Menangani data dalam jumlah besar bukanlah hal yang mudah, karena kesalahan kecil saja dalam proses penyimpanan data dapat menyebabkan seluruh data rusak atau bahkan hilang.
Oleh karena itu, platform data harus canggih serta diperlengkapi dengan baik untuk menangani penyimpanan, serta operasi pada kumpulan data besar tersebut.
Pengambilan Kunci
- Hadoop unggul dalam pemrosesan batch dan menangani volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur, sementara Cassandra dirancang untuk skenario real-time, ketersediaan tinggi, dan beban tulis tinggi.
- Hadoop mengandalkan HDFS untuk penyimpanan data, memberikan toleransi kesalahan dan replikasi data, sementara Cassandra menggunakan model penyimpanan terdistribusi dan terdesentralisasi.
- Ekosistem Hadoop mencakup alat seperti MapReduce, Hive, dan Pig, sementara bahasa CQL Cassandra menawarkan kemampuan seperti SQL untuk kueri.
Hadoop vs Cassandra
Hadoop adalah kerangka pemrosesan data yang memungkinkan penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan kumpulan data besar di seluruh kelompok komputer. Cassandra adalah sistem manajemen basis data NoSQL terdistribusi yang menggunakan arsitektur peer-to-peer untuk memastikan ketersediaan tinggi dan toleransi kesalahan.
Hadoop adalah kerangka penyimpanan data yang dirancang oleh Apache. Perangkat lunak ini dibangun di atas Java dan menyediakan penyimpanan data penting serta fungsi operasional yang diperlukan saat menangani kumpulan data besar.
Ini adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang untuk penerapan perangkat keras berbiaya rendah dan primitif. Hadoop memungkinkan satu file disimpan di banyak node.
Cassandra adalah platform penyimpanan data berkemampuan tinggi dan canggih yang dikembangkan oleh Apache. Ini dirancang untuk digunakan melalui jaringan server terdistribusi.
Oleh karena itu menyediakan kerangka penyimpanan data tunggal untuk jaringan server besar, di mana file disimpan sebagai node dalam sebuah cluster yang dapat diakses dari server yang berbeda.
Tabel perbandingan
| Parameter Perbandingan | Hadoop | Cassandra |
|---|---|---|
| Definisi | Hadoop adalah kerangka penanganan dan pemrosesan data sumber terbuka yang dirancang oleh Apache | Cassandra adalah kerangka kerja penanganan data yang sangat canggih dan sangat skalabel yang dirancang untuk menyimpan kumpulan data besar |
| Operasi | Ini dirancang untuk dioperasikan pada satu pusat data | Ini dirancang untuk dioperasikan pada lingkungan pusat data terdistribusi |
| Arsitektur | Hadoop menggunakan arsitektur master-slave dengan hierarki | Cassandra menggunakan arsitektur terdistribusi dan menyediakan komunikasi peer-to-peer |
| Tipe data | Hadoop dapat bekerja dengan tipe data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur | Cassandra juga mendukung tipe data terstruktur tetapi tidak dapat bekerja dengan gambar |
| Kompresi file | Hadoop bekerja dengan kompresi file 10-15% untuk menangani data | Cassandra bekerja dengan kompresi file sekitar 80% untuk penanganan file |
Apa itu Hadoop?
Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang oleh Apache untuk menyimpan dan menangani data besar. Ini mendukung tipe data yang berbeda dan dapat menyimpan volume data yang besar untuk pengambilan nanti.
Data disimpan dalam bentuk cluster dalam sistem pemrosesan terdistribusi, di mana seluruh platform terbentang di pusat data.
Dengan demikian data tersedia dari lokasi yang berbeda di dalam pusat data, asalkan server berada di satu lokasi geografis.
Hadoop menggunakan arsitektur Master-Slave untuk menyimpan data, dan dengan demikian hierarki diikuti untuk menjaga penyimpanan yang bersih dan efisien. Hadoop menyediakan dukungan untuk tipe data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur, termasuk gambar.
Platform berfungsi sesuai dengan model pemrograman MapReduce, yang paling cocok untuk menangani volume data yang besar. Program berfungsi dengan membuat sekelompok node dan mendistribusikan data ke seluruh node.
Jadi, karena node tersedia dari lokasi berbeda di dalam pusat data, ini meningkatkan ketersediaan dan pengambilan data. Sistem file yang digunakan untuk mengelola data dalam format ini dikenal sebagai Hadoop Distributed File System (HDFS).
Kompresi 10-15% digunakan untuk menyimpan data. Ini memungkinkan pengalaman yang lebih cepat dibandingkan dengan pendekatan basis data tradisional.
