Cassandra Vs Hadoop: ความแตกต่างระหว่าง Cassandra และ Hadoop
เผยแพร่แล้ว: 2020-11-23Big Data กำลังเฟื่องฟูและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องก็เช่นกัน Cassandra และ Hadoop เป็นเทคโนโลยียอดนิยมบางส่วน ซึ่งใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย แม้ว่าจะมีปัจจัยที่ทับซ้อนกันอยู่มากมาย แต่ได้มีการกล่าวถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างทั้งสองด้านล่างนี้ ปัจจัยเหล่านี้จะช่วยคุณเลือกสิ่งที่ดีที่สุดตามความต้องการของคุณ
สารบัญ
ความแตกต่างระหว่าง Cassandra และ Hadoop
ความแตกต่างพื้นฐาน
Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผล Big Data ในขณะที่ Cassandra เป็นฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายที่สร้างขึ้นเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก อาจดูเหมือนคล้ายกัน แต่เป็นสองหน่วยงานที่แตกต่างกันซึ่งมีจุดประสงค์ต่างกัน
กำลังประมวลผล
ในขณะที่ Hadoop ใช้การประมวลผลแบบกลุ่ม Cassandra มีชื่อเสียงในด้านการประมวลผลแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ ทั้งคู่ยังเป็น PRO ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างผ่านโหมดออนไลน์ เช่น มือถือหรือเว็บ และสามารถจัดการกับคำขอออนไลน์ได้ทันที
ต้องอ่าน: บทแนะนำ Hadoop สำหรับผู้เริ่มต้น
ความสม่ำเสมอ ความพร้อมใช้งาน และความคลาดเคลื่อนของพาร์ติชัน (CAP)
Hadoop มุ่งเน้นไปที่ CP เช่น Consistency และ Partition Tolerance ในขณะที่ Cassandra ติดตาม AP หรือ Availability ด้วย Partition Tolerance
รูปแบบที่รองรับ
Casandra และ Hadoop รองรับรูปแบบทั้งหมด เช่น โครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และรูปภาพ ยกเว้น Cassandra ไม่รองรับรูปภาพ
อ่าน: แนวคิดและหัวข้อโครงการ Hadoop ยอดนิยม
สถาปัตยกรรม
ความแตกต่างที่สำคัญอยู่ในสถาปัตยกรรม ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพและความเร็ว ในขณะที่ Hadoop มีชื่อเสียงในด้านการออกแบบสถาปัตยกรรมระดับมาสเตอร์-ทาส ( Name Node is the master และ Data Node is the slave) Cassandra ทำงานเกี่ยวกับการออกแบบสถาปัตยกรรมแบบกระจาย ในคลัสเตอร์ แต่ละโหนดมีบทบาทเหมือนกัน ไม่เหมือนกับ Hadoop และการสื่อสารระหว่างโหนดเหล่านั้นอยู่ในรูปแบบเพียร์ทูเพียร์
ความอดทนต่อความผิดพลาด
ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การออกแบบสถาปัตยกรรมมีความรับผิดชอบสูงต่อประสิทธิภาพการทำงาน เช่นเดียวกับความผิดพลาดและความล้มเหลว แคสแซนดราเป็นตัวเลือกแรกเสมอหากความน่าจะเป็นที่จะเกิดข้อผิดพลาดนั้นต่ำ ในการออกแบบ master-slave ความผิดพลาดเล็กน้อยอาจทำให้ทั้งระบบล่ม ในขณะที่ในการออกแบบแบบกระจาย โหนดอื่นจะดูแลคำขอทั้งหมด
การบีบอัดข้อมูลและการปกป้อง
อย่างมากที่สุด Hadoop สามารถบีบอัดข้อมูลได้มากถึง 15% ในขณะที่ Cassandra สามารถบีบอัดได้มากถึง 80% นั่นเป็นการบีบอัดจำนวนมากโดยไม่มีค่าใช้จ่าย!
หากเราให้ความสนใจกับการปกป้องข้อมูล เทคโนโลยีทั้งสองจะดีที่สุดในแบบของพวกเขา แม้ว่า Hadoop จะให้การตรวจสอบและการควบคุมการเข้าถึง แต่ Cassandra มีการออกแบบบันทึกการคอมมิตที่มีฟังก์ชันต่างๆ เช่น การสำรองและกู้คืน
รูปแบบการไหลของข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล
ข้อมูล Hadoop จะถูกเขียนโดยตรงในบันทึกย่อข้อมูล ในขณะที่ Cassandra จะถูกเขียนในหน่วยความจำก่อนแล้วจึงค่อยเขียนลงในดิสก์ มันถูกเขียนในรูปแบบโครงสร้างหน่วยความจำซึ่งเรียกอีกอย่างว่า mem -table
เมื่อพิจารณาถึงโมเดลการจัดเก็บข้อมูลสำหรับ Hadoop คำว่า Hadoop Distributed File System หรือ HDFS นั้นถูกสร้างขึ้นโดยที่ไฟล์ขนาดใหญ่ถูกทำลายและทำซ้ำในหลายโหนด กลยุทธ์ที่แตกต่างออกไปในคาสซานดรา มีการปฏิบัติตามกลยุทธ์ Keys Space Column โดยที่การจัดทำดัชนีหลักและรองเสร็จสิ้น
เรียนรู้เกี่ยวกับ: เครื่องมือ Hadoop ยอดนิยม
โมเดลข้อมูลลอจิก
ถ้าเราพูดถึงโมเดลข้อมูลเชิงตรรกะของ Cassandra และ Hadoop (อ้างอิงจากรูปภาพ) เราจะพบว่าใน Hadoop ข้อมูลจะถูกแบ่งพาร์ติชั่นด้วย คีย์แถว 1 คอลัมน์ ในขณะที่ ข้อมูล C assandra ถูกแบ่งพาร์ติชั่นด้วย คีย์หลัก แบบ หลายคอลัมน์ . พบว่าการจัดลอจิกข้อมูลในคาสซานดราสะดวกกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับลำดับศัพท์ตาม Hadoop
ปัจจัยการจำลองแบบ
ปัจจัยการจำลองแบบคือหน่วยที่กำหนดจำนวนการจำลองข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในหลายโหนดเพื่อให้แน่ใจว่ามีความทนทานต่อข้อผิดพลาดและความน่าเชื่อถือ สำหรับ Hadoop ปัจจัยการจำลองแบบจะคงที่ (3 โดยค่าเริ่มต้น) อย่างไรก็ตาม ในคาสซานดรา มันคือจำนวนโหนดในศูนย์ข้อมูล
การจัดทำดัชนี
ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบคู่คีย์-ค่า ซึ่งทำให้การทำดัชนีใน Cassandra ทำได้ง่ายมาก เมื่อเทียบกับ Hadoop
อะไรต่อไป?
