Elasticsearch und Hadoop eignen sich hervorragend als Suchmaschinen und Datenbankbewertungen. Beim Massen-Upload überholt Hadoop und Elasticsearch hinkt hinterher.
Hadoop unterstützt zusammen mit HBase keine analytische und erweiterte Suche. Am zuverlässigsten ist Elasticsearch für kleine und mittlere Untersuchungen.
Ebenfalls, Elasticsearch ist abhängig von der JavaScript-Objektnotation und Hadoop wird auf MapReduce entwickelt. Elasticsearch Analytics ist im Vergleich zu weiter fortgeschritten Hadoop.
Key Take Away
- Elasticsearch zeichnet sich durch Echtzeit-Datenverarbeitung und -Suche aus, während Hadoop sich auf umfangreiche Datenspeicherung und Stapelverarbeitung konzentriert.
- Elasticsearch basiert auf dem Apache-Lucene-Framework, während Hadoop ein Open-Source-Framework ist, das auf dem MapReduce-Programmiermodell basiert.
- Hadoop bietet eine größere Skalierbarkeit für massive Datensätze als Elasticsearch und ist besser geeignet für kleinere Datensätze, die Antworten mit geringer Latenz erfordern.
Elasticsearch vs. Hadoop
Elasticsearch ist eine Such- und Analysemaschine, die für die schnelle und skalierbare Suche, den Abruf und die Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten entwickelt wurde. Hadoop ist ein verteiltes Verarbeitungsframework, das für die Verarbeitung großer Datenmengen über Cluster handelsüblicher Hardware hinweg entwickelt wurde.
Elasticsearch ist die bibliotheksbasierte Suchmaschine von Lucene. Elasticsearch wird in Java erstellt und enthält JavaScript Object Notation.
Elasticsearch ist mit allen Betriebssystemen kompatibel, die mit Java VM geladen werden. Außerdem kann Elasticsearch als Analyse-Framework verwendet werden.
Elasticsearch hat hohe Limits mit einem massiven Bulk-Upload. Außerdem bietet Elasticsearch eine detaillierte Abfrage auf Digital Subscriber Line, die hauptsächlich auf JavaScript Object Notation basiert.
Hadoop ist eine Open-Source-Dienstprogrammsoftware, die die Berechnung mit vielen Massendaten fördert. Hadoop begann seine Reise am 1. April 2006. Doug Cutting und Mike Cafarella legten den Grundstein für Hadoop.
Hadoop verwendet MapReduce (Programmiermodell) zur Analyse riesiger Datensammlungen. Außerdem wird Hadoop als Gadget verwaltet, um Daten zu speichern und Anwendungen in Gruppen auszuführen.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Elasticsearch | Hadoop |
|---|---|---|
| Über uns | Elasticsearch ist eine „offene, verteilte, RESTful-Suchmaschine. | Hadoop ist eine Open-Source-Software für zuverlässiges, skalierbares, verteiltes Computing. |
| Anwendungsbereich | Elasticsearch wird hauptsächlich als Suchmaschine verwendet. | Hadoop wird verwendet, um eine große Datenmenge auszuwerten. |
| Funktion | Elasticsearch liefert eine vollständige Abfrage auf Digital Subscriber Line basierend auf JavaScript Object Notation. | Hadoop verwendet MapReduce (Programmiermodell) zur Analyse riesiger Datensammlungen. |
| Capability | Elasticsearch kann als Volltext-Suchmaschine betrieben und auch als Analytics-Framework genutzt werden. | Hadoop wird als Gadget verwendet, um Daten zu reservieren und Anwendungen in Gruppen auszuführen. |
| Kompatibel | Elasticsearch ist mit allen Betriebssystemen kompatibel, die mit Java VM geladen werden | Hadoop ist mit Unix, Linux und Windows kompatibel. |
Was ist Elasticsearch?
Elasticsearch ist als Suchmaschine bekannt, die hauptsächlich auf der Lucene-Bibliothek basiert. Elasticsearch wurde erstmals am 8. Februar 2010 eingeführt.
Die primäre und strukturelle Programmiersprache ist Java. Außerdem verfügt Elasticsearch über eine HTTP-basierte Webschnittstelle und JavaScript-Objektnotationsdokumente.
Elasticsearch wurde in Java zusammengestellt und ist in .NET, Java, PHP, Ruby und verfügbar Python. Elasticsearch wurde durch die Doppellizenz als Elastic-Lizenz und eine quelloffene serverseitige öffentliche Lizenz autorisiert.
