Skillnaden mellan Hadoop och Cassandra
Hadoop är en öppen källkodsprogramvara som är utformad för att hantera parallellbehandling och mestadels används som ett datalager för omfattande data. En kärna i Hadoop är HDFS (Hadoop distribuerat filsystem) som är baserat på Map-reducering. Genom kartminskning görs data att behandlas parallellt i flera CPU-noder. Det betyder att det är inte längre en utmaning att köra tung applikation, eftersom det kan köras på flera noder i ett kluster. Låt oss utforska kartminskningen. Egentligen är det två olika uppgifter:
1. Karta: Det är en uppgift som tar inmatningsdata och delar upp dem till ett nyckelvärdespar som vi kallar tupler.
2. Minska: När kartuppgiften är klar. Det ges sedan att minska för att utföra en ännu mindre uppsättning tuplingar.
Minska utförs alltid efter kartuppgift. Det kartdämpande ramverket består av en enda master JobTracker och en slav TaskTracker per klusternod. HDFS består av en enda NameNode, som hanterar filsystemets metadata och en eller flera slavar som kallas DataNodes, som ansvarar för att lagra faktiska data.
Cassandra är NoSQL-databas som är utformad för höghastighets online transaktionsdata. Specialiteten för Cassandra ligger i det faktum att det fungerar utan en enda misslyckande.
Cassandra använder skvallerprotokoll för att behålla den uppdaterade statusen för omgivande noder i klustret. Om en nod går ner tar en annan nod sitt ansvar tills noden inte är uppe. Alla skvattmeddelanden har en version som är associerad med den, så när noderna utbyter skvaller, skrivs äldre information över av en nyare version av skvaller.
Cassandra stöder ostrukturerad data med ett flexibelt schema.
Jämförelse mellan Head och Head mellan Hadoop vs Cassandra (Infographics)
Nedan är topp 17 skillnaden mellan Hadoop vs Cassandra
Viktiga skillnader mellan Hadoop vs Cassandra
Nedan finns listor över punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan Hadoop och Cassandra
1. Hadoop har distribuerat filsystem som är designat för parallell databehandling, medan Cassandra är NoSQL-databas för snabba online-transaktioner.
2. Hadoop är att föredra för massiv databasbearbetning, medan Cassandra föredras för realtidsbehandling.
3. Hadoop arbetar med master-slavarkitektur, medan Cassandra arbetar med peer-to-peer-kommunikation.
Hadoop vs Cassandra jämförelsetabell
Nedan är den viktigaste jämförelsen mellan Hadoop vs Cassandra
| Grund för jämförelse | Hadoop | Cassandra |
| Definition | Stor databehandlingsram. | Den distribueras NoSQL-databas, utformad för att hantera den enorma mängden data. Här betyder NoSQL att det inte är som en konventionell databas. Det är mer som hashmap / hashtable som lagrar data i ett nyckelvärdespar. |
| Format som stöds | Alla typer av data kan hanteras av Hadoop - strukturerade, semistrukturerade, ostrukturerade eller bilder. | Cassandra kan också hantera nästan alla strukturerade, halvstrukturerade, ostrukturerade datasätt men inte bilderna. Cassandra är emellertid känd för att bäst prestera på ett semistrukturerat datasæt. |
| Användande | Hadoop föredras för batchbehandling av data. | Cassandra anses mest för realtidsbehandling. |
| Arbete | Core of Hadoop är HDFS, som är basen för andra analytiska komponenter för hantering av big data. | Cassandra arbetar på topp HDFS. |
| CAP-parametrar | Hadoop följer CP, det är konsistens och partitionstolerans. | Cassandra följer AP, det vill säga tillgänglighet och partitionstolerans. |
| Kommunikation | Hadoop använder RPC / TCP och UDP för kommunikation mellan noder i ett kluster. | Protokollet som används för kommunikation mellan noder är skvallerprotokoll. Skvallerprotokollet fortsätter att sända nodstatus till dess peer-noder i klustret. |
