Cassandra contro Hadoop: differenza tra Cassandra e Hadoop
Pubblicato: 2020-11-23I big data prosperano, così come le tecnologie ad essi associate. Cassandra e Hadoop sono alcune delle tecnologie popolari, che vengono utilizzate, in termini semplici, per l'analisi dei dati. Sebbene ci siano molti fattori sovrapposti, le differenze chiave tra i due sono state discusse di seguito. Questi fattori ti aiuteranno a selezionare quello migliore in base alle tue esigenze.
Sommario
Differenza tra Cassandra e Hadoop
Differenza fondamentale
Hadoop è un framework di elaborazione Big Data, mentre Cassandra è il database NoSQL distribuito creato per elaborare una grande quantità di dati. Possono sembrare simili, ma sono due entità diverse che servono scopi diversi.
in lavorazione
Mentre Hadoop va con l'elaborazione batch, Cassandra è famosa per l'elaborazione in tempo reale. Inoltre, entrambi sono PRO nell'analisi dei dati generati attraverso la modalità online, come mobile o web, e possono indirizzare le richieste online all'istante.
Da leggere: Tutorial Hadoop per principianti
Coerenza, disponibilità e tolleranza di partizione (CAP)
Hadoop si concentra su CP, ovvero coerenza e tolleranza di partizione, mentre Cassandra segue AP o disponibilità con tolleranza di partizione.
Formati supportati
Casandra e Hadoop supportano tutti i formati, cioè strutturati, semi-strutturati, non strutturati e immagini tranne Cassandra non supporta le immagini.
Leggi: Idee e argomenti principali per i progetti Hadoop
Architettura
La differenza fondamentale risiede nell'architettura, che influisce sulle prestazioni e sulla velocità. Mentre Hadoop è famoso per la progettazione architettonica master-slave ( Name Node è il master e Data Node è lo schiavo), Cassandra lavora sulla progettazione architettonica distribuita. Nel cluster, ogni nodo ha lo stesso ruolo, a differenza di Hadoop, e la comunicazione tra questi avviene in modalità peer-to-peer.
Tolleranza all'errore
Come accennato in precedenza, la progettazione architettonica è altamente responsabile delle prestazioni, così come gli errori e gli errori. Cassandra è sempre la prima scelta se la probabilità che si verifichi un guasto deve essere bassa. Nella progettazione master-slave, un leggero errore può far crollare l'intero sistema mentre nella progettazione distribuita, altri nodi si occuperanno di tutte le richieste.
Compressione e protezione dei dati
Al massimo, Hadoop può comprimere i dati fino al 15% mentre Cassandra può comprimerli fino all'80%. Questa è molta compressione a costo zero!
Se attiriamo la nostra attenzione sulla protezione dei dati, entrambe le tecnologie sono le migliori a modo loro. Mentre Hadoop fornisce audit e controllo degli accessi, Cassandra ha un progetto di log di commit che fornisce funzioni come backup e ripristini.
Flusso di dati e modello di archiviazione
I dati Hadoop vengono scritti direttamente nella nota dati, mentre Cassandra viene prima scritto in memoria e poi nel disco. È scritto nel formato della struttura di memoria, chiamato anche mem-table .
Considerando il modello di archiviazione per Hadoop, viene coniato il termine Hadoop Distributed File System o HDFS in cui file di grandi dimensioni vengono rotti e replicati in molti nodi. Una strategia diversa è seguita in Cassandra. Viene seguita la strategia Keys Space Column, in cui viene eseguita l'indicizzazione primaria e secondaria.
Ulteriori informazioni su: I migliori strumenti Hadoop
Modello di dati logici
Se parliamo del modello dati logico di Cassandra e Hadoop (fare riferimento alle immagini), troveremo che in Hadoop i dati sono partizionati da una chiave di riga a 1 colonna mentre in C assandra i dati sono partizionati da una chiave primaria a più colonne . È stato riscontrato che la disposizione logica dei dati in Cassandra è più conveniente rispetto all'ordine lessicografico seguito da Hadoop.
Fattore di replica
I fattori di replica sono l'unità che definisce il numero di repliche di dati che sono state archiviate su più nodi per garantire la tolleranza agli errori e l'affidabilità. Per Hadoop, il fattore di replica è costante (3 per impostazione predefinita); invece, in Cassandra, è il numero di nodi nel data center.
Indicizzazione
I dati vengono archiviati in modalità coppia chiave-valore, il che rende l'indicizzazione molto semplice in Cassandra rispetto a Hadoop.
Cosa succede dopo?
Con un'elaborazione quasi simile e altri attributi, c'è sempre confusione quando si sceglie il "meglio" tra Cassandra e Hadoop. Ci sono stati casi in cui i leader tecnologici affermano che Cassandra offre di più rispetto ad Hadoop come nel caso dell'architettura; ha una configurazione più semplice e meno requisiti insieme a un ambiente di sviluppo più semplice e flessibile. Tuttavia, Cassandra manca di coerenza dei dati.
La scelta migliore dipende dal requisito, in quanto non c'è tiro alla fune di Cassandra vs Hadoop . Ad esempio, se le prestazioni sono l'obiettivo principale, Cassandra è l'opzione migliore, in quanto fornisce alta disponibilità, scalabilità e bassa latenza. Funziona a meraviglia con l'analisi dei dati in tempo reale, a differenza di Hadoop.
Hadoop, d'altra parte, è consigliato quando è necessario cercare, segnalare, archiviare o analizzare dati voluminosi. Con la crescita dei Big Data, cresce anche la funzionalità di ciascuna tecnologia. Dipende da noi quanto saggiamente lo usiamo.
È stato giustamente detto che i dati sono il carburante e guideranno la tecnologia e gradualmente il mondo intero. Sia le piccole imprese che le grandi organizzazioni si occupano di dati. Dall'elicitazione dei dati all'elaborazione, ogni passaggio richiede capacità di analisi predittiva e solide conoscenze fondamentali. Questa conoscenza non solo ti aiuterà a crescere professionalmente, ma aumenterà anche le probabilità di successo professionale.
upGrad ha avviato i corsi online con certificazione in Big Data . Corsi come Intelligenza Artificiale, Big Data e Data Science sono già nella lista dei risultati. Sono più di 4000 gli studenti in tutto il mondo che hanno iniziato o completato il corso sui Big Data.
Con oltre 400+ corsi di studio e 7+ case study, puoi aggiungere stelle alla tua carriera in crescita. La durata del corso PG in Big Data è di 12 mesi e tutti gli istruttori provengono da IIIT Bangalore o lavorano con Microsoft. Cos'altro ti serve?
Sapendo che la conoscenza porta al potere effettivo, non puoi permetterti di perdere tempo in questa pandemia. Trasmettere conoscenza con l'implementazione e l'esperienza pratica è ciò che ottieni in upGrad. Non otterrai solo le conoscenze teoriche di Cassandra e Hadoop, ma anche la loro applicazione.
E questa non è la fine; ottieni assistenza per il posizionamento insieme a un'interazione regolare con i tuoi formatori e compagni di classe. I consulenti di carriera di upGrad ti aiuteranno a scegliere quello più adatto al tuo profilo e alle tue competenze. Allora, cosa stai aspettando?
Impara i corsi di sviluppo software online dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.
