La gestion de grandes quantités de données n'est pas facile, car seule une petite erreur dans le processus de stockage des données peut entraîner la corruption ou même la perte de toutes les données.
Par conséquent, les plates-formes de données doivent être sophistiquées et bien équipées pour gérer le stockage et les opérations sur ces grands ensembles de données.
Faits marquants
- Hadoop excelle dans le traitement par lots et la gestion de gros volumes de données structurées et non structurées, tandis que Cassandra est conçue pour les scénarios en temps réel, à haute disponibilité et à charge d'écriture élevée.
- Hadoop s'appuie sur HDFS pour le stockage des données, assurant la tolérance aux pannes et la réplication des données, tandis que Cassandra utilise un modèle de stockage distribué et décentralisé.
- L'écosystème de Hadoop comprend des outils tels que MapReduce, Hive et Pig, tandis que le langage CQL de Cassandra offre des fonctionnalités de type SQL pour les requêtes.
Hadoop contre Cassandre
Hadoop est une infrastructure de traitement de données qui permet le stockage et le traitement distribués de grands ensembles de données sur des grappes d'ordinateurs. Cassandra est un système de gestion de base de données NoSQL distribué qui utilise une architecture peer-to-peer pour assurer une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.
Hadoop est un framework de stockage de données conçu par Apache. Le logiciel est construit sur Java et fournit le stockage de données essentiel ainsi que les fonctions opérationnelles requises lors de la gestion de grands ensembles de données.
Il s'agit d'un framework open source conçu pour être déployé sur du matériel peu coûteux et primitif. Hadoop permet de stocker un seul fichier dans plusieurs nœuds.
Cassandra est une plate-forme de stockage de données hautement performante et sophistiquée développée par Apache. Il est conçu pour être déployé sur un réseau de serveurs distribués.
Ainsi, il fournit un cadre de stockage de données unique pour un grand réseau de serveurs, où les fichiers sont stockés sous forme de nœuds dans un cluster accessible à partir de différents serveurs.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Hadoop | Cassandra |
|---|---|---|
| Définition | Hadoop est un framework de gestion et de traitement de données open source conçu par Apache | Cassandra est un cadre de traitement de données hautement sophistiqué et hautement évolutif conçu pour stocker de grands ensembles de données |
| Opération | Il est conçu pour être exploité sur un seul centre de données | Il est conçu pour fonctionner dans un environnement de centre de données distribué |
| Architecture | Hadoop utilise une architecture maître-esclave avec des hiérarchies | Cassandra utilise une architecture distribuée et fournit une communication peer-to-peer |
| Types de données | Hadoop peut fonctionner avec des types de données structurés, non structurés et semi-structurés | Cassandra prend également en charge les types de données structurées mais ne peut pas fonctionner avec des images |
| Compression de fichier | Hadoop fonctionne avec une compression de fichier de 10 à 15 % pour la gestion des données | Cassandra fonctionne avec une compression de fichier d'environ 80 % pour la gestion des fichiers |
Qu'est-ce qu'Hadoop ?
Hadoop est un framework open source conçu par Apache pour stocker et gérer le Big Data. Il prend en charge différents types de données et peut stocker de gros volumes de données pour une récupération ultérieure.
Les données sont stockées sous forme de clusters dans un système de traitement distribué, où l'ensemble de la plate-forme s'étend sur le centre de données.
Ainsi, les données sont disponibles à partir de différents emplacements au sein du centre de données, à condition que les serveurs soient situés dans un emplacement géographique.
Hadoop utilise une architecture maître-esclave pour stocker les données, et donc une hiérarchie est suivie pour maintenir un stockage propre et efficace. Hadoop prend en charge les types de données structurées, non structurées et semi-structurées, y compris les images.
La plateforme fonctionne selon le modèle de programmation MapReduce, qui est le mieux adapté pour traiter de gros volumes de données. Le programme fonctionne en créant un cluster de nœuds et en distribuant les données entre les nœuds.
Ainsi, comme les nœuds sont disponibles à différents endroits du centre de données, cela augmente la disponibilité et la récupération des données. Le système de fichiers utilisé pour gérer les données dans ce format est connu sous le nom de Hadoop Distributed File System (HDFS).
Une compression de 10 à 15 % est utilisée pour stocker les données. Cela permet une expérience plus rapide par rapport à l'approche de base de données traditionnelle.
