Manipulace s velkým množstvím dat není jednoduchá, protože jen malá chyba v procesu ukládání dat může vést k poškození nebo dokonce ztrátě celých dat.
Datové platformy proto musí být sofistikované a dobře vybavené pro manipulaci s tak velkými datovými soubory a operacemi na nich.
Key Takeaways
- Hadoop vyniká v dávkovém zpracování a manipulaci s velkými objemy strukturovaných i nestrukturovaných dat, zatímco Cassandra je navržena pro scénáře s vysokou dostupností v reálném čase a vysokou zátěží při zápisu.
- Hadoop spoléhá na HDFS pro ukládání dat, poskytuje odolnost proti chybám a replikaci dat, zatímco Cassandra používá distribuovaný a decentralizovaný model úložiště.
- Ekosystém Hadoop zahrnuje nástroje jako MapReduce, Hive a Pig, zatímco jazyk CQL od Cassandry nabízí funkce pro dotazování podobné SQL.
Hadoop vs Cassandra
Hadoop je rámec pro zpracování dat, který umožňuje distribuované ukládání a zpracování velkých souborů dat napříč klastremi počítačů. Cassandra je distribuovaný systém správy databází NoSQL, který využívá architekturu peer-to-peer k zajištění vysoké dostupnosti a odolnosti proti chybám.
Hadoop je framework pro ukládání dat navržený společností Apache. Software je postaven na Javě a poskytuje základní ukládání dat i provozní funkce požadované při práci s velkými datovými sadami.
Jedná se o open-source framework, který je navržen pro nasazení na levném a primitivním hardwaru. Hadoop umožňuje uložení jednoho souboru ve více uzlech.
Cassandra je vysoce schopná a sofistikovaná platforma pro ukládání dat vyvinutá společností Apache. Je navržen pro nasazení v síti distribuovaných serverů.
Poskytuje tedy jednotný rámec pro ukládání dat pro velkou serverovou síť, kde jsou soubory uloženy jako uzly v clusteru přístupném z různých serverů.
Srovnávací tabulka
| Parametry srovnání | Hadoop | Cassandra |
|---|---|---|
| Definice | Hadoop je open-source rámec pro zpracování a zpracování dat navržený společností Apache | Cassandra je vysoce sofistikovaný a vysoce škálovatelný rámec pro zpracování dat navržený pro ukládání velkých datových sad |
| Operace | Je navržen pro provoz v jediném datovém centru | Je navržen pro provoz v prostředí distribuovaného datového centra |
| Architektura | Hadoop používá architekturu master-slave s hierarchiemi | Cassandra používá distribuovanou architekturu a poskytuje komunikaci peer-to-peer |
| Typy dat | Hadoop může pracovat se strukturovanými, nestrukturovanými a polostrukturovanými datovými typy | Cassandra také podporuje strukturované datové typy, ale neumí pracovat s obrázky |
| Komprese souborů | Hadoop pracuje s 10-15% kompresí souborů pro manipulaci s daty | Cassandra pracuje s přibližně 80% kompresí souborů pro manipulaci se soubory |
Co je Hadoop?
Hadoop je open-source framework navržený společností Apache pro ukládání a zpracování velkých dat. Podporuje různé typy dat a může ukládat velké objemy dat pro pozdější načtení.
Data jsou uložena ve formě clusterů v distribuovaném systému zpracování, kde se celá platforma rozprostírá přes datové centrum.
Data jsou tak dostupná z různých míst v rámci datového centra, pokud jsou servery umístěny v jedné geografické lokalitě.
Hadoop používá pro ukládání dat architekturu Master-Slave, a proto je dodržována hierarchie pro udržení čistého a efektivního úložiště. Hadoop poskytuje podporu pro strukturované, nestrukturované a polostrukturované typy dat, včetně obrázků.
Platforma funguje podle programovacího modelu MapReduce, který je nejvhodnější pro práci s velkými objemy dat. Program funguje tak, že vytvoří shluk uzlů a distribuuje data mezi uzly.
Protože jsou uzly dostupné z různých míst v rámci datového centra, zvyšuje se dostupnost a získávání dat. Souborový systém používaný pro správu dat v tomto formátu je známý jako Hadoop Distributed File System (HDFS).
