Cassandra Vs Hadoop: Diferența dintre Cassandra și Hadoop
Publicat: 2020-11-23Big Data este înfloritoare, la fel și tehnologiile asociate cu acestea. Cassandra și Hadoop sunt câteva dintre tehnologiile populare, care sunt folosite pentru, în termeni simpli, analiza datelor. Deși există mulți factori care se suprapun, diferențele cheie dintre cei doi au fost discutate mai jos. Acești factori vă vor ajuta să alegeți cel mai bun în funcție de nevoile dvs.
Cuprins
Diferența dintre Cassandra și Hadoop
Diferența fundamentală
Hadoop este un cadru de procesare Big Data, în timp ce Cassandra este baza de date distribuită NoSQL creată pentru a procesa o cantitate mare de date. Ele pot părea similare, dar sunt două entități diferite care servesc scopuri diferite.
Prelucrare
În timp ce Hadoop folosește procesarea în loturi, Cassandra este renumită pentru procesarea în timp real. În plus, ambele sunt PRO în analiza datelor generate prin modul online, cum ar fi mobil sau web, și pot adresa cererile online instantaneu.
Trebuie citit: Tutorial Hadoop pentru începători
Consistență, disponibilitate și toleranță la partiții (CAP)
Hadoop se concentrează pe CP, adică pe consistență și toleranță la partiții, în timp ce Cassandra urmează AP sau Disponibilitate cu toleranță la partiții.
Formate acceptate
Casandra și Hadoop acceptă toate formatele, adică structurate, semi-structurate, nestructurate și imagini, cu excepția, Cassandra nu acceptă imagini.
Citiți: Top idei și subiecte de proiecte Hadoop
Arhitectură
Diferența cheie constă în arhitectură, care afectează performanța și viteza. În timp ce Hadoop este renumit pentru designul arhitectural master-slave ( Name Node este maestru și Data Node este sclav), Cassandra lucrează la proiectarea arhitecturală distribuită. În cluster, fiecare nod are același rol, spre deosebire de Hadoop, iar comunicarea dintre aceștia este peer-to-peer.
Toleranță la greșeală
După cum am menționat anterior, designul arhitectural este foarte responsabil pentru performanță, la fel și defecțiunile și eșecurile. Cassandra este întotdeauna prima alegere dacă probabilitatea de apariție a defecțiunii trebuie să fie scăzută. În proiectarea master-slave, o defecțiune ușoară poate distruge întregul sistem, în timp ce în proiectarea distribuită, alte noduri se vor ocupa de toate solicitările.
Comprimarea și protecția datelor
Cel mult, Hadoop poate comprima datele cu până la 15%, în timp ce Cassandra le poate comprima până la 80%. Asta înseamnă multă compresie fără costuri!
Dacă ne atragem atenția asupra protecției datelor, atunci ambele tehnologii sunt cele mai bune în felul lor. În timp ce Hadoop oferă audit și control al accesului, Cassandra are un design de jurnal de comitere care oferă funcții precum backup și restaurări.
Fluxul de date și modelul de stocare
Datele Hadoop sunt scrise direct în nota de date, în timp ce Cassandra este scrisă mai întâi în memorie și apoi pe disc. Este scris în formatul de structură de memorie, care se mai numește și mem-table .
Având în vedere modelul de stocare pentru Hadoop, termenul Hadoop Distributed File System sau HDFS este inventat în cazul în care fișierele uriașe sunt sparte și replicate în multe noduri. O strategie diferită este urmată în Cassandra. Se urmează strategia Keys Space Column, unde se face indexarea primară și secundară.
Aflați despre: Cele mai bune instrumente Hadoop
Model logic de date
Dacă vorbim despre modelul de date logic al lui Cassandra și Hadoop (consultați imagini), vom descoperi că în Hadoop, datele sunt partiționate de o cheie de rând cu 1 coloană , în timp ce în C assandra datele sunt partiționate de o cheie primară cu mai multe coloane. . Sa constatat că aranjamentul logic al datelor din Cassandra este mai convenabil în comparație cu ordinea lexicografică urmată de Hadoop.
Factorul de replicare
Factorii de replicare sunt unitatea care definește numărul de replici de date care au fost stocate pe mai multe noduri pentru a asigura toleranța și fiabilitatea la erori. Pentru Hadoop, factorul de replicare este constant (3 în mod implicit); cu toate acestea, în Cassandra, este numărul de noduri din centrul de date.
Indexarea
Datele sunt stocate în pereche cheie-valoare, ceea ce face indexarea foarte simplă în Cassandra în comparație cu Hadoop.
Ce urmează?
Cu o procesare aproape similară și alte atribute, există întotdeauna confuzie atunci când alegeți „cel mai bun” dintre Cassandra și Hadoop. Au existat cazuri în care liderii tehnologiei susțin că Cassandra oferă mai mult în comparație cu Hadoop, ca în cazul arhitecturii; are o configurare mai ușoară și mai puține cerințe, împreună cu un mediu de dezvoltare mai ușor și flexibil. Cu toate acestea, Cassandra îi lipsește consistența datelor.
Cea mai bună alegere depinde de cerință, deoarece nu există nicio remorchere între Cassandra și Hadoop . De exemplu, dacă performanța este punctul central, atunci Cassandra este cea mai bună opțiune, deoarece oferă disponibilitate ridicată, scalabilitate și latență scăzută. Face minuni cu analiza datelor în timp real, spre deosebire de Hadoop.
Hadoop, pe de altă parte, este sugerat atunci când date voluminoase trebuie căutate, raportate, stocate sau analizate. Pe măsură ce Big Data crește, la fel crește și funcționalitatea fiecărei tehnologii. Depinde de noi cât de înțelept îl folosim.
S-a spus pe bună dreptate că datele sunt combustibilul și vor conduce tehnologia și, treptat, întreaga lume. Întreprinderile mici sau organizațiile gigantice se ocupă ambele de date. De la obținerea datelor până la procesare, fiecare pas necesită abilități de analiză predictivă și cunoștințe fundamentale puternice. Aceste cunoștințe nu numai că te vor ajuta să crești profesional, ci și să mărească probabilitatea de succes în carieră.
upGrad a început cursuri online cu certificare în Big Data . Cursuri precum Inteligența artificială, Big Data și Data Science sunt deja pe lista de rezultate. Au fost peste 4000 de studenți de pe tot globul care au început sau au finalizat cursul Big Data.
Cu peste 400 de cursuri de studiu și peste 7 studii de caz, poți adăuga stele carierei tale în creștere. Durata cursului PG în Big Data este de 12 luni, iar toți instructorii sunt fie de la IIIT Bangalore, fie lucrează cu Microsoft. De ce mai ai nevoie?
Știind că cunoașterea duce la putere reală, nu vă puteți permite să pierdeți timpul în această pandemie. Împărtășirea cunoștințelor cu implementare și experiență practică este ceea ce obțineți la upGrad. Nu veți obține doar cunoștințele teoretice despre Cassandra și Hadoop, ci și aplicarea lor.
Și acesta nu este sfârșitul; primești asistență pentru plasare, împreună cu interacțiunea regulată cu formatorii și colegii tăi. Consilierii de carieră de la upGrad vă vor ajuta să alegeți cel mai potrivit profilului și setului dvs. de abilități. Deci ce mai aștepți?
Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.
