카산드라 대 하둡: 카산드라와 하둡의 차이점
게시 됨: 2020-11-23빅 데이터가 번성하고 있으며 이와 관련된 기술도 발전하고 있습니다. Cassandra와 Hadoop은 간단한 용어로 데이터 분석에 사용되는 인기 있는 기술 중 일부입니다. 겹치는 요소가 많이 있지만 둘 사이의 주요 차이점은 아래에 설명되어 있습니다. 이러한 요소는 필요에 따라 가장 좋은 것을 선택하는 데 도움이 됩니다.
목차
카산드라와 하둡의 차이점 - 2020 - 다른 사람
근본적인 차이
Hadoop은 Big Data 처리 프레임워크이고 Cassandra는 대용량 데이터를 처리하기 위해 만들어진 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 비슷해 보일 수 있지만 서로 다른 목적을 수행하는 두 개의 다른 개체입니다.
처리
Hadoop은 일괄 처리를 사용하지만 Cassandra는 실시간 처리로 유명합니다. 또한 모바일이나 웹과 같이 온라인 모드를 통해 생성된 데이터를 분석하는 데 둘 다 PRO이며 온라인 요청을 즉시 처리할 수 있습니다.
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일관성, 가용성 및 CAP(파티션 허용 범위)
Hadoop은 CP, 즉 Consistency 및 Partition Tolerance에 중점을 두는 반면 Cassandra는 AP 또는 Availability with Partition Tolerance를 따릅니다.
지원되는 형식
Cassandra 및 Hadoop은 모든 형식(예: 구조화, 반구조화, 비구조화 및 이미지)을 지원하지만 Cassandra는 이미지를 지원하지 않습니다.
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건축물
주요 차이점은 성능과 속도에 영향을 미치는 아키텍처에 있습니다. Hadoop은 마스터-슬레이브 아키텍처 설계로 유명하지만( Name Node 는 마스터, Data Node 는 슬레이브), Cassandra는 분산 아키텍처 설계를 작업합니다. 클러스터에서 각 노드는 Hadoop과 같은 역할을 하며, 이들 간의 통신은 P2P 방식입니다.
내결함성
앞서 언급했듯이 아키텍처 설계는 성능에 대한 책임이 크며 결함과 실패도 마찬가지입니다. 오류 발생 확률이 낮아야 하는 경우 Cassandra가 항상 첫 번째 선택입니다. 마스터-슬레이브 설계에서는 약간의 오류가 전체 시스템을 다운시킬 수 있지만 분산 설계에서는 다른 노드가 모든 요청을 처리합니다.
데이터 압축 및 보호
Hadoop은 최대 15%까지 데이터를 압축할 수 있는 반면 Cassandra는 최대 80%까지 압축할 수 있습니다. 그것은 무료로 많은 압축입니다!
우리가 데이터 보호에 주의를 기울인다면 두 기술 모두 최선의 방법입니다. Hadoop은 감사 및 액세스 제어를 제공하지만 Cassandra는 백업 및 복원과 같은 기능을 제공하는 커밋 로그 설계를 가지고 있습니다.
데이터 흐름 및 스토리지 모델
Hadoop 데이터는 데이터 노트에 직접 기록되는 반면 Cassandra는 먼저 메모리에 기록된 다음 디스크에 기록됩니다. 이는 mem-table 이라고도 하는 메모리 구조 형식으로 작성됩니다 .
Hadoop의 스토리지 모델을 고려할 때 Hadoop 분산 파일 시스템 또는 HDFS라는 용어는 많은 노드에서 거대한 파일이 손상되고 복제되는 곳에서 만들어집니다. Cassandra에서는 다른 전략을 따릅니다. 기본 및 보조 인덱싱이 수행되는 키 공간 열 전략을 따릅니다.
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논리적 데이터 모델
Cassandra 및 Hadoop 의 논리적 데이터 모델에 대해 이야기하면 (이미지 참조) Hadoop에서 데이터가 1열 행 키로 분할되는 반면 C 에서 assandra 데이터 는 다중 열 기본 키로 분할된다는 것을 알 수 있습니다. . Cassandra의 데이터 논리 배열은 Hadoop이 뒤따르는 사전순에 비해 더 편리하다는 것이 밝혀졌습니다.
복제 인자
복제 인자는 내결함성과 안정성을 보장하기 위해 여러 노드에 저장된 데이터 복제본의 수를 정의하는 단위입니다. Hadoop의 경우 복제 인수는 일정합니다(기본적으로 3). 그러나 Cassandra에서는 데이터 센터의 노드 수입니다.
인덱싱
데이터는 키-값 쌍 방식으로 저장되므로 Hadoop에 비해 Cassandra에서 인덱싱이 매우 간단합니다.
다음은?
거의 유사한 처리 및 기타 속성으로 인해 Cassandra와 Hadoop 중에서 '최고'를 선택하는 동안 항상 혼란이 있습니다. 기술 리더들이 아키텍처의 경우처럼 Cassandra가 Hadoop에 비해 더 많은 것을 제공한다고 주장하는 경우가 있습니다. 더 쉽고 유연한 개발 환경과 함께 설정이 더 쉽고 요구 사항이 적습니다. 그럼에도 불구하고 Cassandra는 데이터 일관성이 부족합니다.
Cassandra 대 Hadoop 의 줄다리기가 없기 때문에 최선의 선택은 요구 사항에 따라 다릅니다 . 예를 들어 성능이 주요 초점이라면 Cassandra는 고가용성, 확장성 및 짧은 대기 시간을 제공하는 최상의 옵션입니다. Hadoop과 달리 실시간 데이터 분석과 함께 훌륭하게 작동합니다.
반면에 방대한 데이터를 검색, 보고, 저장 또는 분석해야 할 때 Hadoop을 제안합니다. 빅 데이터가 커짐에 따라 각 기술의 기능도 커집니다. 그것은 우리가 그것을 얼마나 현명하게 사용하느냐에 달려 있습니다.
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