Cassandra Vs Hadoop: Unterschied zwischen Cassandra und Hadoop
Veröffentlicht: 2020-11-23Big Data boomt und damit verbundene Technologien auch. Cassandra und Hadoop sind einige der populären Technologien, die, vereinfacht gesagt, zur Datenanalyse verwendet werden. Obwohl es viele sich überschneidende Faktoren gibt, wurden die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden im Folgenden erörtert. Diese Faktoren helfen Ihnen bei der Auswahl des besten für Ihre Bedürfnisse.
Inhaltsverzeichnis
Unterschied zwischen Kassandra und Hadoop
Grundlegender Unterschied
Hadoop ist ein Big-Data-Verarbeitungsframework, während Cassandra die verteilte NoSQL-Datenbank ist, die für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Sie mögen ähnlich erscheinen, aber sie sind zwei verschiedene Einheiten, die unterschiedlichen Zwecken dienen.
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Während Hadoop auf Batch-Verarbeitung setzt, ist Cassandra für Echtzeit-Verarbeitung bekannt. Darüber hinaus sind beide PRO bei der Analyse von Daten, die über den Online-Modus wie Mobile oder Web generiert werden, und können Online-Anfragen sofort beantworten.
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Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz (CAP)
Hadoop konzentriert sich auf CP, dh Konsistenz und Partitionstoleranz, während Cassandra AP oder Verfügbarkeit mit Partitionstoleranz folgt.
Unterstützte Formate
Cassandra und Hadoop unterstützen alle Formate, dh strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert und Bilder, außer Cassandra unterstützt keine Bilder.
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Die Architektur
Der Hauptunterschied liegt in der Architektur, die sich auf die Leistung und Geschwindigkeit auswirkt. Während Hadoop für Master-Slave-Architekturdesign berühmt ist ( Name Node ist der Master und Data Node ist der Slave), arbeitet Cassandra an verteiltem Architekturdesign. Im Cluster hat jeder Knoten im Gegensatz zu Hadoop die gleiche Rolle, und die Kommunikation zwischen diesen erfolgt auf Peer-to-Peer-Weise.
Toleranz gegenüber Fehlern
Wie bereits erwähnt, ist das architektonische Design in hohem Maße für die Leistung verantwortlich, ebenso wie Fehler und Ausfälle. Cassandra ist immer dann die erste Wahl, wenn die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Fehlern gering sein soll. Beim Master-Slave-Design kann ein kleiner Fehler das gesamte System zum Absturz bringen, während sich beim verteilten Design andere Knoten um alle Anfragen kümmern.
Datenkomprimierung und -schutz
Hadoop kann die Daten höchstens um bis zu 15 % komprimieren, während Cassandra sie um bis zu 80 % komprimieren kann. Das ist viel Komprimierung zum Nulltarif!
Wenn wir unsere Aufmerksamkeit auf den Datenschutz lenken, dann sind beide Technologien auf ihre Weise am besten. Während Hadoop Audit- und Zugriffskontrolle bietet, verfügt Cassandra über ein Commit-Log-Design, das Funktionen wie Sicherung und Wiederherstellung bereitstellt.
Datenfluss- und Speichermodell
Hadoop-Daten werden direkt in die Datennotiz geschrieben, während Cassandra zuerst in den Arbeitsspeicher und dann auf die Festplatte geschrieben wird. Sie ist im Speicherstrukturformat geschrieben, das auch als mem-table bezeichnet wird .
In Anbetracht des Speichermodells für Hadoop wird der Begriff Hadoop Distributed File System oder HDFS geprägt, bei dem riesige Dateien beschädigt und in vielen Knoten repliziert werden. Eine andere Strategie wird in Cassandra verfolgt. Es wird die Keys Space Column-Strategie befolgt, bei der die Primär- und Sekundärindizierung durchgeführt wird.
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Logisches Datenmodell
Wenn wir über das logische Datenmodell von Cassandra und Hadoop sprechen (siehe Abbildungen), werden wir feststellen, dass Daten in Hadoop durch einen einspaltigen Zeilenschlüssel partitioniert werden, während Daten in C assandra durch einen mehrspaltigen Primärschlüssel partitioniert werden . Es hat sich herausgestellt, dass die Anordnung der Datenlogik in Cassandra im Vergleich zu der lexikografischen Reihenfolge von Hadoop bequemer ist.
Replikationsfaktor
Replikationsfaktoren sind die Einheit, die die Anzahl der Datenreplikate definiert, die auf mehreren Knoten gespeichert wurden, um Fehlertoleranz und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Für Hadoop ist der Replikationsfaktor konstant (standardmäßig 3); In Cassandra ist es jedoch die Anzahl der Knoten im Rechenzentrum.
Indizierung
Daten werden in Form von Schlüssel-Wert-Paaren gespeichert, was die Indizierung in Cassandra im Vergleich zu Hadoop sehr einfach macht.
Was als nächstes?
Bei fast ähnlicher Verarbeitung und anderen Attributen gibt es immer Verwirrung bei der Auswahl des „Besten“ von Cassandra und Hadoop. Es gab Fälle, in denen Technologieführer behaupteten, dass Cassandra im Vergleich zu Hadoop mehr leistet, wie im Fall der Architektur; Es hat eine einfachere Einrichtung und weniger Anforderungen sowie eine einfachere und flexiblere Entwicklungsumgebung. Dennoch mangelt es Cassandra an Datenkonsistenz.
Die beste Wahl hängt von der Anforderung ab, da es kein Tauziehen zwischen Cassandra und Hadoop gibt . Wenn beispielsweise Leistung im Vordergrund steht, ist Cassandra die beste Option, da es hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und geringe Latenz bietet. Im Gegensatz zu Hadoop wirkt es Wunder bei der Echtzeit-Datenanalyse.
Hadoop hingegen bietet sich an, wenn umfangreiche Daten durchsucht, gemeldet, gespeichert oder analysiert werden müssen. Mit dem Wachstum von Big Data wächst auch die Funktionalität jeder Technologie. Es hängt von uns ab, wie klug wir es einsetzen.
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