Cassandra Vs Hadoop: Perbedaan Antara Cassandra dan Hadoop
Diterbitkan: 2020-11-23Big Data berkembang pesat, begitu pula teknologi yang terkait dengannya. Cassandra dan Hadoop adalah beberapa teknologi populer, yang digunakan untuk, dalam istilah sederhana, analisis data. Meskipun ada banyak faktor yang tumpang tindih, perbedaan utama antara keduanya telah dibahas di bawah ini. Faktor-faktor ini akan membantu Anda memilih yang terbaik berdasarkan kebutuhan Anda.
Daftar isi
Perbedaan Antara Cassandra dan Hadoop
Perbedaan mendasar
Hadoop adalah kerangka kerja pemrosesan Big Data, sedangkan Cassandra adalah basis data NoSQL terdistribusi yang dibuat untuk memproses sejumlah besar data. Mereka mungkin tampak serupa, tetapi mereka adalah dua entitas berbeda yang melayani tujuan yang berbeda.
Pengolahan
Sementara Hadoop menggunakan pemrosesan batch, Cassandra terkenal dengan pemrosesan waktu nyata. Selanjutnya, keduanya PRO dalam analisis data yang dihasilkan melalui mode online, seperti seluler atau web, dan dapat menangani permintaan online secara instan.
Wajib Dibaca: Tutorial Hadoop untuk Pemula
Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi Partisi (CAP)
Hadoop fokus pada CP, yaitu Consistency and Partition Tolerance sedangkan Cassandra mengikuti AP atau Availability dengan Partition Tolerance.
Format yang Didukung
Casandra dan Hadoop mendukung semua format, yaitu terstruktur, semi terstruktur, tidak terstruktur, dan gambar kecuali, Cassandra tidak mendukung gambar.
Baca: Ide & Topik Proyek Hadoop Teratas
Arsitektur
Perbedaan utama terletak pada arsitektur, yang mempengaruhi kinerja dan kecepatan. Sementara Hadoop terkenal dengan desain arsitektur master-slave ( Name Node adalah master dan Data Node adalah slave), Cassandra bekerja pada desain arsitektur terdistribusi. Dalam cluster, setiap node memiliki peran yang sama, tidak seperti Hadoop, dan komunikasi di antara node tersebut dilakukan secara peer-to-peer.
Toleransi terhadap Kesalahan
Seperti disebutkan sebelumnya, desain arsitektur sangat bertanggung jawab atas kinerja, dan begitu juga kesalahan dan kegagalan. Cassandra selalu menjadi pilihan pertama jika kemungkinan terjadinya kesalahan harus rendah. Dalam desain master-slave, sedikit kesalahan dapat menurunkan seluruh sistem sementara dalam desain terdistribusi, node lain akan menangani semua permintaan.
Kompresi dan Perlindungan Data
Paling banter, Hadoop bisa mengompres data hingga 15% sedangkan Cassandra bisa mengompres hingga 80%. Itu banyak kompresi tanpa biaya!
Jika kita menarik perhatian kita pada perlindungan data, maka kedua teknologi tersebut adalah yang terbaik. Sementara Hadoop menyediakan audit dan kontrol akses, Cassandra memiliki desain log komit yang menyediakan fungsi seperti pencadangan dan pemulihan.
Aliran Data dan Model Penyimpanan
Data Hadoop ditulis langsung di catatan data, sedangkan Cassandra pertama kali ditulis di memori, lalu di disk. Itu ditulis dalam format struktur memori, yang juga disebut mem-table .
Mempertimbangkan model penyimpanan untuk Hadoop, istilah Sistem File Terdistribusi Hadoop atau HDFS diciptakan di mana file besar rusak dan direplikasi di banyak node. Strategi berbeda diikuti di Cassandra. Strategi Keys Space Column diikuti, di mana pengindeksan primer dan sekunder dilakukan.