| Arkitektur | Hadoop följer master-slavens arkitektoniska design. Namnnoden fungerar som Master, medan datanoden fungerar som slav. | Cassandra följer distribuerad arkitektur med peer-to-peer-kommunikation mellan noder. Alla noder är utformade för att spela samma roll i ett kluster. Varje nod är oberoende, samtidigt som den är ansluten till andra noder i klustret. |
| Data Access Mode | Den använde kartminskning för att läsa / skriva. | Detta använder Cassandra frågespråk. |
| Metadata-lagring | Hadoop har centraliserad metadataserver. | Cassandra har kolumnfamilj "inode" för att lagra metadatainformation |
| Feltolerans | Hadoop är sårbart för misslyckande. Om masternoden sjunker, går allt för ett kast. | Eftersom Cassandra inte har ett master-slavkoncept och alla noder har samma värde. I händelse av fel på någon nod kan resten av noderna i ett kluster enkelt hantera begäran. |
| Datakomprimering | Hadoop kan komprimera filer 10-15% med bästa tillgängliga teknik. | Cassandra kan komprimera filer till 80% utan några omkostnader. |
| Dataskydd | Datarevision och åtkomstkontroll verifierar rätt användare / grupptillstånd. | Data skyddas i Cassandra med designlogg. Bygg in säkerhet som backup- och återställningsmekanismer spelar en viktig roll. |
| Latens | Hadoop-läsningstiden kan variera från hundratals millisekunder (i värsta fall) till tiotals millisekunder (i bästa fall). Skrivatiden är jämförelsevis mindre än läsning på grund av ett stort antal noder. | Cassandra är baserat på NoSQL, därför är dess latens mindre. Det läser / skriver funktioner är snabba. |
| indexering | Indexering är mycket svår i Hadoop. | Indexering är enkel i Cassandra eftersom data lagras i ett nyckelvärdespar. |
| Data flöde | I Hadoop skrivs data direkt till datanoden. | I Cassandra skrivs data först till minnet, i minnesstrukturformat som kallas mem-tabell. När det är fullt skrivs det på disken. |
| Datalagringsmodell | HDFS är filsystemet i Hadoop. Stora filer bryts i bitar och replikeras sedan till många noder. | Keys space-familj är konceptet följt av Cassandra för att lagra informationen. Den introducerar primära och sekundära index för hög tillgänglighet av data. |
| Replikeringsfaktor | Hadoop har som standard en replikeringsfaktor på 3. | Ett standardvärde för replikationsfaktor i Cassandra är antalet noder i ett datacenter. |
Slutsats - Hadoop vs Cassandra
Cassandra är det rätta valet när det gäller skalbarhet, hög tillgänglighet, låg latens utan att kompromissa med prestandan.
Hadoop är emellertid bra när datalagring, datasökning, dataanalys och datarapportering av omfattande data behöver göras. Hadoop kan inte antas för realtidsanalys.
Hadoop tillsammans med Cassandra kan vara en bra teknik för att utföra två aktiviteter parallellt:
1. Analys av data genererade via en webb, mobil etc.
2. Servera onlinebegäran direkt.
Detta kan leda till snabbare och djupare extraktion av insikter med mindre tid. Big data kommer att fortsätta växa, och följaktligen kommer tekniken som Hadoop, Cassandra alltid att fortsätta uppdatera och styra denna big data-värld.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till skillnaden mellan Hadoop vs Cassandra här vi har diskuterat deras betydelse, Head to Head to Comparison, viktiga skillnader och slutsatser. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Ta reda på den 8 fantastiska skillnaden mellan Talend vs SSIS
- Data Science vs Artificial Intelligence - 9 Awesome Comparison
- Bästa 7 skillnaderna mellan Supervised Learning vs Unsupervised Learning
- Textbrytning kontra textanalys - vilken som är bättre
- Hadoop vs Spark: Differences
- Introduktion av användardatagramprotokoll