Unterschied zwischen Hadoop und Elasticsearch
Hadoop ist ein Framework, mit dessen Hilfe die umfangreichen Daten in Sekundenbruchteilen verarbeitet werden können, wenn herkömmliche Methoden nicht funktionieren. Die Unterstützung mehrerer Computer ist erforderlich, um den Prozess auf verteilte Weise parallel auszuführen. Elasticsearch funktioniert wie ein Sandwich zwischen Logstash und Kibana. Wenn Logstash für das Abrufen der Daten aus einer beliebigen Datenquelle verantwortlich ist, analysiert die elastische Suche die Daten und schließlich gibt Kibana die umsetzbaren Erkenntnisse daraus. Diese Lösung macht Anwendungen leistungsfähiger, um komplexe Suchanforderungen oder -anforderungen zu erfüllen.
Nun freuen wir uns auf das Thema im Detail:
Die einzigartige Art der Datenverwaltung (speziell für Big Data entwickelt), die einen durchgängigen Prozess zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren umfasst. Diese einzigartige Methode wird als MapReduce bezeichnet. Entwickler schreiben die Programme in das MapReduce-Framework, um die umfangreichen Daten parallel auf verteilten Prozessoren auszuführen.
Es stellt sich dann die Frage, wie die Ausgabe auf ähnliche Weise akkumuliert wird, nachdem die Daten zur Verarbeitung auf verschiedene Maschinen verteilt wurden.
Die Antwort lautet: MapReduce generiert einen eindeutigen Schlüssel, an den auf verschiedenen Computern verteilte Daten angehängt werden. MapReduce verfolgt die Verarbeitung von Daten. Anschließend werden mit diesem eindeutigen Schlüssel alle verarbeiteten Daten zusammengeführt. Dies vermittelt das Gefühl, dass alle Arbeiten auf einer einzelnen Maschine ausgeführt wurden.
Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit werden in MapReduce von Hadoop perfekt berücksichtigt. Nachfolgend einige Funktionen von MapReduce:
- Die Map dann verkleinern: Um einen Job auszuführen, wird er in einzelne Chunks aufgeteilt, die Task genannt werden. Die Mapper-Funktion wird immer zuerst für alle Aufgaben ausgeführt, dann wird nur die Reduktionsfunktion angezeigt. Der gesamte Prozess wird nur dann als abgeschlossen bezeichnet, wenn die Reduktionsfunktion ihre Arbeit für alle verteilten Aufgaben abgeschlossen hat.
- Fehlertolerant: Nehmen Sie ein Szenario, in dem ein Knoten während der Verarbeitung der Aufgabe ausfällt? Der Herzschlag dieses Knotens reicht nicht bis zur Engine von MapReduce oder zum Master-Knoten. In diesem Fall weist der Masterknoten diese Aufgabe einem anderen Knoten zu, um die Aufgabe abzuschließen. Darüber hinaus werden die unverarbeiteten und verarbeiteten Daten in HDFS (Hadoop Distributed File System) gespeichert, einer Speicherschicht von Hadoop mit dem Standardreplikationsfaktor 3. Wenn ein Knoten ausfällt, sind immer noch zwei Knoten mit denselben Daten am Leben.
- Flexibilität: Sie können jede Art von Daten speichern: strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert.
- Synchronisation: Die Synchronisation ist ein Merkmal von Hadoop. Dadurch wird sichergestellt, dass "Reduzieren" nur gestartet wird, wenn alle Mapper-Funktionen mit ihrer Aufgabe abgeschlossen sind. "Shuffle" und "Sort" sind die Mechanismen, mit denen die Ausgabe des Jobs reibungsloser wird. Elasticsearch ist ein JSON-basiertes, einfaches und dennoch leistungsstarkes Analysetool für die Indizierung von Dokumenten und die leistungsstarke Volltextsuche.
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In ELK sind alle Komponenten Open Source. ELK nimmt in der IT-Umgebung einen hohen Stellenwert für die Protokollanalyse, Webanalyse, Business Intelligence, Compliance-Analyse usw. ein. ELK eignet sich für Unternehmen, bei denen Ad-hoc-Anfragen eingehen und Daten schnell analysiert und visualisiert werden müssen.
ELK ist ein großartiges Tool für Tech-Startups, die es sich nicht leisten können, eine Lizenz für ein Protokollanalyseprodukt wie Splunk zu erwerben. Darüber hinaus standen Open Source-Produkte in der IT-Branche seit jeher im Mittelpunkt.