Pelajari tentang: Alat Hadoop Teratas
Model Data Logis
Jika kita berbicara tentang model data logis Cassandra dan Hadoop (lihat gambar), kita akan menemukan bahwa di Hadoop, data dipartisi oleh kunci baris 1 kolom sedangkan di C data assandra dipartisi oleh kunci utama multi-kolom. . Telah ditemukan bahwa pengaturan logika data di Cassandra lebih nyaman dibandingkan dengan urutan leksikografis yang diikuti oleh Hadoop.
Faktor Replikasi
Faktor replikasi adalah unit yang menentukan jumlah replika data yang telah disimpan di beberapa node untuk memastikan toleransi kesalahan dan keandalan. Untuk Hadoop, faktor replikasi adalah konstan (3 secara default); namun, di Cassandra, ini adalah jumlah node di pusat data.
pengindeksan
Data disimpan dalam mode pasangan nilai kunci, yang membuat pengindeksan menjadi sangat sederhana di Cassandra dibandingkan dengan Hadoop.
Apa selanjutnya?
Dengan pemrosesan yang hampir serupa dan atribut lainnya, selalu ada kebingungan saat memilih yang 'terbaik' dari Cassandra dan Hadoop. Ada contoh di mana para pemimpin teknologi mengklaim bahwa Cassandra memberikan lebih banyak dibandingkan dengan Hadoop seperti dalam hal arsitektur; ia memiliki pengaturan yang lebih mudah dan persyaratan yang lebih sedikit bersama dengan lingkungan pengembangan yang lebih mudah dan fleksibel. Namun, Cassandra tidak memiliki konsistensi data.
Pilihan terbaik tergantung pada kebutuhan, karena tidak ada tarik-menarik antara Cassandra vs Hadoop . Misalnya, jika kinerja adalah fokus utama, maka Cassandra adalah pilihan terbaik, karena menyediakan ketersediaan tinggi, skalabilitas, dan latensi rendah. Ini bekerja sangat baik dengan analisis data waktu nyata, tidak seperti Hadoop.
Hadoop, di sisi lain, disarankan ketika data yang banyak perlu dicari, dilaporkan, disimpan, atau dianalisis. Seiring berkembangnya Big Data, demikian pula fungsionalitas setiap teknologi. Itu tergantung pada kita seberapa bijak kita menggunakannya.
Telah benar dikatakan bahwa data adalah bahan bakar dan akan mendorong teknologi dan secara bertahap seluruh dunia. Perusahaan kecil atau organisasi raksasa sama-sama berurusan dengan data. Dari pengumpulan data hingga pemrosesan, setiap langkah membutuhkan keterampilan analisis prediktif dan pengetahuan dasar yang kuat. Pengetahuan ini tidak hanya akan membantu Anda tumbuh secara profesional tetapi juga meningkatkan kemungkinan kesuksesan karier.
upGrad telah memulai kursus online dengan sertifikasi Big Data . Kursus seperti Kecerdasan Buatan, Data Besar, dan Ilmu Data sudah ada dalam daftar sasaran. Ada lebih dari 4000 siswa di seluruh dunia yang telah memulai atau menyelesaikan kursus Big Data.
Dengan lebih dari 400+ program studi dan 7+ studi kasus, Anda dapat menambahkan bintang ke karier Anda yang sedang berkembang. Durasi kursus PG di Big Data adalah 12 bulan, dan semua instrukturnya berasal dari IIIT Bangalore atau bekerja dengan Microsoft. Apa lagi yang Anda butuhkan?
Mengetahui bahwa pengetahuan mengarah pada kekuatan yang sebenarnya, Anda tidak dapat membuang waktu dalam pandemi ini. Memberikan pengetahuan dengan implementasi dan pengalaman langsung adalah apa yang Anda dapatkan di upGrad. Anda tidak hanya akan mendapatkan pengetahuan teoretis tentang Cassandra dan Hadoop tetapi juga aplikasinya.
Dan ini bukan akhir; Anda mendapatkan bantuan penempatan bersama dengan interaksi reguler dengan pelatih dan teman sekelas Anda. Konselor karir di upGrad akan membantu Anda memilih yang paling cocok untuk profil dan keahlian Anda. Jadi, apa yang Anda tunggu?
Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