ด้วยการประมวลผลที่ใกล้เคียงกันและคุณลักษณะอื่นๆ จึงมีความสับสนอยู่เสมอในขณะที่เลือก "ดีที่สุด" จาก Cassandra และ Hadoop มีหลายกรณีที่ผู้นำด้านเทคโนโลยีอ้างว่า Cassandra ส่งมอบได้มากกว่าเมื่อเทียบกับ Hadoop เช่นเดียวกับในกรณีของสถาปัตยกรรม มีการตั้งค่าที่ง่ายกว่าและมีความต้องการน้อยกว่าพร้อมกับสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ง่ายและยืดหยุ่น อย่างไรก็ตาม คาสซานดรายังขาดความสอดคล้องของข้อมูล
ตัวเลือกที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับข้อกำหนด เนื่องจากไม่มีการชักเย่อระหว่าง Cassandra vs Hadoop ตัวอย่างเช่น หากเน้นประสิทธิภาพเป็นหลัก Cassandra ก็เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด เนื่องจากมีความพร้อมใช้งานสูง ปรับขนาดได้ และเวลาแฝงต่ำ มันทำงานได้อย่างมหัศจรรย์ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งต่างจาก Hadoop
ในทางกลับกัน Hadoop ได้รับการแนะนำเมื่อจำเป็นต้องค้นหา รายงาน จัดเก็บ หรือวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เมื่อ Big Data เติบโตขึ้น ฟังก์ชันการทำงานของแต่ละเทคโนโลยีก็เช่นกัน ขึ้นอยู่กับว่าเราใช้มันอย่างชาญฉลาดแค่ไหน
ว่ากันว่าข้อมูลเป็นเชื้อเพลิง และจะขับเคลื่อนเทคโนโลยีและค่อยๆ ไปทั่วโลก องค์กรขนาดเล็กหรือองค์กรขนาดใหญ่ต่างก็จัดการกับข้อมูล ตั้งแต่การดึงข้อมูลไปจนถึงการประมวลผล แต่ละขั้นตอนต้องใช้ทักษะการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และความรู้พื้นฐานที่แข็งแกร่ง ความรู้นี้ไม่เพียงแต่จะช่วยให้คุณเติบโตอย่างมืออาชีพ แต่ยังเพิ่มความน่าจะเป็นของความสำเร็จในอาชีพอีกด้วย
upGrad ได้เริ่มหลักสูตรออนไลน์พร้อมใบรับรอง Big Data หลักสูตรต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ บิ๊กดาต้า และวิทยาศาสตร์ข้อมูล อยู่ในรายชื่อที่ได้รับความนิยมแล้ว มีนักเรียนมากกว่า 4,000 คนทั่วโลกที่เริ่มต้นหรือสำเร็จหลักสูตร Big Data
ด้วยหลักสูตรการศึกษามากกว่า 400 หลักสูตรและกรณีศึกษามากกว่า 7 กรณี คุณสามารถเพิ่มดาวให้กับอาชีพที่กำลังเติบโตของคุณได้ ระยะเวลาของหลักสูตร PG ใน Big Data คือ 12 เดือน และผู้สอนทั้งหมดมาจาก IIIT Bangalore หรือทำงานร่วมกับ Microsoft คุณต้องการอะไรอีก
เมื่อรู้ว่าความรู้นำไปสู่พลังที่แท้จริง คุณจะไม่สามารถเสียเวลากับโรคระบาดนี้ได้ การให้ความรู้ด้วยการนำไปปฏิบัติและประสบการณ์ตรงคือสิ่งที่คุณจะได้รับจาก upGrad คุณจะไม่เพียงแค่ได้รับความรู้เชิงทฤษฎีของ Cassandra และ Hadoop แต่ยังรวมถึงการประยุกต์ใช้ด้วย
และนี่ไม่ใช่จุดจบ คุณได้รับความช่วยเหลือด้านการจัดตำแหน่งพร้อมกับการโต้ตอบกับผู้ฝึกสอนและเพื่อนร่วมชั้นของคุณเป็นประจำ ที่ปรึกษาด้านอาชีพที่ upGrad จะช่วยคุณเลือกผู้ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโปรไฟล์และทักษะของคุณ ดังนั้นสิ่งที่คุณรอ?
เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
