Der Umgang mit großen Datenmengen ist nicht einfach, da schon ein kleiner Fehler bei der Speicherung der Daten dazu führen kann, dass die gesamten Daten beschädigt werden oder sogar verloren gehen.
Daher müssen die Datenplattformen sowohl hochentwickelt als auch gut ausgestattet sein, um die Speicherung sowie Operationen mit solch großen Datensätzen zu handhaben.
Key Take Away
- Hadoop zeichnet sich durch Batch-Verarbeitung und Verarbeitung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus, während Cassandra für Szenarien mit hoher Verfügbarkeit und hoher Schreiblast in Echtzeit ausgelegt ist.
- Hadoop verlässt sich auf HDFS für die Datenspeicherung und bietet Fehlertoleranz und Datenreplikation, während Cassandra ein verteiltes und dezentrales Speichermodell verwendet.
- Das Ökosystem von Hadoop umfasst Tools wie MapReduce, Hive und Pig, während die CQL-Sprache von Cassandra SQL-ähnliche Abfragemöglichkeiten bietet.
Hadoop gegen Kassandra
Hadoop ist ein Datenverarbeitungs-Framework, das die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen über Computercluster hinweg ermöglicht. Kassandra ist ein verteiltes NoSQL-Datenbankverwaltungssystem, das eine Peer-to-Peer-Architektur verwendet, um eine hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz sicherzustellen.
Hadoop ist ein von Apache entwickeltes Datenspeicher-Framework. Die Software basiert auf Java und bietet die wesentliche Datenspeicherung sowie Betriebsfunktionen, die bei der Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich sind.
Es ist ein Open-Source-Framework, das für den Einsatz auf kostengünstiger und primitiver Hardware entwickelt wurde. Mit Hadoop kann eine einzelne Datei in mehreren Knoten gespeichert werden.
Kassandra ist eine hochleistungsfähige und ausgeklügelte Datenspeicherplattform, die von Apache entwickelt wurde. Es wurde entwickelt, um über ein verteiltes Servernetzwerk bereitgestellt zu werden.
Somit bietet es einen einzigen Datenspeicherrahmen für ein großes Servernetzwerk, in dem Dateien als Knoten in einem Cluster gespeichert werden, auf das von verschiedenen Servern aus zugegriffen werden kann.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Hadoop | Kassandra |
|---|---|---|
| Definition | Hadoop ist ein Open-Source-Framework zur Datenverarbeitung und -verarbeitung, das von Apache entwickelt wurde | Cassandra ist ein hoch entwickeltes und hoch skalierbares Datenverarbeitungs-Framework, das zum Speichern großer Datensätze entwickelt wurde |
| Produktion | Es ist für den Betrieb auf einem einzigen Rechenzentrum ausgelegt | Es ist für den Betrieb in einer verteilten Rechenzentrumsumgebung konzipiert |
| Architektur | Hadoop verwendet eine Master-Slave-Architektur mit Hierarchien | Cassandra verwendet eine verteilte Architektur und bietet Peer-to-Peer-Kommunikation |
| Datentypen | Hadoop kann mit strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Datentypen arbeiten | Cassandra unterstützt auch strukturierte Datentypen, kann aber nicht mit Bildern arbeiten |
| Dateikomprimierung | Hadoop arbeitet mit einer Dateikomprimierung von 10-15 % für die Datenverarbeitung | Cassandra arbeitet mit etwa 80 % Dateikomprimierung für die Dateiverarbeitung |
Was ist Hadoop?
Hadoop ist ein von Apache entwickeltes Open-Source-Framework zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. Es unterstützt verschiedene Datentypen und kann große Datenmengen für den späteren Abruf speichern.
Die Daten werden in Form von Clustern in einem verteilten Verarbeitungssystem gespeichert, wobei sich die gesamte Plattform über das Rechenzentrum erstreckt.
Somit sind die Daten von verschiedenen Standorten innerhalb des Rechenzentrums verfügbar, sofern sich die Server an einem geografischen Standort befinden.
Hadoop verwendet eine Master-Slave-Architektur zum Speichern von Daten und folgt daher einer Hierarchie, um einen sauberen und effizienten Speicher zu gewährleisten. Hadoop bietet Unterstützung für strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Datentypen, einschließlich Bilder.
Die Plattform funktioniert nach dem MapReduce-Programmiermodell, das sich am besten für die Verarbeitung großer Datenmengen eignet. Die Funktion des Programms besteht darin, einen Knotencluster zu erstellen und die Daten auf die Knoten zu verteilen.
Da die Knoten an verschiedenen Standorten im Rechenzentrum verfügbar sind, erhöht sich die Verfügbarkeit und der Abruf von Daten. Das zum Verwalten von Daten in diesem Format verwendete Dateisystem wird als Hadoop Distributed File System (HDFS) bezeichnet.
