra
Belangrijkste verschillen tussen Hadoop en Cassandra
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de belangrijkste verschillen tussen Hadoop en Cassandra
1. Hadoop heeft een bestandssysteem gedistribueerd dat is ontworpen voor parallelle gegevensverwerking, terwijl Cassandra een NoSQL-database is voor snelle online transacties.
2. Hadoop heeft de voorkeur voor massale gegevensverwerking, terwijl Cassandra de voorkeur heeft voor realtime verwerking.
3. Hadoop werkt aan master-slave-architectuur, terwijl Cassandra werkt aan peer-to-peer-communicatie.
Hadoop vs Cassandra vergelijkingstabel
Hieronder is de belangrijkste vergelijking tussen Hadoop en Cassandra
| Vergelijkingsbasis | Hadoop | Cassandra |
| Definitie | Framework voor grote gegevensverwerking. | Het is een gedistribueerde NoSQL-database, ontworpen voor het beheren van de enorme hoeveelheid gegevens. Hier betekent NoSQL dat het niet zoals een conventionele database is. Het lijkt meer op een hashmap / hashtable die gegevens opslaat in een sleutel / waarde-paar. |
| Ondersteund formaat | Alle soorten gegevens kunnen door Hadoop worden verwerkt - gestructureerd, semi-gestructureerd, ongestructureerd of afbeeldingen. | Cassandra kan ook bijna alle gestructureerde, semi-gestructureerde, ongestructureerde datasets aan, maar niet de afbeeldingen. Het is echter bekend dat Cassandra het beste presteert op een semi-gestructureerde gegevensset. |
| Gebruik | Hadoop heeft de voorkeur voor batchverwerking van gegevens. | Cassandra wordt meestal in aanmerking genomen voor realtime verwerking. |
| Werk | De kern van Hadoop is HDFS, dat de basis vormt voor andere analytische componenten voor het verwerken van big data. | Cassandra werkt op top HDFS. |
| CAP-parameters | Hadoop volgt CP, dat is consistentie en partitietolerantie. | Cassandra volgt AP, dat wil zeggen beschikbaarheid en partitietolerantie. |
| Communicatie | Hadoop gebruikt RPC / TCP en UDP voor communicatie tussen knooppunten in een cluster. | Het protocol dat wordt gebruikt voor communicatie tussen knooppunten is roddelprotocol. Gossip-protocol blijft de knooppuntstatus uitzenden naar zijn peerknooppunten in het cluster. |
| architectuur | Hadoop volgt het architecturale ontwerp van meester-slaaf. Naamknooppunt werkt als Master, terwijl gegevensknooppunt werkt als een slaaf. | Cassandra volgt gedistribueerde architectuur met peer-to-peer communicatie tussen knooppunten. Alle knooppunten zijn ontworpen om dezelfde rol in een cluster te spelen. Elk knooppunt is onafhankelijk en tegelijkertijd verbonden met andere knooppunten in het cluster. |
| Gegevenstoegangsmodus | Het gebruikte map-verkleinen om te lezen / schrijven. | Dit maakt gebruik van de Cassandra-zoektaal. |
| Metagegevensopslag | Hadoop beschikt over een gecentraliseerde metadataserver. | Cassandra bezit een 'inode' kolomfamilie om metadata-informatie op te slaan |
| Fouttolerantie | Hadoop is kwetsbaar voor falen. Als het hoofdknooppunt omlaag gaat, gaat alles voor een gooi. | Omdat Cassandra geen master-slave-concept heeft en alle knooppunten dezelfde waarde hebben. In het geval dat een knooppunt uitvalt, kunnen de rest van de knooppunten in een cluster de aanvraag gemakkelijk verwerken. |
| Data compressie | Hadoop kan bestanden 10-15% comprimeren met de beste beschikbare technieken. | Cassandra kan bestanden tot 80% comprimeren zonder overhead. |
| Gegevensbescherming | Gegevenscontrole en toegangscontrole verifiëren de juiste gebruikers- / groepstoestemming. | Gegevens worden beschermd in Cassandra met een vastleggingsontwerp. Ingebouwde beveiliging zoals back-up- en herstelmechanismen speelt een belangrijke rol. |
| Wachttijd | Het leestijdbereik van Hadoop kan variëren van honderden milliseconden (in het slechtste geval) tot tientallen milliseconden (in het beste geval). Schrijflatentie is relatief minder dan lezen, vanwege een groot aantal knooppunten. | Cassandra is gebaseerd op NoSQL, waardoor de latentie minder is. Het lezen / schrijven functies zijn snel. |
| Indexeren | Indexeren is erg moeilijk in Hadoop. | Indexeren is eenvoudig in Cassandra omdat gegevens worden opgeslagen in een sleutel / waarde-paar. |
| Informatiestroom | In Hadoop worden gegevens rechtstreeks naar het gegevensknooppunt geschreven. | In Cassandra worden gegevens eerst naar het geheugen geschreven, in een geheugenstructuurformaat dat bekend staat als mem-table. Zodra dat vol is, wordt het naar schijf geschreven. |
| Gegevensopslagmodel | HDFS is het bestandssysteem in Hadoop. Grote bestanden worden opgedeeld in brokken en vervolgens gerepliceerd naar vele knooppunten. | Keys space column family is het concept gevolgd door Cassandra om de gegevens op te slaan. Het introduceert primaire en secundaire indexen voor een hoge beschikbaarheid van gegevens. |
| Replicatiefactor | Hadoop heeft standaard een replicatiefactor van 3. | Een standaardwaarde voor replicatiefactor in Cassandra is het aantal knooppunten in een datacenter. |
Conclusie - Hadoop vs Cassandra
Cassandra is de juiste keuze als het gaat om schaalbaarheid, hoge beschikbaarheid, lage latentie zonder in te leveren op prestaties.
Hadoop is echter geweldig wanneer gegevensopslag, gegevens zoeken, gegevensanalyse en gegevensrapportage van volumineuze gegevens moet worden gedaan. Hadoop is niet aan te raden voor realtime analyses.
Hadoop en Cassandra kunnen een goede technologie zijn om twee activiteiten parallel uit te voeren:
1. Analyse van gegevens gegenereerd via een web, mobiel etc.
2. Dien onmiddellijk het online verzoek in.
Dit kan leiden tot snellere en diepere extractie van inzichten met minder tijd. Big data zal blijven groeien, en vandaar dat de technologie zoals Hadoop, Cassandra altijd zal blijven updaten en heersen over deze big data wereld.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor het verschil tussen Hadoop en Cassandra. Hier hebben we hun betekenis besproken, van kop tot kop vergelijken, belangrijke verschillen en conclusies. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Ontdek het 8 verbazingwekkende verschil tussen talent en SSIS
- Data Science versus kunstmatige intelligentie - 9 Geweldige vergelijking
- Beste 7 verschillen tussen begeleid leren versus ongecontroleerd leren
- Tekstwinning versus tekstanalyse - welke is beter
- Hadoop vs Spark: Verschillen
- Introductie van User Datagram Protocol