Head-to-Head-Vergleiche zwischen Hadoop und Elasticsearch (Infografiken)
Unten finden Sie die 9 besten Vergleiche zwischen Hadoop und Elasticsearch
Der Hauptunterschied zwischen Hadoop und Elasticsearch
Nachstehend finden Sie eine Liste der Punkte, in denen die wichtigsten Unterschiede zwischen Hadoop und Elasticsearch beschrieben sind:
- Hadoop hat ein verteiltes Dateisystem, das für die parallele Datenverarbeitung ausgelegt ist, während ElasticSearch die Suchmaschine ist.
- Hadoop bietet im Vergleich zu ES eine weitaus größere Flexibilität mit einer Vielzahl von Tools.
- Hadoop kann viele Daten speichern, ES jedoch nicht.
- Hadoop kann umfangreiche Verarbeitungen und komplexe Logik verarbeiten, wobei ES nur begrenzte Verarbeitungen und grundlegende Aggregationslogiken verarbeiten kann.
Hadoop vs Elasticsearch Vergleichstabelle
| Vergleichsbasis | Hadoop | Elasticsearch |
| Arbeitsprinzip | Basierend auf MapReduce | Basierend auf JSON und damit domänenspezifischer Sprache |
| Komplexität | Die Handhabung von MapReduce ist vergleichsweise komplex | JSON-basiertes DSL ist recht einfach zu verstehen und zu implementieren |
| Schema | Hadoop basiert auf der NoSQL-Technologie und ist daher einfach, Daten in jedem Schlüsselwertformat hochzuladen | ES empfiehlt, dass die Daten vor dem Hochladen im allgemeinen Schlüsselwertformat vorliegen |
| Bulk-Upload | Bulk-Upload ist hier keine Herausforderung | ES besitzen eine gewisse Puffergrenze. Aber das könnte nach der Analyse des Fehlers zu welchem Zeitpunkt erweitert werden. |
| Installieren | 1. Das Einrichten von Hadoop in einer Produktionsumgebung ist einfach und erweiterbar.
2. Das Einrichten von Hadoop-Clustern ist reibungsloser als mit ES. | 1. Zum Einrichten von ES gehört die proaktive Schätzung des Datenvolumens. Darüber hinaus erfordert die Ersteinrichtung auch eine Treffer- und Testmethode. Viele Einstellungen müssen geändert werden, wenn das Datenvolumen zunimmt. Beispielsweise muss Shard pro Index bei der ersten Erstellung eines Index eingerichtet werden. Wenn das eine Optimierung erfordert, ist das nicht möglich. Sie müssen ein neues erstellen.
2. Das Einrichten des ElasticSearch-Clusters ist fehleranfälliger. |
| Analytics-Verwendung | Hadoop mit HBase verfügt nicht über solche erweiterten Such- und Analysefunktionen wie ES | Analytics ist weiter fortgeschritten und Suchanfragen sind in ES ausgereift |
| Unterstützte Programmiersprachen | Hadoop unterstützt keine verschiedenen Programmiersprachen. | ES hat viele Ruby, Lua, Go usw., die es in Hadoop nicht gibt |
| Bevorzugte Verwendung | Für die Stapelverarbeitung | Echtzeitabfragen und Ergebnis |
| Verlässlichkeit | Hadoop ist von der Testumgebung bis zur Produktionsumgebung zuverlässig | ES ist in einer kleinen und mittleren Umgebung zuverlässig. Dies passt nicht in eine Produktionsumgebung, in der viele Rechenzentren und Cluster vorhanden sind. |
Fazit - Hadoop vs Elasticsearch
Am Ende kommt es tatsächlich auf den Datentyp, das Volumen und den Anwendungsfall an, an dem gearbeitet wird. Wenn einfache Suche und Webanalyse im Vordergrund stehen, ist Elasticsearch die richtige Wahl. Während bei einem hohen Bedarf an Skalierung, Datenvolumen und Kompatibilität mit Tools von Drittanbietern die Hadoop-Instanz die Antwort darauf ist. Die Integration von Hadoop in ES eröffnet jedoch eine neue Welt für schwere und große Anwendungen. Wenn Sie die volle Leistung von Hadoop und Elasticsearch nutzen, erhalten Sie eine gute Plattform, um den maximalen Wert von Big Data zu steigern.
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