10-15% Komprimierung wird verwendet, um Daten zu speichern. Dies ermöglicht eine schnellere Erfahrung im Vergleich zum herkömmlichen Datenbankansatz.
Die Skalierbarkeit, die Hadoop bietet, ist auch viel höher als die herkömmlicher Datenbanken, was die Fähigkeit von Hadoop zum Speichern riesiger Datensätze erhöht.
Was ist Kassandra?
Cassandra ist ein hochleistungsfähiges und ausgeklügeltes Datenspeicher-Framework, das von Apache entwickelt wurde. Es ist eine NoSQL-Datenbank und wurde entwickelt, um Hochgeschwindigkeits-Datenspeicherfunktionen mit erhöhter Verfügbarkeit von Dateien bereitzustellen.
Es handelt sich um ein verteiltes Datenspeicher-Framework, das über ein großes Servernetzwerk bereitgestellt werden soll. Dadurch stehen die Dateien für verschiedene Server im Rechenzentrum zur Verfügung und ein Abruf der gespeicherten Daten ist von allen Servern aus möglich.
Das Design des Cassandra-Frameworks basiert auf der Dynamo Framework von Amazon und es verwendet das gleiche NoSQL-Format.
Dadurch kann das Framework große Datenmengen in einem verteilten Netzwerk speichern, auf das von überall innerhalb des Servernetzwerks zugegriffen werden kann.
Cassandra unterstützt strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Datensätze, unterstützt jedoch keine Bilddateien. Daher können Bilddateien nicht mit dem Framework gespeichert werden.
Das beste Merkmal von Cassandra ist seine Skalierbarkeit. Es verwendet eine verteilte Architektur und bietet Peer-to-Peer-Kommunikation. Dies erhöht die Skalierbarkeit des Speichers und auch die Geschwindigkeit des gesamten Prozesses.
Die Daten werden in Knoten innerhalb eines Clusters gespeichert. Die Knoten können innerhalb des Clusters gelesen oder geschrieben werden, und da es sich um eine verteilte Umgebung handelt, kann der Prozess von jedem Computer im Netzwerk aus durchgeführt werden.
Hauptunterschiede zwischen Hadoop und Cassandra
- Hadoop ist ein von Apache entwickeltes Open-Source-Framework für die Datenverarbeitung und -verarbeitung. Cassandra ist ein hochentwickeltes und skalierbares Datenverarbeitungs-Framework, das große Datensätze speichert.
- Hadoop ist für den Betrieb in einem einzigen Rechenzentrum konzipiert. Cassandra ist für den Betrieb in einer verteilten Rechenzentrumsumgebung konzipiert.
- Hadoop verwendet eine Master-Slave-Architektur mit Hierarchien. Cassandra verwendet eine verteilte Architektur und bietet Peer-to-Peer-Kommunikation.
- Hadoop kann mit strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Datentypen arbeiten. Cassandra unterstützt auch strukturierte Datentypen, kann jedoch nicht mit Bildern arbeiten.
- Hadoop arbeitet mit einer Dateikomprimierung von 10–15 % für die Datenverarbeitung. Cassandra arbeitet mit einer Dateikomprimierung von etwa 80 % für die Dateiverwaltung.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
Letzte Aktualisierung: 22. Juni 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.
Dieser Vergleich geht daneben. Hadoop und Cassandra haben viel mehr gemeinsam, als hier hervorgehoben wird. Ich glaube, dass eine tiefergehende Analyse angebracht ist.
Ich stimme dir zu, Bennett. Dieser Vergleich kratzt nur an der Oberfläche. Bei der Wahl zwischen Hadoop und Cassandra gibt es noch viel mehr zu beachten.
Dieser Artikel ist sehr umfassend und gut recherchiert. Die Vergleichstabelle erleichtert das Verständnis der Unterschiede zwischen Hadoop und Cassandra. Tolles Stück!
Der Vergleich war sehr aufschlussreich. Es sieht so aus, als ob beide Systeme für unterschiedliche Zwecke ideal sind. Hadoop für die Stapelverarbeitung und Cassandra für Echtzeitdaten. Das ist sehr informativ.
Die detaillierten Erklärungen sowohl von Hadoop als auch von Cassandra sind ziemlich beeindruckend. Ich finde die Betonung ihrer Unterschiede sehr hilfreich, um ihre einzigartigen Fähigkeiten zu verstehen. Ausgezeichnete Arbeit!
Ich schätze die Liebe zum Detail bei der Erläuterung der Architektur und Funktionsweise von Hadoop und Cassandra. Es ist klar, dass beide ihre Vorteile haben und es wichtig ist, basierend auf spezifischen Datenanforderungen die richtige auszuwählen.
Dem Autor gelingt es hervorragend, komplexe Konzepte zu vereinfachen. Ich wusste nichts von der 80-prozentigen Dateikomprimierung, die Cassandra verwendet. Vielen Dank für die Weitergabe dieser wertvollen Informationen.