Cassandra vs Hadoop: Diferença entre Cassandra e Hadoop

O Big Data está prosperando, assim como as tecnologias associadas a ele. Cassandra e Hadoop são algumas das tecnologias populares usadas para, em termos simples, análise de dados. Embora existam muitos fatores sobrepostos, as principais diferenças entre os dois foram discutidas abaixo. Esses fatores ajudarão você a selecionar o melhor com base em suas necessidades.

Diferença entre Cassandra e Hadoop

Diferença Fundamental

O Hadoop é um framework de processamento de Big Data, enquanto o Cassandra é o banco de dados NoSQL distribuído feito para processar uma grande quantidade de dados. Eles podem parecer semelhantes, mas são duas entidades diferentes que servem a propósitos diferentes.

Em processamento

Enquanto o Hadoop usa o processamento em lote, o Cassandra é famoso pelo processamento em tempo real. Além disso, ambos são PRO na análise de dados gerados pelo modo online, como mobile ou web, e podem atender solicitações online instantaneamente.

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Consistência, Disponibilidade e Tolerância de Partição (CAP)

O Hadoop se concentra em CP, ou seja, Consistência e Tolerância de Partição, enquanto o Cassandra segue AP ou Disponibilidade com Tolerância de Partição.

Formatos suportados

O Casandra e o Hadoop suportam todos os formatos, ou seja, estruturado, semiestruturado, não estruturado e imagens, exceto o Cassandra não suporta imagens.

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Arquitetura

A principal diferença está na arquitetura, que afeta o desempenho e a velocidade. Enquanto o Hadoop é famoso pelo projeto de arquitetura mestre-escravo ( Name Node é o mestre e Data Node é o escravo), Cassandra trabalha no projeto de arquitetura distribuído. No cluster, cada nó tem a mesma função, diferentemente do Hadoop, e a comunicação entre eles é ponto a ponto.

Tolerância a Falhas

Como mencionado anteriormente, o projeto de arquitetura é altamente responsável pelo desempenho, assim como as falhas e falhas. Cassandra é sempre a primeira escolha se a probabilidade de ocorrência de falhas precisar ser baixa. No projeto mestre-escravo, uma pequena falha pode derrubar todo o sistema, enquanto no projeto distribuído, outros nós cuidarão de todas as solicitações.

Compressão e proteção de dados

No máximo, o Hadoop pode compactar os dados em até 15%, enquanto o Cassandra pode compactar em até 80%. Isso é muita compressão sem nenhum custo!

Se chamarmos nossa atenção para a proteção de dados, ambas as tecnologias serão as melhores em seus aspectos. Enquanto o Hadoop fornece auditoria e controle de acesso, o Cassandra possui um design de log de confirmação que fornece funções como backup e restaurações.

Fluxo de dados e modelo de armazenamento

Os dados do Hadoop são gravados diretamente na nota de dados, enquanto o Cassandra é gravado primeiro na memória e depois no disco. Ele é escrito no formato de estrutura de memória, que também é chamado de mem-table .

Considerando o modelo de armazenamento para o Hadoop, o termo Hadoop Distributed File System ou HDFS é cunhado onde arquivos enormes são quebrados e replicados em muitos nós. Uma estratégia diferente é seguida em Cassandra. A estratégia Keys Space Column é seguida, onde é feita a indexação primária e secundária.

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Modelo de dados lógicos

Se falarmos sobre o modelo de dados lógicos do Cassandra e do Hadoop (consulte as imagens), descobriremos que no Hadoop, os dados são particionados por uma chave de linha de 1 coluna, enquanto no C assandra os dados são particionados por uma chave primária de várias colunas . Verificou-se que o arranjo lógico de dados no Cassandra é mais conveniente em comparação com a ordem lexicográfica seguida pelo Hadoop.

Fator de replicação

Os fatores de replicação são a unidade que define o número de réplicas de dados que foram armazenadas em vários nós para garantir tolerância a falhas e confiabilidade. Para o Hadoop, o fator de replicação é constante (3 por padrão); no entanto, no Cassandra, é o número de nós no centro de dados.

Indexação

Os dados são armazenados na forma de par chave-valor, o que torna a indexação muito simples no Cassandra em comparação com o Hadoop.

Qual o proximo?

Com processamento quase semelhante e outros atributos, sempre há confusão ao escolher o 'melhor' entre Cassandra e Hadoop. Houve casos em que os líderes de tecnologia afirmam que o Cassandra oferece mais do que o Hadoop, como no caso da arquitetura; tem uma configuração mais fácil e menos requisitos, juntamente com um ambiente de desenvolvimento mais fácil e flexível. No entanto, Cassandra carece de consistência de dados.

A melhor escolha depende do requisito, pois não há cabo-de-guerra de Cassandra vs Hadoop . Por exemplo, se o foco principal é o desempenho, o Cassandra é a melhor opção, pois oferece alta disponibilidade, escalabilidade e baixa latência. Ele faz maravilhas com análise de dados em tempo real, ao contrário do Hadoop.

O Hadoop, por outro lado, é sugerido quando dados volumosos precisam ser pesquisados, relatados, armazenados ou analisados. À medida que o Big Data cresce, cresce também a funcionalidade de cada tecnologia. Depende de nós quão sabiamente a usamos.

Já foi dito, com razão, que os dados são o combustível e irão conduzir a tecnologia e, gradualmente, o mundo inteiro. Pequenas empresas ou organizações gigantes lidam com dados. Da elicitação de dados ao processamento, cada etapa requer habilidades de análise preditiva e um forte conhecimento fundamental. Esse conhecimento não apenas o ajudará a crescer profissionalmente, mas também aumentará a probabilidade de sucesso na carreira.

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