Cassandra kontra Hadoop: różnica między Cassandrą a Hadoopem
Opublikowany: 2020-11-23Big Data kwitnie, podobnie jak technologie z nim związane. Cassandra i Hadoop to tylko niektóre z popularnych technologii, które w uproszczeniu służą do analizy danych. Chociaż istnieje wiele nakładających się na siebie czynników, kluczowe różnice między nimi zostały omówione poniżej. Te czynniki pomogą Ci wybrać najlepszy w oparciu o Twoje potrzeby.
Spis treści
Różnica między Cassandrą a Hadoop
Podstawowa różnica
Hadoop to platforma przetwarzania Big Data, podczas gdy Cassandra to rozproszona baza danych NoSQL stworzona do przetwarzania dużej ilości danych. Mogą wydawać się podobne, ale są to dwa różne podmioty służące różnym celom.
Przetwarzanie
Podczas gdy Hadoop korzysta z przetwarzania wsadowego, Cassandra słynie z przetwarzania w czasie rzeczywistym. Co więcej, oba są PRO w analizie danych generowanych w trybie online, takim jak telefon komórkowy lub Internet, i mogą natychmiast odpowiadać na żądania online.
Musisz przeczytać: samouczek Hadoop dla początkujących
Spójność, dostępność i tolerancja partycji (WPR)
Hadoop skupia się na CP, tj. spójności i tolerancji partycji, podczas gdy Cassandra podąża za AP lub dostępnością z tolerancją partycji.
Obsługiwane formaty
Cassandra i Hadoop obsługują wszystkie formaty, tj. ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i obrazy, z wyjątkiem tego, że Cassandra nie obsługuje obrazów.
Przeczytaj: Najlepsze pomysły i tematy projektów Hadoop
Architektura
Kluczowa różnica polega na architekturze, która wpływa na wydajność i szybkość. Podczas gdy Hadoop słynie z projektowania architektonicznego typu master-slave ( Name Node to master, a Data Node to slave), Cassandra pracuje nad rozproszonym projektowaniem architektonicznym. W klastrze każdy węzeł pełni tę samą rolę, w przeciwieństwie do Hadoop, a komunikacja między nimi odbywa się w trybie peer-to-peer.
Tolerancja na błąd
Jak wspomniano wcześniej, projekt architektoniczny jest w dużej mierze odpowiedzialny za wydajność, podobnie jak wady i awarie. Cassandra jest zawsze pierwszym wyborem, jeśli prawdopodobieństwo wystąpienia usterki jest niskie. W projekcie master-slave drobna usterka może spowodować uszkodzenie całego systemu, podczas gdy w projekcie rozproszonym inne węzły zajmą się wszystkimi żądaniami.
Kompresja i ochrona danych
Hadoop może skompresować dane maksymalnie do 15%, a Cassandra do 80%. To dużo kompresji bez żadnych kosztów!
Jeśli zwrócimy uwagę na ochronę danych, obie technologie są na swój sposób najlepsze. Podczas gdy Hadoop zapewnia audyt i kontrolę dostępu, Cassandra ma projekt dziennika zatwierdzania, który zapewnia funkcje takie jak tworzenie kopii zapasowych i przywracanie.
Model przepływu i przechowywania danych
Dane Hadoop są zapisywane bezpośrednio w notatce danych, podczas gdy Cassandra jest najpierw zapisywana w pamięci, a następnie na dysku. Jest napisany w formacie struktury pamięci, który jest również nazywany mem-table .
Biorąc pod uwagę model przechowywania dla Hadoop, termin Hadoop Distributed File System lub HDFS jest ukuty, gdy ogromne pliki są łamane i replikowane w wielu węzłach. W Cassandrze zastosowano inną strategię. Stosowana jest strategia kolumny przestrzeni kluczy, w której odbywa się indeksowanie podstawowe i dodatkowe.
