Unterschied zwischen Hadoop und Cassandra
Hadoop ist eine Open-Source-Software, die für die parallele Verarbeitung entwickelt wurde und hauptsächlich als Data Warehouse für große Datenmengen verwendet wird. Ein Kern von Hadoop ist HDFS (Hadoop Distributed File System), das auf Map-Reduce basiert. Durch Map-Reduce werden Daten in mehreren CPU-Knoten parallel verarbeitet. Das bedeutet, dass das Ausführen schwerer Anwendungen keine Herausforderung mehr darstellt, da dies auf mehreren Knoten in einem Cluster ausgeführt werden kann. Lassen Sie uns das Map-Reduce erkunden. Eigentlich sind das zwei verschiedene Aufgaben:
1. Map: Es ist eine Aufgabe, die die Eingabedaten in ein Schlüssel-Wert-Paar zerlegt, das wir Tupel nennen.
2. Reduzieren: Nachdem die Kartenaufgabe ihre Arbeit beendet hat. Es ist dann gegeben, zu reduzieren, um eine noch kleinere Menge von Tupeln durchzuführen.
Die Verkleinerung wird immer nach der Kartenaufgabe ausgeführt. Das Map-Reduce-Framework besteht aus einem einzelnen Master-JobTracker und einem Slave-TaskTracker pro Cluster-Knoten. HDFS besteht aus einem einzelnen NameNode, der die Metadaten des Dateisystems verwaltet, und einem oder mehreren als DataNodes bezeichneten Slaves, die für die Speicherung der eigentlichen Daten verantwortlich sind.
Cassandra ist eine NoSQL-Datenbank, die für schnelle Online-Transaktionsdaten ausgelegt ist. Die Besonderheit von Cassandra liegt in der Tatsache, dass es ohne einen einzigen Fehler funktioniert.
Cassandra verwendet das Klatschprotokoll, um den aktuellen Status der umgebenden Knoten im Cluster zu erhalten. Fällt ein Knoten aus, übernimmt ein anderer Knoten seine Verantwortung, bis der Zeitfehlerknoten nicht mehr aktiv ist. Alle Klatschnachrichten besitzen eine damit verbundene Version. Wenn die Knoten den Klatsch austauschen, werden ältere Informationen durch eine neuere Version von Klatsch überschrieben.
Cassandra unterstützt unstrukturierte Daten mit einem flexiblen Schema.
Head to Head Vergleich zwischen Hadoop und Cassandra (Infografik)
Unten ist der Top 17 Unterschied zwischen Hadoop vs Cassandra
Hauptunterschiede zwischen Hadoop und Cassandra
Nachfolgend sind die Punktelisten aufgeführt, die die wesentlichen Unterschiede zwischen Hadoop und Cassandra beschreiben
1. Hadoop hat ein verteiltes Dateisystem, das für die parallele Datenverarbeitung ausgelegt ist, während Cassandra eine NoSQL-Datenbank für schnelle Online-Transaktionen ist.
2. Hadoop wird für die Massenverarbeitung von Datenbatches bevorzugt, während Cassandra für die Echtzeitverarbeitung bevorzugt wird.
3. Hadoop arbeitet an der Master-Slave-Architektur, während Cassandra an der Peer-to-Peer-Kommunikation arbeitet.
Hadoop vs Cassandra Vergleichstabelle
Nachfolgend finden Sie den wichtigsten Vergleich zwischen Hadoop und Cassandra
| Vergleichsbasis | Hadoop | Kassandra |
| Definition | Big Data Processing Framework. | Es handelt sich um eine verteilte NoSQL-Datenbank, die für die Verwaltung der großen Datenmenge entwickelt wurde. Hier bedeutet NoSQL, dass es nicht wie eine herkömmliche Datenbank ist. Es ähnelt eher einer Hashmap / Hashtable, die Daten in einem Schlüssel-Wert-Paar speichert. |
| Unterstütztes Format | Jede Art von Daten kann von Hadoop verarbeitet werden - strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert oder Bilder. | Cassandra kann auch mit fast allen strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Datensätzen umgehen, jedoch nicht mit den Bildern. Es ist jedoch bekannt, dass Cassandra die beste Leistung für einen halbstrukturierten Datensatz erbringt. |
| Verwendung | Hadoop wird für die Stapelverarbeitung von Daten bevorzugt. | Cassandra wird hauptsächlich für die Echtzeitverarbeitung in Betracht gezogen. |
| Arbeit | Kern von Hadoop ist HDFS, das als Basis für andere Analysekomponenten für den Umgang mit Big Data dient. | Cassandra arbeitet an HDFS. |
| CAP-Parameter | Hadoop folgt CP, also Konsistenz und Partitionstoleranz. | Cassandra folgt AP, das heißt Verfügbarkeit und Partitionstoleranz. |
| Kommunikation | Hadoop verwendet RPC / TCP und UDP für die Kommunikation zwischen Knoten in einem Cluster. | Das für die Kommunikation zwischen Knoten verwendete Protokoll ist das Klatschprotokoll. Das Gossip-Protokoll sendet den Knotenstatus weiterhin an die Peer-Knoten im Cluster. |
