Cassandra Vs Hadoop : Différence entre Cassandra et Hadoop
Publié: 2020-11-23Le Big Data est en plein essor, tout comme les technologies qui lui sont associées. Cassandra et Hadoop sont quelques-unes des technologies populaires utilisées pour, en termes simples, l'analyse des données. Bien qu'il existe de nombreux facteurs qui se chevauchent, les principales différences entre les deux ont été discutées ci-dessous. Ces facteurs vous aideront à choisir le meilleur en fonction de vos besoins.
Table des matières
Différence entre Cassandra et Hadoop
Différence fondamentale
Hadoop est un framework de traitement Big Data, tandis que Cassandra est la base de données NoSQL distribuée conçue pour traiter une grande quantité de données. Ils peuvent sembler similaires, mais ce sont deux entités différentes servant des objectifs différents.
Traitement
Alors que Hadoop utilise le traitement par lots, Cassandra est célèbre pour le traitement en temps réel. De plus, les deux sont PRO dans l'analyse des données générées via le mode en ligne, comme le mobile ou le Web, et peuvent répondre instantanément aux demandes en ligne.
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Cohérence, disponibilité et tolérance de partition (CAP)
Hadoop se concentre sur le CP, c'est-à-dire la cohérence et la tolérance de partition tandis que Cassandra suit l'AP ou la disponibilité avec la tolérance de partition.
Formats pris en charge
Casandra et Hadoop prennent en charge tous les formats, c'est-à-dire structurés, semi-structurés, non structurés et images sauf que Cassandra ne prend pas en charge les images.
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Architecture
La principale différence réside dans l'architecture, qui affecte les performances et la vitesse. Alors que Hadoop est célèbre pour sa conception architecturale maître-esclave ( Name Node est le maître et Data Node est l'esclave), Cassandra travaille sur la conception architecturale distribuée. Dans le cluster, chaque nœud a le même rôle, contrairement à Hadoop, et la communication entre ceux-ci se fait de pair à pair.
Tolérance à la faute
Comme mentionné précédemment, la conception architecturale est hautement responsable de la performance, tout comme les défauts et les échecs. Cassandra est toujours le premier choix si la probabilité d'occurrence d'un défaut doit être faible. Dans la conception maître-esclave, un léger défaut peut faire tomber tout le système alors que dans la conception distribuée, d'autres nœuds prendront en charge toutes les requêtes.
Compression et protection des données
Tout au plus, Hadoop peut compresser les données jusqu'à 15 % tandis que Cassandra peut les compresser jusqu'à 80 %. C'est beaucoup de compression sans frais !
Si nous attirons notre attention sur la protection des données, alors les deux technologies sont les meilleures à leur manière. Alors que Hadoop fournit un audit et un contrôle d'accès, Cassandra a une conception de journal de validation qui fournit des fonctions telles que la sauvegarde et les restaurations.
Flux de données et modèle de stockage
Les données Hadoop sont directement écrites dans la note de données, alors que Cassandra est d'abord écrite en mémoire, puis sur le disque. Il est écrit dans le format de structure de mémoire, également appelé mem-table .
Considérant le modèle de stockage pour Hadoop, le terme Hadoop Distributed File System ou HDFS est inventé là où d'énormes fichiers sont cassés et répliqués dans de nombreux nœuds. Une stratégie différente est suivie dans Cassandra. La stratégie Keys Space Column est suivie, où l'indexation primaire et secondaire est effectuée.
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Modèle de données logique
Si nous parlons du modèle de données logique de Cassandra et Hadoop (reportez-vous aux images), nous constaterons que dans Hadoop, les données sont partitionnées par une clé de ligne à 1 colonne alors qu'en C assandra, les données sont partitionnées par une clé primaire multi-colonnes . Il a été constaté que l'arrangement logique des données dans Cassandra est plus pratique par rapport à l'ordre lexicographique suivi par Hadoop.
Facteur de réplication
Les facteurs de réplication sont l'unité qui définit le nombre de répliques de données qui ont été stockées sur plusieurs nœuds pour garantir la tolérance aux pannes et la fiabilité. Pour Hadoop, le facteur de réplication est constant (3 par défaut) ; cependant, dans Cassandra, il s'agit du nombre de nœuds dans le centre de données.
Indexage
Les données sont stockées à la manière d'une paire clé-valeur, ce qui rend l'indexation très simple dans Cassandra par rapport à Hadoop.
Et ensuite ?
Avec un traitement presque similaire et d'autres attributs, il y a toujours confusion lors du choix du "meilleur" parmi Cassandra et Hadoop. Il y a eu des cas où des leaders technologiques ont affirmé que Cassandra offre plus que Hadoop, comme dans le cas de l'architecture ; il a une configuration plus facile et moins d'exigences ainsi qu'un environnement de développement plus simple et flexible. Néanmoins, Cassandra manque de cohérence des données.
Le meilleur choix dépend de l'exigence, car il n'y a pas de bras de fer entre Cassandra et Hadoop . Par exemple, si les performances sont l'objectif principal, alors Cassandra est la meilleure option, car elle offre une haute disponibilité, une évolutivité et une faible latence. Cela fonctionne à merveille avec l'analyse des données en temps réel, contrairement à Hadoop.
Hadoop, en revanche, est suggéré lorsque des données volumineuses doivent être recherchées, rapportées, stockées ou analysées. À mesure que le Big Data se développe, les fonctionnalités de chaque technologie augmentent également. Cela dépend de nous avec quelle sagesse nous l'utilisons.
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