Forskellen mellem Hadoop og Cassandra

Med enorme mængder data, der bliver genereret i en meget høj hastighed ved en massiv eksplosion af Internet of Things og stigende brug af sociale medier, er muligheden for at gemme og analysere disse enorme datamængder steget. Hadoop er et af de sofistikerede værktøjer designet til at håndtere så store mængder data, der ofte benævnes Big Data. Cassandra er endnu en anden meget skalerbar database, der er let at implementere og administrere. Men hvilket er det bedste valg - Hadoop eller Cassandra?

Hvad er Hadoop?

Apache Hadoop er de facto rammer til behandling og lagring af store mængder data, der ofte benævnes "Big Data". Hadoop er hjørnestenen i alle Big Data-løsninger. Et projekt fra Apache Software Foundation, Hadoop, er et distribueret behandlingssystem i stor skala designet til at distribuere og behandle store mængder data på tværs af noder i klyngen. Det sigter ikke mod at erstatte de traditionelle databasesystemer; Faktisk gør Hadoop det lettere at bruge relationelle databaser ved at fremskynde operationer relateret til store datasæt. Hadoop er baseret på den berømte MapReduce-programmeringsmodel, der er egnet til behandling af enorme datasæt, fordelt over en klynge af noder, parallelt. Hadoop Distribueret filsystem (HDFS) er datalagrings- og behandlingsfilsystemet til Hadoop, der kører på råvarehardware og giver parallel, streamingadgang til store mængder data.

Hvad er Cassandra?

Apache Cassandra er en open source, fuldt distribueret, søjleorienteret database, der tilbyder overlegen skalerbarhed og fejlagtolerance over for traditionelle enkelt masterdatabaser. Cassandra er en ikke-relationel database, også kaldet en NoSQL-database, der baserer sit distributionsdesign på Amazons Dynamo og dens datamodel på Googles Bigtable - en højtydende NoSQL-database bygget på de proprietære Google-lagringsteknologier til store databaseinfrastrukturer. Det er et distribueret styringssystem designet til at håndtere store mængder strukturerede data på tværs af vareserver. Sammenlignet med andre populære distribuerede databaser som HBase, Voldermort og Riak, tilbyder Apache Cassandra et robust og udtryksfuldt interface til modellering og forespørgsel om data. Det bedste ved Cassandra er, at det er distribueret, hvilket betyder, at det er i stand til at køre på flere maskiner.

Forskellen mellem Hadoop og Cassandra

Definition

- Hadoop er en Apache open-source ramme skrevet i Java, som er designet til at håndtere store mængder data, der skal behandles i skala, når du behandler en masse data på samme tid på en streaming måde eller på en batch-lignende måde. Apache Cassandra er på den anden side en meget skalerbar, fuldt distribueret database designet til at håndtere store mængder strukturerede data på tværs af vareserver. Apache Cassandra tilbyder en robust og ekspressiv grænseflade til modellering og forespørgsel om data.

Deployment

- Hadoop er en skalerbar ramme, der er designet til at blive implementeret på billig hardware. HDFS-lagring er spredt over en klynge af noder; en enkelt stor fil kunne gemmes på tværs af flere noder i klyngen. Det distribueres i et enkelt datacenter, men de er alle geografisk beliggende med hinanden. Cassandra er derimod distribueret på en meget distribueret måde som en klynge af tilfælde, der alle er opmærksomme på hinanden. Data kan læses eller skrives til enhver forekomst i klyngen, kaldet en knude, der videresender anmodningen til det tilfælde, hvor dataene hører til.

Framework

- Apache Hadoop er en stor databehandlingsramme baseret på den berømte MapReduce programmeringsmodel, der er velegnet til behandling af enorme datasæt, fordelt over en klynge af noder, parallelt. Det er et distribueret behandlingssystem designet til at distribuere og behandle store mængder data over knudepunkterne i klyngen. På den anden side er Cassandra en fuldt distribueret NoSQL-database, der tilbyder en unik robust og udtryksfuld grænseflade til modellering og forespørgsel om data. Det er ikke som de traditionelle databasesystemer; faktisk gemmer det data i nøgleværdipar. I modsætning til Hadoop bruges Cassandra primært til databehandling i realtid.

Dataformat

- Hadoop kan arbejde med bare enhver form for data i forskellige formater, hvad enten det er struktureret, semistruktureret eller ustruktureret, og hvad du end muligvis kan tænke på - billeder, JSON, XML og så videre. På den anden side er Cassandra et distribueret styringssystem designet til at håndtere store mængder strukturerede data på tværs af vareserver. Ovenpå understøtter Cassandra ikke billeder.

Arkitektur

- Hadoop følger en master-slavearkitektur bestående af master-noder og slave-noder. NameMode er masternoden, og DataNodes er slaveknudepunkter. Normalt kører en DataNode-dæmon på hver slavedrift og administrerer lagringen, der er knyttet til hver DataNode. HDFS kan distribueres på en lang række maskiner, der kører Java. På den anden side gemmer Cassandra data om forskellige noder med et peer-to-peer distribueret system, hvilket gør det lettere at betjene og vedligeholde en decentral butik end en master / slave butik, fordi alle noder er de samme.

Hadoop vs. Cassandra: Sammenligningstabel

Resumé

Hadoop er hjørnestenen i big data-løsninger, der tilbyder en avanceret platform til at gemme og analysere enorme mængder datasæt og forbedre de traditionelle relationsdatabasesystemer. Apache Hadoop leverer en fejletolerant, distribueret ramme for lagring og behandling af meget store datasæt på tværs af klynger med vare. Cassandra er den førende NoSQL-database, der tager de bedste teknologiske fremskridt fra Dynamo- og Bigtable-papirerne til at håndtere store mængder strukturerede data på tværs af vareservere. Desuden er Cassandra fantastisk til hurtige online-transaktioner, mens Hadoop er ideel til hurtigere lagring og hentning af data.