Dowiedz się więcej o: Najlepsze narzędzia Hadoop
Logiczny model danych
Jeśli mówimy o logicznym modelu danych Cassandry i Hadoopa (patrz obrazy), przekonamy się, że w Hadoop dane są partycjonowane za pomocą 1-kolumnowego klucza wiersza, podczas gdy w C assandra dane są partycjonowane za pomocą wielokolumnowego klucza podstawowego . Stwierdzono, że układ logiki danych w Cassandrze jest wygodniejszy w porównaniu z porządkiem leksykograficznym, po którym następuje Hadoop.
Współczynnik replikacji
Współczynniki replikacji to jednostka definiująca liczbę replik danych przechowywanych w wielu węzłach w celu zapewnienia odporności na uszkodzenia i niezawodności. W przypadku platformy Hadoop współczynnik replikacji jest stały (domyślnie 3); jednak w Cassandrze jest to liczba węzłów w centrum danych.
Indeksowanie
Dane są przechowywane w formie pary klucz-wartość, co sprawia, że indeksowanie w Cassandrze jest bardzo proste w porównaniu z Hadoop.
Co następne?
Przy prawie podobnym przetwarzaniu i innych atrybutach zawsze pojawia się zamieszanie przy wyborze „najlepszego” spośród Cassandry i Hadoopa. Zdarzały się przypadki, w których liderzy technologii twierdzą, że Cassandra zapewnia więcej niż Hadoop, jak w przypadku architektury; ma łatwiejszą konfigurację i mniejsze wymagania, a także łatwiejsze i elastyczne środowisko programistyczne. Mimo to Cassandra brakuje spójności danych.
Najlepszy wybór zależy od wymagań, ponieważ Cassandra kontra Hadoop nie ma przeciągania liny . Na przykład, jeśli głównym celem jest wydajność, Cassandra jest najlepszą opcją, ponieważ zapewnia wysoką dostępność, skalowalność i małe opóźnienia. W przeciwieństwie do Hadoop działa cuda dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym.
Z drugiej strony Hadoop jest sugerowany, gdy obszerne dane muszą być przeszukiwane, raportowane, przechowywane lub analizowane. Wraz ze wzrostem Big Data rośnie funkcjonalność każdej technologii. Od nas zależy, jak mądrze go wykorzystamy.
Słusznie powiedziano, że dane są paliwem i będą napędzać technologię, a stopniowo i cały świat. Zarówno małe przedsiębiorstwa, jak i wielkie organizacje zajmują się danymi. Od pozyskiwania danych po przetwarzanie, każdy krok wymaga umiejętności analizy predykcyjnej i silnej podstawowej wiedzy. Ta wiedza nie tylko pomoże Ci rozwijać się zawodowo, ale także zwiększy prawdopodobieństwo sukcesu zawodowego.
upGrad uruchomił kursy online z certyfikacją w Big Data . Kursy takie jak sztuczna inteligencja, Big Data i Data Science są już na liście hitów. Na całym świecie ponad 4000 studentów rozpoczęło lub ukończyło kurs Big Data.
Dzięki ponad 400 kursom studiów i ponad 7 analizom przypadków możesz dodać gwiazdki do swojej rozwijającej się kariery. Czas trwania kursu PG w Big Data to 12 miesięcy, a wszyscy instruktorzy pochodzą z IIIT Bangalore lub współpracują z Microsoft. Co jeszcze potrzebujesz?
Wiedząc, że wiedza prowadzi do rzeczywistej władzy, nie możesz pozwolić sobie na marnowanie czasu w tej pandemii. W upGrad otrzymujesz wiedzę poprzez wdrażanie i praktyczne doświadczenie. Zdobędziesz nie tylko teoretyczną wiedzę na temat Cassandry i Hadoopa, ale także ich zastosowanie.
A to nie koniec; otrzymujesz pomoc w umieszczeniu wraz z regularną interakcją z trenerami i kolegami z klasy. Doradcy zawodowi upGrad pomogą Ci wybrać najbardziej odpowiedni dla Twojego profilu i zestawu umiejętności. Więc na co czekasz?
Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.
