Cassandra против Hadoop: разница между Cassandra и Hadoop
Опубликовано: 2020-11-23Большие данные процветают, как и связанные с ними технологии. Cassandra и Hadoop — это лишь некоторые из популярных технологий, которые используются, проще говоря, для анализа данных. Хотя существует много пересекающихся факторов, ключевые различия между ними обсуждаются ниже. Эти факторы помогут вам выбрать лучший вариант в зависимости от ваших потребностей.
Оглавление
Разница между Кассандрой и Hadoop
Фундаментальное отличие
Hadoop — это платформа для обработки больших данных, а Cassandra — это распределенная база данных NoSQL, предназначенная для обработки большого объема данных. Они могут показаться похожими, но это две разные сущности, служащие разным целям.
Обработка
В то время как Hadoop использует пакетную обработку, Cassandra славится обработкой в реальном времени. Кроме того, оба являются PRO в анализе данных, генерируемых в онлайн-режиме, например, в мобильном или веб-режиме, и могут мгновенно обрабатывать онлайн-запросы.
Обязательно к прочтению: руководство по Hadoop для начинающих
Непротиворечивость, доступность и устойчивость к разделам (CAP)
Hadoop фокусируется на CP, то есть на согласованности и допуске к разделению, в то время как Cassandra использует AP или доступность с допуском к разделению.
Поддерживаемые форматы
Casandra и Hadoop поддерживают все форматы, т. е. структурированные, полуструктурированные, неструктурированные и изображения, за исключением того, что Cassandra не поддерживает изображения.
Читайте: Лучшие идеи и темы проекта Hadoop
Архитектура
Ключевое отличие заключается в архитектуре, которая влияет на производительность и скорость. В то время как Hadoop славится архитектурным дизайном «главный-подчиненный» ( Name Node — главный, а Data Node — подчиненный), Cassandra работает над распределенным архитектурным дизайном. В кластере каждый узел имеет одну и ту же роль, в отличие от Hadoop, и связь между ними осуществляется по принципу одноранговой сети.
Терпимость к ошибкам
Как упоминалось ранее, архитектурный дизайн очень ответственен за производительность, как и ошибки и сбои. Cassandra всегда является первым выбором, если требуется, чтобы вероятность возникновения ошибки была низкой. В схеме «ведущий-ведомый» небольшая ошибка может вывести из строя всю систему, в то время как в распределенной схеме все запросы будут обрабатываться другими узлами.
Сжатие и защита данных
В лучшем случае Hadoop может сжимать данные до 15%, а Cassandra — до 80%. Это много сжатия без каких-либо затрат!
Если обратить внимание на защиту данных, то обе технологии лучше по-своему. В то время как Hadoop обеспечивает аудит и контроль доступа, Cassandra имеет дизайн журнала фиксации, который предоставляет такие функции, как резервное копирование и восстановление.
Модель потока данных и хранения
Данные Hadoop записываются непосредственно в заметку данных, тогда как Cassandra сначала записывается в память, а затем на диск. Он записывается в формате структуры памяти, который также называется mem-table .
Учитывая модель хранения для Hadoop, термин «распределенная файловая система Hadoop» или HDFS придуман там, где огромные файлы разбиваются и реплицируются на многих узлах. В Cassandra используется другая стратегия. Применяется стратегия Keys Space Column, в которой выполняется первичная и вторичная индексация.
Узнайте о: Лучшие инструменты Hadoop
Логическая модель данных
Если мы поговорим о логической модели данных Cassandra и Hadoop (обратитесь к изображениям), мы обнаружим, что в Hadoop данные разделены ключом строки с 1 столбцом , тогда как в C assandra данные разделены многостолбцовым первичным ключом . . Было обнаружено, что логическая организация данных в Cassandra более удобна по сравнению с лексикографическим порядком, которому следует Hadoop.
Фактор репликации
Коэффициенты репликации — это единица измерения, определяющая количество реплик данных, которые хранятся на нескольких узлах для обеспечения отказоустойчивости и надежности. Для Hadoop коэффициент репликации постоянный (по умолчанию 3); однако в Cassandra это количество узлов в центре обработки данных.
Индексация
Данные хранятся в виде пары ключ-значение, что делает индексирование в Cassandra очень простым по сравнению с Hadoop.
Что дальше?
С почти одинаковой обработкой и другими атрибутами всегда возникает путаница при выборе «лучшего» из Cassandra и Hadoop. Были случаи, когда технологические лидеры заявляли, что Cassandra обеспечивает больше по сравнению с Hadoop, как в случае с архитектурой; он имеет более простую настройку и меньше требований, а также более простую и гибкую среду разработки. Тем не менее Cassandra не обеспечивает согласованности данных.
Лучший выбор зависит от требований, так как здесь нет перетягивания каната между Cassandra и Hadoop . Например, если основное внимание уделяется производительности, то Cassandra — лучший вариант, поскольку он обеспечивает высокую доступность, масштабируемость и низкую задержку. Он творит чудеса с анализом данных в реальном времени, в отличие от Hadoop.
Hadoop, с другой стороны, рекомендуется, когда необходимо искать, составлять отчеты, хранить или анализировать объемные данные. По мере роста больших данных растет и функциональность каждой технологии. От нас зависит, насколько разумно мы его используем.
Правильно было сказано, что данные — это топливо, и они будут управлять технологиями, а постепенно и всем миром. Как малые предприятия, так и гигантские организации имеют дело с данными. Каждый шаг, от сбора данных до обработки, требует навыков предиктивного анализа и глубоких фундаментальных знаний. Эти знания не только помогут вам расти профессионально, но и повысят вероятность карьерного успеха.
upGrad запустил онлайн-курсы с сертификацией по Big Data . Такие курсы, как искусственный интеллект, большие данные и наука о данных, уже находятся в списке хитов. Более 4000 студентов по всему миру начали или закончили курс «Большие данные».
Имея более 400+ учебных курсов и 7+ тематических исследований, вы можете добавить звезд к своей растущей карьере. Продолжительность курса PG по большим данным составляет 12 месяцев, и все инструкторы либо из IIIT Bangalore, либо работают с Microsoft. Что еще тебе нужно?
Зная, что знание ведет к реальной силе, вы не можете позволить себе терять время впустую в условиях этой пандемии. Обмен знаниями с внедрением и практическим опытом — вот что вы получаете в upGrad. Вы получите не только теоретические знания о Cassandra и Hadoop , но и их применение.
И это не конец; вы получаете помощь в трудоустройстве наряду с регулярным взаимодействием со своими тренерами и одноклассниками. Консультанты по карьере в upGrad помогут вам выбрать наиболее подходящую для вашего профиля и набора навыков. И так, чего же ты ждешь?
Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
