CassandraとHadoop：CassandraとHadoopの違い
公開: 2020-11-23ビッグデータは繁栄しており、それに関連するテクノロジーも繁栄しています。 CassandraとHadoopは、簡単に言えばデータ分析に使用される人気のあるテクノロジーのいくつかです。 多くの重複する要因がありますが、2つの主な違いについて以下で説明します。 これらの要素は、ニーズに基づいて最適なものを選択するのに役立ちます。
目次
CassandraとHadoopの違い
基本的な違い
Hadoopはビッグデータ処理フレームワークであり、Cassandraは大量のデータを処理するために作成された分散型NoSQLデータベースです。 それらは似ているように見えるかもしれませんが、それらは異なる目的を果たす2つの異なるエンティティです。
処理
Hadoopはバッチ処理を使用しますが、Cassandraはリアルタイム処理で有名です。 さらに、どちらもモバイルやWebなどのオンラインモードで生成されたデータの分析においてPROであり、オンラインリクエストに即座に対応できます。
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一貫性、可用性、およびパーティション許容度（CAP）
HadoopはCP、つまり整合性とパーティショントレランスに重点を置いていますが、CassandraはAPまたは可用性とパーティショントレランスをフォローしています。
サポートされているフォーマット
CasandraとHadoopは、構造化、半構造化、非構造化、および画像を除くすべての形式をサポートします。ただし、Cassandraは画像をサポートしません。
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建築
主な違いは、パフォーマンスと速度に影響を与えるアーキテクチャにあります。 Hadoopはマスタースレーブアーキテクチャ設計で有名ですが（ Name Nodeはマスターで、 Data Nodeはスレーブです）、Cassandraは分散アーキテクチャ設計に取り組んでいます。 クラスターでは、Hadoopとは異なり、各ノードは同じ役割を持ち、ノード間の通信はピアツーピア方式で行われます。
障害への耐性
前に述べたように、アーキテクチャ設計はパフォーマンスに大きな責任があり、障害や障害も同様です。 障害発生の可能性を低くする必要がある場合は、Cassandraが常に最初の選択肢です。 マスタースレーブ設計では、わずかな障害によってシステム全体がダウンする可能性がありますが、分散設計では、他のノードがすべての要求を処理します。
データの圧縮と保護
最大で、Hadoopはデータを最大15％圧縮できますが、Cassandraはデータを最大80％圧縮できます。 それは無料でたくさんの圧縮です！
データ保護に注意を向ける場合、両方のテクノロジーがそれぞれの方法で最適です。 Hadoopは監査とアクセス制御を提供しますが、Cassandraにはバックアップや復元などの機能を提供するコミットログ設計があります。
データフローとストレージモデル
Hadoopデータはデータノートに直接書き込まれますが、Cassandraは最初にメモリに書き込まれ、次にディスクに書き込まれます。 これは、メモリ構造形式で記述されており、 mem-tableとも呼ばれます。
Hadoopのストレージモデルを考慮すると、Hadoop分散ファイルシステムまたはHDFSという用語は、巨大なファイルが壊れて多くのノードで複製される場合に造られます。 Cassandraでは別の戦略が採用されています。 キースペース列戦略に従い、プライマリおよびセカンダリのインデックス作成が行われます。
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論理データモデル
CassandraとHadoopの論理データモデル（画像を参照）について話すと、Hadoopではデータが1列の行キーでパーティション化されているのに対し、 Cassandraではデータは複数列の主キーでパーティション化されていることがわかります。 Cassandraのデータロジック配置は、Hadoopが続く辞書式順序と比較してより便利であることがわかっています。
レプリケーションファクター
レプリケーション係数は、フォールトトレランスと信頼性を確保するために複数のノードに保存されているデータレプリカの数を定義する単位です。 Hadoopの場合、レプリケーション係数は一定です（デフォルトでは3）。 ただし、Cassandraでは、データセンター内のノードの数です。
インデックス作成
データはキーと値のペアで保存されるため、CassandraではHadoopと比較してインデックス作成が非常に簡単になります。
次は何？
ほぼ同様の処理とその他の属性により、CassandraとHadoopから「最良」を選択する際には常に混乱が生じます。 テクノロジーリーダーが、アーキテクチャの場合のように、CassandraがHadoopと比較してより多くを提供すると主張する場合があります。 セットアップが簡単で要件が少なく、開発環境も簡単で柔軟です。 それにもかかわらず、Cassandraはデータの一貫性に欠けています。
CassandraとHadoopの綱引きはないため、最適な選択は要件によって異なります。 たとえば、パフォーマンスが主な焦点である場合、Cassandraは高可用性、スケーラビリティ、および低遅延を提供するため、最良のオプションです。 Hadoopとは異なり、リアルタイムのデータ分析で驚異的に機能します。
一方、Hadoopは、大量のデータを検索、レポート、保存、または分析する必要がある場合に推奨されます。 ビッグデータが成長するにつれて、各テクノロジーの機能も成長します。 それをどれだけ賢く使うかは私たち次第です。
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