Laut dem Ranking von DB-Engines ist Elasticsearch die prominenteste Suchmaschine. Ursprünglich entwickelte Shay Banon „Compass“ im Jahr 2004, was als „Compass“ bezeichnet wurde Vorläufer von Elastische Suche.
Nach der Aktualisierung des Compass als Elasticsearch formulierte Shay Banon eine vertraute Schnittstelle, die Javascript Object Notation, die über das HyperText Transfer Protocol akzeptabel ist.
JSON war als Programmiersprache besser geeignet als Java. Die erste Version von Elasticsearch wurde im Februar 2010 eingeführt.
Darüber hinaus wurde der Name Elasticsearch im Jahr 2015 in Elastic geändert. Der Hauptzweck von Elasticsearch ist die Suche nach Dokumenten jeglicher Art.
Elasticsearch wird mit Hilfe von Logstash, Kibana und Beats entwickelt. Außerdem ist Logstash eine Datensammlungs- und Protokollanalyse-Engine, während Kibana ein Visualisierungs- und Analyseforum ist.
Was ist Hadoop?
Am 1. April 2006 legten Doug Cutting und Mike Cafarella den Grundstein für Hadoop. Die Apache Software Foundation hat diese Open-Source-Software entwickelt.
Der Hadoop-Kern ist hauptsächlich in zwei Segmente unterteilt. Eines ist das Speichersegment und das andere ist das Verarbeitungssegment.
Das Hadoop Distributed File System (HDFS) ist das primäre Speichersegment und MapReduce; Das Programmiermodell fungiert als Verarbeitungssegment.
Hadoop funktioniert hauptsächlich, indem es die Massendateien in kleinere Blöcke aufteilt und diese Dateien in Sortimenten über Knoten verteilt. Es überträgt weiterhin sortierten Code in Knoten, um die Daten parallel zu filtern.
Ein kleines Hadoop-Sortiment umfasst mehrere Agentenknoten und einen einzelnen Master. Darüber hinaus besteht der Controller-Knoten aus einem DataNode, Job Tracker, NameNode und Task Tracker.
Außerdem führt der Worker-Knoten die Aufgaben von TaskTracker und DataNode aus. Hadoop greift jedoch auch auf Computer- und Daten-Slave-Modi zu.
Apropos Bulk-Cluster: Hadoop Distributed File System-Knoten werden über den NameNode-Server verwaltet, um den Dateisystemindex zu analysieren.
Der untergeordnete NameNode wird zur Erstellung der Snapshots verwendet, die Datenverlust und Beschädigung des Dateisystems verhindern. Laut G2.com wird Hadoop mit 4.3 von 5 Punkten bewertet und ist auf dem Markt leicht verfügbar.
Außerdem ist G2.com eine renommierte Website zum Überprüfen von Software.
Hauptunterschiede zwischen Elasticsearch und Hadoop
- Elasticsearch arbeitet nach den Prinzipien der JavaScript Object Notation, während Hadoop nach dem MapReduce-Prinzip arbeitet.
- Was die Programmiersprache betrifft, so verfügt Elasticsearch über eine Vielzahl von Programmiersprachen wie Ruby, Lua und Go, während Hadoop diese Programmiersprache nicht hat.
- Elasticsearch beweist seine Kompatibilität mit der gesamten Java-VM-Software, während Hadoop mit Linux, Windows und Unix kompatibel ist.
- Elasticsearch wird hauptsächlich für die Stapelverarbeitung verwendet, während Hadoop für Echtzeitergebnisse und -abfragen verwendet wird.
- Bei Elasticsearch ist das Hochladen von Massendaten begrenzt, während Hadoop das Hochladen von Massendaten ermöglicht.
Letzte Aktualisierung: 13. Juli 2023
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Sandeep Bhandari hat einen Bachelor of Engineering in Computers von der Thapar University (2006). Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich. Er interessiert sich sehr für verschiedene technische Bereiche, darunter Datenbanksysteme, Computernetzwerke und Programmierung. Sie können mehr über ihn auf seinem lesen Bio-Seite.
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Dieser Artikel scheint eher auf die Förderung von Elasticsearch statt Hadoop auszurichten. Meiner Meinung nach könnte es eine ausgewogenere Perspektive bieten, um den Lesern wirklich dabei zu helfen, eine fundierte Entscheidung über diese Technologien zu treffen.
Ich stimme Ihnen zu, nicht ganz unvoreingenommen, aber dennoch sehr informativ.