Elasticsearch a Hadoop mají skvělé využití jako vyhledávače a oceňování databází. Pokud jde o hromadné nahrávání, Hadoop předbíhá a Elasticsearch pokulhává.
Hadoop spolu s HBase nepodporuje analytické a pokročilé vyhledávání. Elasticsearch je nejspolehlivější pro malá a středně velká vyšetření.
Takže, Elastickýsearch je závislý na JavaScript Object Notation a Hadoop je vyvinut na MapReduce. Elasticsearch Analytics je pokročilejší ve srovnání s Hadoop.
Key Takeaways
- Elasticsearch vyniká ve zpracování a vyhledávání dat v reálném čase, zatímco Hadoop se zaměřuje na rozsáhlé ukládání dat a dávkové zpracování.
- Elasticsearch je postaven na frameworku Apache Lucene, zatímco Hadoop je open-source framework založený na programovacím modelu MapReduce.
- Hadoop nabízí větší škálovatelnost pro masivní datové sady než Elasticsearch, lépe se hodí pro menší datové sady vyžadující odezvy s nízkou latencí.
Elasticsearch vs Hadoop
Elasticsearch je vyhledávací a analytický nástroj určený pro rychlé a škálovatelné vyhledávání, získávání a analýzu strukturovaných a nestrukturovaných dat. Hadoop je platforma pro distribuované zpracování navržená tak, aby zpracovávala velké objemy dat napříč clustery komoditního hardwaru.
Elasticsearch je vyhledávač Lucene založený na knihovnách. Elasticsearch je vytvořen v Javě a obsahuje JavaScript Object Notation.
Elasticsearch je kompatibilní s veškerým operačním softwarem nahraným s Java VM. Elasticsearch lze také využít jako analytický rámec.
Elasticsearch má vysoké limity s masivním hromadným nahráváním. Elasticsearch také poskytuje podrobný dotaz na Digital Subscriber Line, založený hlavně na JavaScript Object Notation.
Hadoop je obslužný software s otevřeným zdrojovým kódem, který podporuje výpočty se spoustou hromadných dat. Hadoop zahájil svou cestu 1. dubna 2006. Doug Cutting a Mike Cafarella položili základy Hadoopu.
Hadoop využívá MapReduce (programovací model) pro analýzu velkých sbírek dat. Hadoop je také spravován jako gadget pro ukládání dat a spouštění aplikací ve skupinách.
Srovnávací tabulka
| Parametry srovnání | Elastickýsearch | Hadoop |
|---|---|---|
| O Nás | Elasticsearch je „otevřený zdroj, distribuovaný, klidný vyhledávač. | Hadoop je software s otevřeným zdrojovým kódem pro spolehlivé, škálovatelné a distribuované výpočty. |
| Používání | Elasticsearch se používá hlavně jako vyhledávač. | Hadoop se používá k vyhodnocení velkého množství dat. |
| funkce | Elasticsearch poskytuje úplný dotaz na Digital Subscriber Line na základě JavaScript Object Notation. | Hadoop využívá MapReduce (programovací model) pro analýzu velkých sbírek dat. |
| Schopnost | Elasticsearch lze provozovat jako fulltextový vyhledávač a lze jej také využít jako analytický rámec. | Hadoop se používá jako gadget pro rezervaci dat a spouštění aplikací ve skupinách. |
| Kompatibilní | Elasticsearch je kompatibilní s veškerým operačním softwarem nahraným s Java VM | Hadoop je kompatibilní s Unixem, Linuxem a Windows. |
Co je Elasticsearch?
Elasticsearch je dobře známý jako vyhledávač, který je založen hlavně na knihovně Lucene. Elasticsearch byl poprvé představen 8. února 2010.
Primárním a strukturálním programovacím jazykem je Java. Elasticsearch má také webové rozhraní založené na HTTP a dokumenty JavaScript Object Notation.
Elasticsearch byl sestaven v Javě a je dostupný v .NET, Java, PHP, Ruby a PYTHON. Elasticsearch byl autorizován duální licencí jako licence Elastic a zdrojová otevřená veřejná licence na straně serveru.
Podle žebříčku DB-Engines se Elasticsearch řadí mezi nejvýznamnější vyhledávače. Původně Shay Banon vyvinul 'Compass' v roce 2004, což bylo argumentováno jako a předchůdce Elastické vyhledávání.
Po aktualizaci kompasu jako Elasticsearch vytvořil Shay Banon známé rozhraní, Javascript Object Notation, které je přijatelné přes HyperText Transfer Protocol.
JSON byl vhodnější než Java jako lepší volba pro programovací jazyk. Počáteční verze Elasticsearch byla představena v únoru 2010.
