كاساندرا مقابل هادوب: الفرق بين كاساندرا وهادووب
نشرت: 2020-11-23البيانات الضخمة تزدهر ، وكذلك التقنيات المرتبطة بها. تعتبر Cassandra و Hadoop عددًا قليلاً من التقنيات الشائعة ، والتي تُستخدم ، بعبارات بسيطة ، لتحليل البيانات. على الرغم من وجود العديد من العوامل المتداخلة ، فقد تمت مناقشة الاختلافات الرئيسية بين الاثنين أدناه. ستساعدك هذه العوامل في اختيار الأفضل بناءً على احتياجاتك.
جدول المحتويات
الفرق بين كاساندرا و Hadoop
الفرق الأساسي
Hadoop هو إطار عمل لمعالجة البيانات الكبيرة ، بينما Cassandra هي قاعدة بيانات NoSQL الموزعة المصممة لمعالجة كمية كبيرة من البيانات. قد تبدو متشابهة ، لكنهما كيانان مختلفان يخدمان أغراضًا مختلفة.
معالجة
بينما يتعامل Hadoop مع معالجة الدُفعات ، تشتهر Cassandra بالمعالجة في الوقت الفعلي. علاوة على ذلك ، كلاهما احترافي في تحليل البيانات التي تم إنشاؤها من خلال الوضع عبر الإنترنت ، مثل الهاتف المحمول أو الويب ، ويمكنهما معالجة الطلبات عبر الإنترنت على الفور.
يجب أن تقرأ: برنامج Hadoop التعليمي للمبتدئين
الاتساق والتوافر والتسامح في التقسيم (CAP)
يركز Hadoop على CP ، أي الاتساق والتسامح في التقسيم بينما تتبع Cassandra AP أو Availability مع تسامح التقسيم.
التنسيقات المدعومة
يدعم Casandra و Hadoop جميع التنسيقات ، أي المهيكلة وشبه الهيكلية وغير المهيكلة والصور باستثناء ، لا تدعم Cassandra الصور.
قراءة: أهم أفكار ومواضيع مشروع Hadoop
بنيان
يكمن الاختلاف الرئيسي في الهندسة المعمارية ، مما يؤثر على الأداء والسرعة. بينما تشتهر Hadoop بالتصميم المعماري الرئيسي والعبد ( Name Node هو الرئيسي و Data Node هو العبد) ، تعمل Cassandra على التصميم المعماري الموزع. في الكتلة ، كل عقدة لها نفس الدور ، على عكس Hadoop ، والتواصل بين هؤلاء يكون بطريقة نظير إلى نظير.
التسامح مع الخطأ
كما ذكرنا سابقًا ، يعتبر التصميم المعماري مسئولاً بشكل كبير عن الأداء وكذلك الأخطاء والفشل. Cassandra هي دائمًا الخيار الأول إذا كان احتمال حدوث الخطأ مطلوبًا ليكون منخفضًا. في تصميم السيد والعبد ، يمكن أن يؤدي خطأ طفيف إلى انهيار النظام بأكمله بينما في التصميم الموزع ، ستهتم العقد الأخرى بجميع الطلبات.
ضغط البيانات وحمايتها
على الأكثر ، يمكن لـ Hadoop ضغط البيانات حتى 15٪ بينما يمكن لـ Cassandra ضغطها حتى 80٪. هذا كثير من الضغط بدون تكلفة!
إذا لفتنا انتباهنا إلى حماية البيانات ، فإن كلا التقنيتين هما الأفضل في طريقهما. بينما يوفر Hadoop التدقيق والتحكم في الوصول ، فإن Cassandra لديها تصميم سجل الالتزام الذي يوفر وظائف مثل النسخ الاحتياطي والاستعادة.
تدفق البيانات ونموذج التخزين
تتم كتابة بيانات Hadoop مباشرة في ملاحظة البيانات ، بينما يتم كتابة Cassandra أولاً في الذاكرة ، ثم في القرص. هو مكتوب بتنسيق هيكل الذاكرة ، والذي يسمى أيضًا جدول الذاكرة .
بالنظر إلى نموذج التخزين لـ Hadoop ، تم صياغة مصطلح Hadoop Distributed File System أو HDFS حيث يتم كسر الملفات الضخمة وتكرارها في العديد من العقد. تم اتباع استراتيجية مختلفة في كاساندرا. يتم اتباع استراتيجية Keys Space Column ، حيث تتم الفهرسة الأولية والثانوية.
