Cassandra Vs Hadoop: Diferencia entre Cassandra y Hadoop
Publicado: 2020-11-23Big Data está prosperando, al igual que las tecnologías asociadas a él. Cassandra y Hadoop son algunas de las tecnologías populares que se utilizan, en términos simples, para el análisis de datos. Aunque hay muchos factores superpuestos, las diferencias clave entre los dos se analizan a continuación. Estos factores lo ayudarán a seleccionar el mejor en función de sus necesidades.
Tabla de contenido
Diferencia entre Cassandra y Hadoop
Diferencia Fundamental
Hadoop es un marco de procesamiento de Big Data, mientras que Cassandra es la base de datos NoSQL distribuida creada para procesar una gran cantidad de datos. Pueden parecer similares, pero son dos entidades diferentes con propósitos diferentes.
Procesando
Mientras que Hadoop utiliza el procesamiento por lotes, Cassandra es famosa por el procesamiento en tiempo real. Además, ambos son PRO en el análisis de datos generados a través del modo en línea, como móvil o web, y pueden atender solicitudes en línea al instante.
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Coherencia, disponibilidad y tolerancia de partición (CAP)
Hadoop se enfoca en CP, es decir, Consistencia y Tolerancia de Partición mientras que Cassandra sigue AP o Disponibilidad con Tolerancia de Partición.
Formatos compatibles
Casandra y Hadoop admiten todos los formatos, es decir, estructurado, semiestructurado, no estructurado e imágenes, excepto Cassandra, que no admite imágenes.
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Arquitectura
La diferencia clave radica en la arquitectura, que afecta el rendimiento y la velocidad. Si bien Hadoop es famoso por el diseño arquitectónico maestro-esclavo ( Name Node es el maestro y Data Node es el esclavo), Cassandra trabaja en el diseño arquitectónico distribuido. En el clúster, cada nodo tiene el mismo rol, a diferencia de Hadoop, y la comunicación entre ellos es de igual a igual.
Tolerancia a la falla
Como se mencionó anteriormente, el diseño arquitectónico es altamente responsable del desempeño, al igual que las fallas y fallas. Cassandra es siempre la primera opción si se requiere que la probabilidad de ocurrencia de fallas sea baja. En el diseño maestro-esclavo, una pequeña falla puede derribar todo el sistema, mientras que en el diseño distribuido, otros nodos se encargarán de todas las solicitudes.
Compresión y protección de datos
Como máximo, Hadoop puede comprimir los datos hasta un 15 %, mientras que Cassandra puede comprimirlos hasta un 80 %. ¡Eso es mucha compresión sin costo alguno!
Si llamamos nuestra atención sobre la protección de datos, ambas tecnologías son las mejores a su manera. Si bien Hadoop proporciona auditoría y control de acceso, Cassandra tiene un diseño de registro de confirmación que proporciona funciones como copia de seguridad y restauración.
Modelo de almacenamiento y flujo de datos
Los datos de Hadoop se escriben directamente en la nota de datos, mientras que Cassandra se escribe primero en la memoria y luego en el disco. Está escrito en el formato de estructura de memoria, que también se llama mem-table .
Teniendo en cuenta el modelo de almacenamiento para Hadoop, se acuña el término Sistema de Archivos Distribuidos de Hadoop o HDFS donde los archivos grandes se dividen y replican en muchos nodos. En Cassandra se sigue una estrategia diferente. Se sigue la estrategia Keys Space Column, donde se realiza la indexación primaria y secundaria.
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Modelo de datos lógicos
Si hablamos del modelo de datos lógicos de Cassandra y Hadoop (consulte las imágenes), encontraremos que en Hadoop, los datos están particionados por una clave de fila de 1 columna, mientras que en Cassandra los datos están particionados por una clave principal de varias columnas. . Se ha encontrado que la disposición lógica de datos en Cassandra es más conveniente en comparación con el orden lexicográfico seguido por Hadoop.
Factor de replicación
Los factores de replicación son la unidad que define la cantidad de réplicas de datos que se han almacenado en varios nodos para garantizar la tolerancia a fallas y la confiabilidad. Para Hadoop, el factor de replicación es constante (3 por defecto); sin embargo, en Cassandra, es el número de nodos en el centro de datos.
Indexación
Los datos se almacenan en forma de pares clave-valor, lo que hace que la indexación sea muy simple en Cassandra en comparación con Hadoop.
¿Qué sigue?
Con un procesamiento casi similar y otros atributos, siempre hay confusión al elegir lo "mejor" de Cassandra y Hadoop. Ha habido casos en los que los líderes tecnológicos afirman que Cassandra ofrece más en comparación con Hadoop, como en el caso de la arquitectura; tiene una configuración más fácil y menos requisitos junto con un entorno de desarrollo más fácil y flexible. Sin embargo, Cassandra carece de consistencia en los datos.
La mejor opción depende de los requisitos, ya que no hay tira y afloja entre Cassandra y Hadoop . Por ejemplo, si el enfoque principal es el rendimiento, entonces Cassandra es la mejor opción, ya que proporciona alta disponibilidad, escalabilidad y baja latencia. Funciona de maravilla con el análisis de datos en tiempo real, a diferencia de Hadoop.
Hadoop, por otro lado, se sugiere cuando se necesita buscar, informar, almacenar o analizar datos voluminosos. A medida que crece Big Data, también lo hace la funcionalidad de cada tecnología. Depende de nosotros cuán sabiamente lo usemos.
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