K ukládání dat se používá 10-15% komprese. To umožňuje rychlejší práci ve srovnání s tradičním databázovým přístupem.
Škálovatelnost nabízená Hadoopem je také mnohem vyšší než u tradičních databází, což zvyšuje schopnost Hadoopu pro ukládání obrovských datových sad.
Co je Cassandra?
Cassandra je vysoce schopný a sofistikovaný rámec pro ukládání dat navržený společností Apache. Je to databáze NoSQL a je navržena tak, aby poskytovala funkce vysokorychlostního ukládání dat se zvýšenou dostupností souborů.
Jedná se o distribuovaný rámec pro ukládání dat a je určen k nasazení přes velkou serverovou síť. Soubory jsou tak dostupné pro různé servery v datovém centru a načítání uložených dat je možné ze všech serverů.
Design frameworku Cassandra je založen na Dynamo framework od Amazonu a používá stejný formát NoSQL.
To umožňuje frameworku ukládat velké objemy dat v distribuované síti přístupné odkudkoli v rámci serverové sítě.
Cassandra podporuje strukturované, nestrukturované a polostrukturované datové sady, ale nepodporuje soubory obrázků. Soubory obrázků tedy nelze ukládat pomocí frameworku.
Nejlepší vlastností Cassandry je její škálovatelnost. Využívá distribuovanou architekturu a poskytuje komunikaci peer-to-peer. Zvyšuje se tak škálovatelnost úložiště a také rychlost celého procesu.
Data jsou uložena v uzlech v rámci clusteru. Uzly lze číst nebo zapisovat z klastru a stejně jako v distribuovaném prostředí lze proces provádět z libovolného počítače v síti.
Hlavní rozdíly mezi Hadoopem a Cassandrou
- Hadoop je open-source rámec pro zpracování a zpracování dat navržený společností Apache. Cassandra je vysoce sofistikovaný a škálovatelný rámec pro zpracování dat, který ukládá velké datové sady.
- Hadoop je navržen pro provoz v jediném datovém centru. Cassandra je navržena pro provoz v prostředí distribuovaného datového centra.
- Hadoop používá architekturu master-slave s hierarchiemi. Cassandra používá distribuovanou architekturu a poskytuje komunikaci peer-to-peer.
- Hadoop umí pracovat se strukturovanými, nestrukturovanými a polostrukturovanými datovými typy. Cassandra také podporuje strukturované datové typy, ale neumí pracovat s obrázky.
- Hadoop pracuje s 10-15% kompresí souborů pro manipulaci s daty. Cassandra pracuje s přibližně 80% kompresí souborů pro manipulaci se soubory.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
Poslední aktualizace: 22. června 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.
Toto srovnání se míjí účinkem. Hadoop a Cassandra mají mnohem více společného, než je zde zdůrazněno. Myslím, že hlubší analýza je na místě.
Souhlasím s tebou, Bennette. Toto srovnání pouze poškrábe povrch. Při výběru mezi Hadoopem a Cassandrou je třeba zvážit mnohem více.
Tento článek je velmi obsáhlý a dobře prozkoumaný. Srovnávací tabulka usnadňuje pochopení rozdílů mezi Hadoopem a Cassandrou. Skvělý kousek!
Srovnání bylo velmi poučné. Zdá se, že oba systémy jsou ideální pro různé účely. Hadoop pro dávkové zpracování a Cassandra pro data v reálném čase. To je velmi informativní.
Detailní vysvětlení Hadoopa i Cassandry jsou docela působivé. Důraz na jejich odlišnosti považuji za velmi užitečný pro pochopení jejich jedinečných schopností. Skvělá práce!
Oceňuji pozornost k detailům při vysvětlování architektury a operací Hadoop i Cassandra. Je jasné, že obojí má své výhody a je důležité vybrat ten správný na základě konkrétních požadavků na data.
Autor odvádí skvělou práci při zjednodušování složitých konceptů. Nevěděl jsem o 80% kompresi souborů, kterou používá Cassandra. Děkujeme za sdílení těchto cenných informací.