Cassandra 与 Hadoop：Cassandra 和 Hadoop 之间的区别
已发表: 2020-11-23大数据正在蓬勃发展，与之相关的技术也在蓬勃发展。 Cassandra 和 Hadoop 是一些流行的技术，简单来说，它们用于数据分析。 尽管有许多重叠的因素，但下面讨论了两者之间的主要区别。 这些因素将帮助您根据需要选择最佳的。
目录
Cassandra和Hadoop之间的区别
根本区别
Hadoop 是一个大数据处理框架，而 Cassandra 是用于处理大量数据的分布式 NoSQL 数据库。 它们可能看起来相似，但它们是服务于不同目的的两个不同实体。
加工
虽然 Hadoop 与批处理一起使用，但 Cassandra 以实时处理而闻名。 此外，两者在分析通过在线模式（如移动或网络）生成的数据方面都是专业的，并且可以立即处理在线请求。
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一致性、可用性和分区容限 (CAP)
Hadoop 关注CP，即一致性和分区容错，而Cassandra 关注AP 或具有分区容错的可用性。
支持的格式
Cassandra 和Hadoop 支持所有格式，即结构化、半结构化、非结构化和图像，但Cassandra 不支持图像。
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建筑学
关键区别在于架构，它会影响性能和速度。 虽然 Hadoop 以主从架构设计而闻名（名称节点是主节点，数据节点是从节点），但 Cassandra 致力于分布式架构设计。 在集群中，每个节点都有相同的角色，这与 Hadoop 不同，并且这些节点之间的通信是以点对点的方式进行的。
容错
如前所述，架构设计对性能高度负责，故障和故障也是如此。 如果要求故障发生的概率很低，Cassandra 始终是首选。 在主从设计中，一个轻微的故障就会导致整个系统崩溃，而在分布式设计中，其他节点将处理所有请求。
数据压缩和保护
Hadoop 最多可以压缩 15% 的数据，而 Cassandra 最多可以压缩 80%。 这是大量的免费压缩！
如果我们将注意力放在数据保护上，那么这两种技术都是最好的。 Hadoop 提供审计和访问控制，而 Cassandra 的提交日志设计提供备份和恢复等功能。
数据流和存储模型
Hadoop数据是直接写在数据笔记里，而Cassandra是先写在内存里，再写在磁盘里。 它以内存结构格式编写，也称为mem-table 。
考虑到 Hadoop 的存储模型，术语 Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 是在大量文件被破坏并在许多节点中复制的地方创造的。 Cassandra 采用了不同的策略。 遵循 Keys Space Column 策略，其中完成了主索引和二级索引。
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逻辑数据模型
如果我们谈论Cassandra 和 Hadoop 的逻辑数据模型（参考图片），我们会发现在 Hadoop 中，数据由1 列行键分区，而在C assandra 中，数据由多列主键分区. 已经发现，Cassandra 中的数据逻辑排列比 Hadoop 遵循的字典顺序更方便。
复制因子
复制因子是定义已存储在多个节点上的数据副本数量的单位，以确保容错性和可靠性。 对于 Hadoop，复制因子是恒定的（默认为 3）； 然而，在 Cassandra 中，它是数据中心的节点数。
索引
数据以键值对方式存储，与 Hadoop 相比，这使得 Cassandra 中的索引非常简单。
接下来是什么？
凭借几乎相似的处理和其他属性，在从 Cassandra 和 Hadoop 中选择“最佳”时总是会感到困惑。 在某些情况下，技术领导者声称 Cassandra 与 Hadoop 相比提供了更多的功能，例如在架构方面； 它具有更简单的设置和更少的要求以及更简单灵活的开发环境。 然而，Cassandra 缺乏数据一致性。
最佳选择取决于需求，因为Cassandra 与 Hadoop之间没有拉锯战。 例如，如果性能是主要关注点，那么 Cassandra 是最佳选择，因为它提供了高可用性、可扩展性和低延迟。 与 Hadoop 不同，它在实时数据分析方面创造了奇迹。
另一方面，当需要搜索、报告、存储或分析大量数据时，建议使用 Hadoop。 随着大数据的增长，每种技术的功能也在增长。 这取决于我们如何明智地使用它。
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