Elasticsearch i Hadoop imaju veliku korist kao tražilice i procjene baza podataka. Kada je riječ o skupnom učitavanju, Hadoop ga prestiže, a Elasticsearch zaostaje.
Hadoop, zajedno s HBase-om, ne podržava analitička i napredna pretraživanja. Elasticsearch je najpouzdaniji za male i srednje preglede.
Dakle, Elasticsearch ovisi o JavaScript Object Notation, a Hadoop je razvijen na MapReduce. Elasticsearch Analytics je napredniji u usporedbi s Hadoop.
Ključni za poneti
- Elasticsearch se ističe u obradi podataka i pretraživanju u stvarnom vremenu, dok se Hadoop fokusira na pohranu podataka velikih razmjera i skupnu obradu.
- Elasticsearch je izgrađen na okviru Apache Lucene, dok je Hadoop okvir otvorenog koda temeljen na modelu programiranja MapReduce.
- Hadoop nudi veću skalabilnost za masivne skupove podataka od Elasticsearcha, bolje prilagođen za manje skupove podataka koji zahtijevaju odgovore s malom latencijom.
Elasticsearch protiv Hadoopa
Elasticsearch je tražilica i analitička tražilica dizajnirana za brzo i skalabilno pretraživanje, dohvaćanje i analizu strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Hadoop je okvir za distribuiranu obradu dizajniran za rukovanje velikim količinama podataka u klasterima standardnog hardvera.
Elasticsearch je Luceneova tražilica temeljena na biblioteci. Elasticsearch je kreiran u Javi i sadrži JavaScript Object Notation.
Elasticsearch je kompatibilan sa svim operativnim softverom učitanim s Java VM. Također, Elasticsearch se može koristiti kao analitički okvir.
Elasticsearch ima visoka ograničenja s masivnim skupnim učitavanjem. Također, Elasticsearch pruža detaljan upit o digitalnoj pretplatničkoj liniji uglavnom na temelju JavaScript Object Notation.
Hadoop je uslužni softver otvorenog koda koji promiče računanje s puno skupnih podataka. Hadoop je započeo svoje putovanje 1. travnja 2006. Doug Cutting i Mike Cafarella postavili su temelje Hadoopa.
Hadoop koristi MapReduce (programski model) za analizu velikih zbirka podataka. Također, Hadoop se upravlja kao gadget za pohranu podataka i pokretanje aplikacija u grupama.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Elasticsearch | Hadoop |
|---|---|---|
| O nama | Elasticsearch je "Open Source, distribuirana, RESTful tražilica. | Hadoop je softver otvorenog koda za pouzdano, skalabilno, distribuirano računalstvo. |
| Upotreba | Elasticsearch se uglavnom koristi kao tražilica. | Hadoop se koristi za procjenu velike količine podataka. |
| funkcija | Elasticsearch isporučuje puni upit na Digital Subscriber Line na temelju JavaScript Object Notation. | Hadoop koristi MapReduce (programski model) za analizu velikih zbirka podataka. |
| Sposobnost | Elasticsearch se može koristiti kao tražilica cijelog teksta, a može se koristiti i kao analitički okvir. | Hadoop se koristi kao gadget za rezerviranje podataka i pokretanje aplikacija u grupama. |
| Kompatibilan | Elasticsearch je kompatibilan sa svim operativnim softverom učitanim s Java VM | Hadoop je kompatibilan s Unixom, Linuxom i Windowsima. |
Što je Elasticsearch?
Elasticsearch je dobro poznat kao tražilica koja se uglavnom temelji na biblioteci Lucene. Elasticsearch je prvi put predstavljen 8. veljače 2010.
Primarni i strukturni programski jezik je Java. Također, Elasticsearch ima web sučelje temeljeno na HTTP-u i dokumente JavaScript Object Notation.
Elasticsearch je sastavljen u Javi i dostupan je u .NET, Javi, PHP, Ruby i Piton. Elasticsearch je autoriziran dvostrukom licencom kao Elastic licenca i javna licenca otvorenog izvora na strani poslužitelja.
Prema ljestvici koju je označio DB-Engines, Elasticsearch je rangirana kao najistaknutija tražilica. Izvorno, Shay Banon je 2004. razvio 'Kompas', koji je bio argumentiran kao preteča od Elasticsearch.
Nakon ažuriranja Compasa kao Elasticsearcha, Shay Banon formulirao je poznato sučelje, Javascript Object Notation, koje je prihvatljivo preko HyperText Transfer Protocol.