L'évolutivité offerte par Hadoop est également bien supérieure à celle des bases de données traditionnelles, ce qui augmente la capacité d'Hadoop à stocker d'énormes ensembles de données.
C'est quoi Cassandre ?
Cassandra est un framework de stockage de données hautement performant et sophistiqué conçu par Apache. Il s'agit d'une base de données NoSQL conçue pour fournir des fonctions de stockage de données à grande vitesse avec une disponibilité accrue des fichiers.
Il s'agit d'un cadre de stockage de données distribué et est destiné à être déployé sur un grand réseau de serveurs. Les fichiers sont ainsi disponibles pour différents serveurs du centre de données, et la récupération des données stockées est possible depuis tous les serveurs.
La conception du framework Cassandra est basée sur la dynamo framework d'Amazon, et il utilise le même format NoSQL.
Cela permet au framework de stocker de gros volumes de données dans un réseau distribué, accessible de n'importe où dans le réseau de serveurs.
Cassandra prend en charge les ensembles de données structurés, non structurés et semi-structurés, mais ne prend pas en charge les fichiers image. Par conséquent, les fichiers image ne peuvent pas être stockés à l'aide du framework.
La meilleure caractéristique de Cassandra est son évolutivité. Il utilise une architecture distribuée et fournit une communication peer-to-peer. Cela augmente l'évolutivité du stockage ainsi que la vitesse de l'ensemble du processus.
Les données sont stockées dans des nœuds au sein d'un cluster. Les nœuds peuvent être lus ou écrits à partir du cluster et, comme dans un environnement distribué, le processus peut être effectué à partir de n'importe quelle machine du réseau.
Principales différences entre Hadoop et Cassandra
- Hadoop est un framework de gestion et de traitement de données open source conçu par Apache. Cassandra est une infrastructure de traitement de données hautement sophistiquée et évolutive qui stocke de grands ensembles de données.
- Hadoop est conçu pour être exploité sur un seul centre de données. Cassandra est conçu pour fonctionner dans un environnement de centre de données distribué.
- Hadoop utilise une architecture maître-esclave avec des hiérarchies. Cassandra utilise une architecture distribuée et fournit une communication peer-to-peer.
- Hadoop peut fonctionner avec des types de données structurés, non structurés et semi-structurés. Cassandra prend également en charge les types de données structurées mais ne peut pas travailler avec des images.
- Hadoop fonctionne avec une compression de fichier de 10 à 15 % pour la gestion des données. Cassandra fonctionne avec une compression de fichier d'environ 80 % pour la gestion des fichiers.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
Dernière mise à jour : 22 juin 2023
J'ai mis tellement d'efforts à écrire ce billet de blog pour vous apporter de la valeur. Cela me sera très utile, si vous envisagez de le partager sur les réseaux sociaux ou avec vos amis/famille. LE PARTAGE C'EST ♥️
Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
Cette comparaison rate la cible. Hadoop et Cassandra ont bien plus en commun que ce qui est souligné ici. Je crois qu'une analyse plus approfondie est justifiée.
Je suis d'accord avec toi, Bennett. Cette comparaison ne fait qu’effleurer la surface. Il y a beaucoup plus à considérer lors du choix entre Hadoop et Cassandra.
Cet article est très complet et bien documenté. Le tableau comparatif permet de comprendre facilement les différences entre Hadoop et Cassandra. Superbe pièce !
La comparaison était très éclairante. Il semble que les deux systèmes soient idéaux à des fins différentes. Hadoop pour le traitement par lots et Cassandra pour les données en temps réel. C'est très instructif.
Les explications détaillées de Hadoop et de Cassandra sont assez impressionnantes. Je trouve que l’accent mis sur leurs différences est très utile pour comprendre leurs capacités uniques. Excellent travail!
J'apprécie l'attention portée aux détails dans l'explication de l'architecture et des opérations de Hadoop et de Cassandra. Il est clair que les deux ont leurs avantages et il est important de choisir le bon en fonction des exigences spécifiques en matière de données.
L'auteur fait un excellent travail en simplifiant des concepts complexes. Je ne connaissais pas la compression de fichiers à 80 % utilisée par Cassandra. Merci d'avoir partagé ces précieuses informations.