تعرف على المزيد حول: Top Hadoop Tools
نموذج البيانات المنطقية
إذا تحدثنا عن نموذج البيانات المنطقية لـ Cassandra و Hadoop (راجع الصور) ، فسنجد أنه في Hadoop ، يتم تقسيم البيانات بواسطة مفتاح صف مكون من عمود واحد بينما في C assandra يتم تقسيم البيانات بواسطة مفتاح أساسي متعدد الأعمدة . لقد وجد أن ترتيب منطق البيانات في Cassandra أكثر ملاءمة مقارنة بالترتيب المعجمي الذي يتبعه Hadoop.
عامل النسخ المتماثل
عوامل النسخ المتماثل هي الوحدة التي تحدد عدد النسخ المتماثلة للبيانات التي تم تخزينها على عقد متعددة لضمان التسامح مع الخطأ والموثوقية. بالنسبة إلى Hadoop ، يكون عامل النسخ ثابتًا (3 افتراضيًا) ؛ ومع ذلك ، في Cassandra ، هو عدد العقد في مركز البيانات.
الفهرسة
يتم تخزين البيانات بطريقة زوج المفتاح ذي القيمة ، مما يجعل الفهرسة بسيطة جدًا في Cassandra مقارنةً بـ Hadoop.
ماذا بعد؟
مع المعالجة المماثلة تقريبًا والسمات الأخرى ، هناك دائمًا ارتباك أثناء اختيار "الأفضل" من Cassandra و Hadoop. كانت هناك حالات ادعى فيها قادة التكنولوجيا أن Cassandra تقدم أكثر مقارنةً بـ Hadoop كما في حالة الهندسة المعمارية ؛ لديه إعداد أسهل ومتطلبات أقل إلى جانب بيئة تطوير أكثر سهولة ومرونة. ومع ذلك ، تفتقر كاساندرا إلى اتساق البيانات.
يعتمد الخيار الأفضل على المتطلبات ، حيث لا توجد لعبة شد الحبل بين Cassandra و Hadoop . على سبيل المثال ، إذا كان الأداء هو التركيز الرئيسي ، فإن Cassandra هي الخيار الأفضل ، لأنها توفر توفرًا عاليًا وقابلية للتوسع وزمن انتقال منخفض. إنه يعمل العجائب مع تحليل البيانات في الوقت الفعلي ، على عكس Hadoop.
من ناحية أخرى ، يُقترح Hadoop عندما تكون البيانات الضخمة بحاجة إلى البحث أو الإبلاغ عنها أو تخزينها أو تحليلها. مع نمو البيانات الضخمة ، تزداد أيضًا وظائف كل تقنية. يعتمد علينا مدى حكمة استخدامنا لها.
لقد قيل بحق أن البيانات هي الوقود وستقود التكنولوجيا وتدرج العالم بأسره. تتعامل المؤسسات الصغيرة أو المنظمات العملاقة مع البيانات. من استنباط البيانات إلى المعالجة ، تتطلب كل خطوة مهارات تحليل تنبؤي ومعرفة أساسية قوية. لن تساعدك هذه المعرفة على النمو مهنيًا فحسب ، بل ستزيد أيضًا من احتمالية النجاح الوظيفي.
بدأت upGrad دورات عبر الإنترنت بشهادة في البيانات الضخمة . دورات مثل الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة وعلوم البيانات موجودة بالفعل في قائمة النتائج. كان هناك أكثر من 4000 طالب في جميع أنحاء العالم بدأوا أو أكملوا دورة البيانات الضخمة.
مع أكثر من 400+ دورة دراسية و 7+ دراسات حالة ، يمكنك إضافة نجوم إلى حياتك المهنية المتنامية. مدة دورة PG في البيانات الضخمة هي 12 شهرًا ، وجميع المدربين إما من IIIT Bangalore أو يعملون مع Microsoft. ماذا تريد ايضا؟
مع العلم أن المعرفة تؤدي إلى قوة فعلية ، لا يمكنك تضييع الوقت في هذا الوباء. إن نقل المعرفة من خلال التنفيذ والخبرة العملية هو ما تحصل عليه في upGrad. لن تحصل فقط على المعرفة النظرية عن Cassandra و Hadoop ولكن تطبيقهما أيضًا.
وهذه ليست النهاية؛ تحصل على مساعدة في تحديد المواضع جنبًا إلى جنب مع التفاعل المنتظم مع المدربين وزملائك في الفصل. سيساعدك المستشارون المهنيون في upGrad على اختيار الأنسب لملفك الشخصي ومجموعة المهارات الخاصة بك. فما تنتظرون؟
تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