| Die Architektur | Hadoop folgt dem Master-Slave-Architekturentwurf. Der Namensknoten fungiert als Master, während der Datenknoten als Slave fungiert. | Cassandra folgt einer verteilten Architektur mit Peer-to-Peer-Kommunikation zwischen Knoten. Alle Knoten sollen in einem Cluster dieselbe Rolle spielen. Jeder Knoten ist unabhängig und gleichzeitig mit anderen Knoten im Cluster verbunden. |
| Datenzugriffsmodus | Es wurde Kartenreduzierung zum Lesen / Schreiben verwendet. | Dies verwendet die Abfragesprache Cassandra. |
| Metadatenspeicher | Hadoop verfügt über einen zentralen Metadatenserver. | Cassandra besitzt die Spaltenfamilie 'inode', um Metadateninformationen zu speichern |
| Fehlertoleranz | Hadoop ist anfällig für Ausfälle. Wenn der Masterknoten ausfällt, wird alles geworfen. | Da Cassandra kein Master-Slave-Konzept hat und alle Knoten den gleichen Wert haben. Wenn ein Knoten ausfällt, können die restlichen Knoten in einem Cluster die Anforderung problemlos verarbeiten. |
| Datenkompression | Hadoop kann Dateien mit den besten verfügbaren Techniken um 10-15% komprimieren. | Cassandra kann Dateien bis zu 80% ohne Overhead komprimieren. |
| Datenschutz | Datenprüfung und Zugriffskontrolle überprüfen die entsprechenden Benutzer- / Gruppenberechtigungen. | Daten werden in Cassandra mit einem Commit-Protokolldesign geschützt. Integrierte Sicherheitsfunktionen wie Sicherungs- und Wiederherstellungsmechanismen spielen eine wichtige Rolle. |
| Latenz | Der Zeitbereich für das Hadoop-Lesen kann zwischen Hunderten von Millisekunden (im schlimmsten Fall) und Zehnern von Millisekunden (im besten Fall) variieren. Die Schreiblatenz ist aufgrund einer großen Anzahl von Knoten vergleichsweise geringer als beim Lesen. | Cassandra basiert auf NoSQL, daher ist die Latenz geringer. Es sind schnelle Lese- / Schreibfunktionen. |
| Indizierung | In Hadoop ist die Indizierung sehr schwierig. | Die Indizierung ist in Cassandra einfach, da die Daten in einem Schlüssel-Wert-Paar gespeichert sind. |
| Datenfluss | In Hadoop werden Daten direkt in den Datenknoten geschrieben. | In Cassandra werden die Daten zunächst in einem Speicherstrukturformat, das als Mem-Tabelle bezeichnet wird, in den Speicher geschrieben. Sobald das voll ist, wird es auf die Festplatte geschrieben. |
| Datenspeichermodell | HDFS ist das Dateisystem in Hadoop. Große Dateien werden in Blöcke aufgeteilt und dann auf viele Knoten repliziert. | Keys Space Column Family ist das Konzept, nach dem Cassandra die Daten speichert. Es werden Primär- und Sekundärindizes für die Hochverfügbarkeit von Daten eingeführt. |
| Replikationsfaktor | Hadoop hat standardmäßig einen Replikationsfaktor von 3. | Ein Standardwert für den Replikationsfaktor in Cassandra ist die Anzahl der Knoten in einem Rechenzentrum. |
Fazit - Hadoop gegen Cassandra
Cassandra ist die richtige Wahl, wenn es um Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit und geringe Latenz geht, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Hadoop ist jedoch eine großartige Lösung, wenn Datenspeicherung, Datensuche, Datenanalyse und Datenberichterstellung für umfangreiche Daten erforderlich sind. Hadoop ist für Echtzeitanalysen nicht empfehlenswert.
Hadoop kann zusammen mit Cassandra eine gute Technologie sein, um zwei Aktivitäten gleichzeitig auszuführen:
1. Analyse von Daten, die über ein Web, ein Mobiltelefon usw. generiert wurden
2. Online-Anfrage sofort bearbeiten.
Dies kann zu einer schnelleren und tieferen Gewinnung von Erkenntnissen mit weniger Zeit führen. Big Data wird weiter wachsen, und daher wird Cassandra, ähnlich wie Hadoop, diese Big-Data-Welt immer weiter aktualisieren und regieren.
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Dies war ein Leitfaden für den Unterschied zwischen Hadoop und Cassandra. Hier haben wir ihre Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleiche, Hauptunterschiede und Schlussfolgerungen besprochen. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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