Kromě toho byl v roce 2015 změněn název Elasticsearch na Elastic. Primárním použitím Elasticsearch je prohledávat jakýkoli druh dokumentu.
Elasticsearch je vyvinut s pomocí Logstash, Kibana a Beats. Logstash je také nástroj pro sběr dat a analýzu protokolů, zatímco Kibana je fórum pro vizualizaci a analýzu.
Co je Hadoop?
1. dubna 2006 položili Doug Cutting a Mike Cafarella základy Hadoopu. Apache Software Foundation vyvinula tento open-source software.
Hadoop jádro je rozděleno hlavně na dva segmenty. Jedním je segment úložiště a druhým segment zpracování.
Hadoop Distributed File System (HDFS) je primárním segmentem úložiště a MapReduce; programovací model funguje jako segment zpracování.
Hadoop funguje hlavně tak, že rozděluje hromadné soubory na menší bloky a cirkuluje tyto soubory mezi uzly v sortimentech. Dále přenáší různorodý kód do uzlů pro paralelní filtrování dat.
Malý sortiment Hadoop obsahuje několik uzlů agentů a jednoho hlavního serveru. Dále se uzel řadiče skládá z DataNode, Job Tracker, NameNode a Task Tracker.
Pracovní uzel také provádí úkoly TaskTracker a DataNode. Hadoop však také přistupuje k režimu slave pouze pro počítač a pouze pro data.
Zatímco mluvíme o hromadných clusterech, uzly distribuovaného systému souborů Hadoop jsou spravovány prostřednictvím serveru NameNode, aby analyzovaly index systému souborů.
Podřízený NameNode se používá k vývoji snímků, které zabraňují ztrátě dat a poškození systému souborů. Podle G2.com má Hadoop hodnocení 4.3 z 5 a je na trhu snadno dostupný.
G2.com je také známá webová stránka pro recenze softwaru.
Hlavní rozdíly mezi Elasticsearch a Hadoop
- Elasticsearch funguje na principech JavaScript Object Notation, zatímco Hadoop funguje na principu MapReduce.
- Při pohledu na programovací jazyk má Elasticsearch řadu programovacích jazyků, jako je Ruby, Lua a Go, zatímco Hadoop tento programovací jazyk nemá.
- Elasticsearch prokazuje svou kompatibilitu se všemi Java VM software, zatímco Hadoop je kompatibilní s Linuxem, Windows a Unixem.
- Elasticsearch se používá hlavně pro dávkové zpracování, zatímco Hadoop se používá pro výsledky a dotazy v reálném čase.
- Elasticsearch má limit v nahrávání hromadných dat, zatímco Hadoop nabízí hromadné nahrávání dat.
Poslední aktualizace: 13. července 2023
Vynaložil jsem tolik úsilí, abych napsal tento blogový příspěvek, abych vám poskytl hodnotu. Bude to pro mě velmi užitečné, pokud zvážíte sdílení na sociálních sítích nebo se svými přáteli / rodinou. SDÍLENÍ JE ♥️
Sandeep Bhandari získal bakalářský titul v oboru počítačů na Thapar University (2006). Má 20 let zkušeností v oblasti technologií. Má velký zájem o různé technické obory, včetně databázových systémů, počítačových sítí a programování. Více si o něm můžete přečíst na jeho bio stránka.
Podrobné srovnání Elasticsearch a Hadoop obohacuje pochopení toho, jak fungují. Toto je dobrý referenční bod pro každého, kdo pracuje s těmito technologiemi.
Příspěvek odvádí skvělou práci ve srovnání Elasticsearch a Hadoop. Bylo fascinující vidět, jak se tyto dvě technologie liší a vynikají v různých aspektech.
Naprosto fascinující. Je cenné vidět tak podrobná srovnání.
Tento článek představuje velmi informativní srovnání mezi Elasticsearch a Hadoop. Miloval jsem technické podrobnosti poskytnuté o každém z nich. Z tohoto příspěvku jsem se hodně naučil.
Naprosto souhlasím. Tato informační část je velmi cenná pro každého, kdo se snaží porozumět různým schopnostem těchto nástrojů.
Článek poskytuje komplexní pohled na rozdíly mezi Elasticsearch a Hadoop. Je snadno pochopitelný a jasným způsobem vysvětluje možnosti každé technologie.
Uvedené technické detaily jsou poměrně složité a nemusí je každý snadno pochopit. Možná by zjednodušení vysvětlení prospělo širšímu publiku.
Zdá se, že tento článek se více přiklání k propagaci Elasticsearch přes Hadoop. Mám pocit, že by to mohlo poskytnout vyváženější perspektivu, která skutečně pomůže čtenářům informovaně se rozhodnout o těchto technologiích.
Souhlasím s vámi, ne zcela objektivní, ale stále velmi informativní.