JSON je bio prikladniji od Jave kao bolja opcija za programski jezik. Početna verzija Elasticsearcha predstavljena je u veljači 2010.
Nadalje, naziv Elasticsearch promijenjen je u Elastic 2015. godine. Primarna upotreba Elasticsearcha je pretraživanje bilo koje vrste dokumenata.
Elasticsearch je razvijen uz pomoć Logstasha, Kibane i Beatsa. Također, Logstash je mehanizam za sortiranje podataka i analizu dnevnika, dok je Kibana forum za vizualizaciju i analitiku.
Što je Hadoop?
1. travnja 2006. Doug Cutting i Mike Cafarella postavili su temelje Hadoopa. Apache Software Foundation razvila je ovaj softver otvorenog koda.
Hadoop jezgra je uglavnom podijeljena u dva segmenta. Jedan je segment skladištenja, a drugi segment obrade.
Distribuirani datotečni sustav Hadoop (HDFS) primarni je segment pohrane, a MapReduce; model programiranja djeluje kao segment obrade.
Hadoop uglavnom funkcionira dijeljenjem skupnih datoteka u manje blokove i cirkulira te datoteke po čvorovima u asortimanima. Dalje prenosi odabrani kod u čvorove kako bi paralelno filtrirao podatke.
Mali Hadoop asortiman sastoji se od više agentskih čvorova i jednog glavnog. Nadalje, upravljački čvor sastoji se od DataNode, Job Tracker, NameNode i Task Tracker.
Također, radni čvor obavlja zadatke i TaskTrackera i DataNodea. Međutim, Hadoop također pristupa podređenim načinima rada samo za računalo i samo za podatke.
Dok govorimo o skupnim klasterima, čvorovima Hadoop distribuiranog datotečnog sustava upravlja se putem poslužitelja NameNode za analizu indeksa datotečnog sustava.
Podređeni NameNode koristi se za razvoj snimaka, koji sprječavaju gubitak podataka i oštećenje datotečnog sustava. Prema G2.com, Hadoop je ocijenjen s 4.3 od 5 i lako je dostupan na tržištu.
Također, G2.com je poznata web stranica za recenziranje softvera.
Glavne razlike između Elasticsearcha i Hadoopa
- Elasticsearch radi na principima JavaScript Object Notation, dok Hadoop radi na principu MapReduce.
- Gledajući programski jezik, Elasticsearch ima niz programskih jezika, kao što su Ruby, Lua i Go, dok Hadoop nema ovaj programski jezik.
- Elasticsearch dokazuje svoju kompatibilnost sa svim Java VM softverom, dok je Hadoop kompatibilan s Linuxom, Windowsima i Unixom.
- Elasticsearch se uglavnom koristi za skupnu obradu, dok se Hadoop koristi za rezultate i upite u stvarnom vremenu.
- Elasticsearch ima ograničenje u prijenosu skupnih podataka, dok Hadoop nudi skupni prijenos podataka.
Zadnje ažuriranje: 13. srpnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
Detaljna usporedba Elasticsearcha i Hadoopa obogaćuje razumijevanje njihovog funkcioniranja. Ovo je dobra referentna točka za sve koji rade s ovim tehnologijama.
Post odlično uspoređuje Elasticsearch i Hadoop. Bilo je fascinantno vidjeti kako se ove dvije tehnologije razlikuju i ističu u različitim aspektima.
Apsolutno fascinantno. Vrijedno je vidjeti tako detaljne usporedbe.
Ovaj članak predstavlja vrlo informativnu usporedbu između Elasticsearcha i Hadoopa. Svidjele su mi se tehničke pojedinosti o svakom od njih. Puno sam naučio iz ovog posta.
Potpuno se slažem. Ovaj je informativni dio vrlo vrijedan za svakoga tko želi razumjeti različite mogućnosti ovih alata.
Članak daje sveobuhvatan pogled na razlike između Elasticsearcha i Hadoopa. Lako ga je razumjeti i na jasan način objašnjava mogućnosti svake tehnologije.
Navedeni tehnički detalji prilično su složeni i možda ih neće svi lako razumjeti. Možda bi pojednostavljivanje objašnjenja koristilo široj publici.
Čini se da ovaj članak više naginje promicanju Elasticsearcha u odnosu na Hadoop. Osjećam da bi to moglo pružiti uravnoteženiju perspektivu koja bi doista pomogla čitateljima da donesu informirani izbor o tim tehnologijama.
Slažem se s tobom, nije potpuno nepristran, ali ipak vrlo informativan.