Skalabilitas yang ditawarkan oleh Hadoop juga jauh lebih tinggi daripada database tradisional, meningkatkan kemampuan Hadoop untuk menyimpan kumpulan data yang sangat besar.
Apa itu Cassandra?
Cassandra adalah kerangka kerja penyimpanan data yang berkemampuan tinggi dan canggih yang dirancang oleh Apache. Ini adalah database NoSQL dan dirancang untuk menyediakan fungsi penyimpanan data berkecepatan tinggi dengan peningkatan ketersediaan file.
Ini adalah kerangka kerja penyimpanan data terdistribusi dan dimaksudkan untuk digunakan melalui jaringan server yang besar. Dengan demikian, file tersedia untuk server yang berbeda di pusat data, dan pengambilan data yang disimpan dimungkinkan dari semua server.
Desain kerangka Cassandra didasarkan pada Dinamo framework dari Amazon, dan menggunakan format NoSQL yang sama.
Hal ini memungkinkan kerangka untuk menyimpan volume data yang besar dalam jaringan terdistribusi, dapat diakses dari mana saja dalam jaringan server.
Cassandra mendukung kumpulan data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur tetapi tidak mendukung file gambar. Karenanya file gambar tidak dapat disimpan menggunakan kerangka kerja.
Fitur terbaik Cassandra adalah skalabilitasnya. Ini menggunakan arsitektur terdistribusi dan menyediakan komunikasi peer-to-peer. Ini meningkatkan skalabilitas penyimpanan dan juga kecepatan keseluruhan proses.
Data disimpan dalam node dalam cluster. Node dapat dibaca atau ditulis dari dalam kluster, dan karena berada di lingkungan terdistribusi, prosesnya dapat dilakukan dari mesin mana pun di jaringan.
Perbedaan Utama Antara Hadoop dan Cassandra
- Hadoop adalah kerangka penanganan dan pemrosesan data sumber terbuka yang dirancang oleh Apache. Cassandra adalah kerangka kerja penanganan data yang sangat canggih dan dapat diskalakan yang menyimpan kumpulan data besar.
- Hadoop dirancang untuk dioperasikan pada satu pusat data. Cassandra dirancang untuk dioperasikan di lingkungan pusat data terdistribusi.
- Hadoop menggunakan arsitektur master-slave dengan hierarki. Cassandra menggunakan arsitektur terdistribusi dan menyediakan komunikasi peer-to-peer.
- Hadoop dapat bekerja dengan tipe data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur. Cassandra juga mendukung tipe data terstruktur tetapi tidak dapat bekerja dengan gambar.
- Hadoop bekerja dengan kompresi file 10-15% untuk menangani data. Cassandra bekerja dengan kompresi file sekitar 80% untuk penanganan file.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
Terakhir Diperbarui : 22 Juni 2023
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Sandeep Bhandari meraih gelar Bachelor of Engineering in Computers dari Thapar University (2006). Beliau memiliki pengalaman selama 20 tahun di bidang teknologi. Dia memiliki minat dalam berbagai bidang teknis, termasuk sistem database, jaringan komputer, dan pemrograman. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang dia di nya halaman bio.
Perbandingan ini melenceng. Hadoop dan Cassandra memiliki lebih banyak kesamaan daripada yang disoroti di sini. Saya yakin analisis yang lebih mendalam diperlukan.
Saya setuju dengan Anda, Bennett. Perbandingan ini hanya menggores permukaan saja. Masih banyak lagi yang perlu dipertimbangkan ketika memilih antara Hadoop dan Cassandra.
Artikel ini sangat komprehensif dan diteliti dengan baik. Tabel perbandingan memudahkan untuk memahami perbedaan antara Hadoop dan Cassandra. Bagian yang bagus!
Perbandingannya sangat mencerahkan. Sepertinya kedua sistem ideal untuk tujuan yang berbeda. Hadoop untuk pemrosesan batch dan Cassandra untuk data real-time. Ini sangat informatif.
Penjelasan mendetail tentang Hadoop dan Cassandra cukup mengesankan. Saya menemukan penekanan pada perbedaan mereka sangat membantu untuk memahami kemampuan unik mereka. Kerja bagus!
Saya menghargai perhatian terhadap detail dalam menjelaskan arsitektur dan pengoperasian Hadoop dan Cassandra. Jelas bahwa keduanya memiliki kelebihan dan penting untuk memilih yang tepat berdasarkan kebutuhan data tertentu.
Penulis melakukan pekerjaan yang baik dalam menyederhanakan konsep yang kompleks. Saya tidak tahu tentang kompresi file 80% yang digunakan Cassandra. Terima kasih telah berbagi informasi berharga ini.