Gestire grandi quantità di dati non è facile, poiché solo un piccolo errore nel processo di archiviazione dei dati può portare alla corruzione o addirittura alla perdita di tutti i dati.
Pertanto, le piattaforme di dati devono essere sofisticate e ben attrezzate per gestire l'archiviazione e le operazioni su set di dati così grandi.
Punti chiave
- Hadoop eccelle nell'elaborazione in batch e nella gestione di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati, mentre Cassandra è progettata per scenari in tempo reale, alta disponibilità e carico di scrittura elevato.
- Hadoop si affida a HDFS per l'archiviazione dei dati, fornendo tolleranza agli errori e replica dei dati, mentre Cassandra utilizza un modello di archiviazione distribuito e decentralizzato.
- L'ecosistema di Hadoop include strumenti come MapReduce, Hive e Pig, mentre il linguaggio CQL di Cassandra offre funzionalità simili a SQL per le query.
Hadoop contro Cassandra
Hadoop è un framework di elaborazione dati che consente l'archiviazione e l'elaborazione distribuite di grandi set di dati su cluster di computer. Cassandra è un sistema di gestione di database NoSQL distribuito che utilizza un'architettura peer-to-peer per garantire elevata disponibilità e tolleranza agli errori.
Hadoop è un framework di archiviazione dei dati progettato da Apache. Il software è basato su Java e fornisce l'archiviazione dati essenziale e le funzioni operative necessarie durante la gestione di grandi set di dati.
È un framework open source progettato per l'implementazione su hardware primitivo e a basso costo. Hadoop consente di archiviare un singolo file in più nodi.
Cassandra è una piattaforma di archiviazione dati altamente capace e sofisticata sviluppata da Apache. È progettata per essere distribuita su una rete di server distribuiti.
Pertanto fornisce un unico framework di archiviazione dei dati per una grande rete di server, in cui i file vengono archiviati come nodi in un cluster accessibile da diversi server.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Hadoop | Cassandra |
|---|---|---|
| Definizione | Hadoop è un framework di gestione ed elaborazione dei dati open source progettato da Apache | Cassandra è un framework di gestione dei dati altamente sofisticato e altamente scalabile progettato per archiviare set di dati di grandi dimensioni |
| Funzionamento | È progettato per essere utilizzato su un singolo data center | È progettato per funzionare in un ambiente di data center distribuito |
| Architettura | Hadoop utilizza un'architettura master-slave con gerarchie | Cassandra utilizza un'architettura distribuita e fornisce comunicazioni peer-to-peer |
| Tipi di dati | Hadoop può funzionare con tipi di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati | Cassandra supporta anche i tipi di dati strutturati ma non può funzionare con le immagini |
| Compressione dei file | Hadoop funziona con una compressione dei file del 10-15% per la gestione dei dati | Cassandra funziona con circa l'80% di compressione dei file per la gestione dei file |
Cos'è Hadoop?
Hadoop è un framework open source progettato da Apache per l'archiviazione e la gestione di big data. Supporta diversi tipi di dati e può archiviare grandi volumi di dati per il successivo recupero.
I dati vengono archiviati sotto forma di cluster in un sistema di elaborazione distribuito, in cui l'intera piattaforma si estende attraverso il data center.
Pertanto i dati sono disponibili da diverse posizioni all'interno del data center, a condizione che i server si trovino in una posizione geografica.
Hadoop utilizza l'architettura Master-Slave per l'archiviazione dei dati, quindi viene seguita una gerarchia per mantenere uno storage pulito ed efficiente. Hadoop fornisce supporto per tipi di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati, incluse le immagini.
La piattaforma funziona secondo il modello di programmazione MapReduce, che è più adatto per gestire grandi volumi di dati. Il programma funziona creando un cluster di nodi e distribuendo i dati tra i nodi.
Pertanto, poiché i nodi sono disponibili da posizioni diverse all'interno del data center, aumenta la disponibilità e il recupero dei dati. Il file system utilizzato per la gestione dei dati in questo formato è noto come Hadoop Distributed File System (HDFS).
La compressione del 10-15% viene utilizzata per memorizzare i dati. Ciò consente un'esperienza più rapida rispetto al tradizionale approccio al database.
La scalabilità offerta da Hadoop è anche molto più elevata rispetto ai database tradizionali, aumentando la capacità di Hadoop di archiviare enormi set di dati.
Cos'è Cassandra?
Cassandra è un framework di archiviazione dati altamente capace e sofisticato progettato da Apache. È un database NoSQL ed è progettato per fornire funzioni di archiviazione dati ad alta velocità con una maggiore disponibilità di file.
È un framework di archiviazione dati distribuito ed è pensato per essere distribuito su una grande rete di server. I file sono quindi disponibili per diversi server nel data center e il recupero dei dati memorizzati è possibile da tutti i server.
Il design del framework Cassandra si basa su dinamo framework di Amazon e utilizza lo stesso formato NoSQL.
Ciò consente al framework di archiviare grandi volumi di dati in una rete distribuita, accessibile da qualsiasi punto all'interno della rete del server.
Cassandra supporta set di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati, ma non supporta i file immagine. Quindi i file di immagine non possono essere archiviati utilizzando il framework.
La migliore caratteristica di Cassandra è la sua scalabilità. Utilizza un'architettura distribuita e fornisce comunicazioni peer-to-peer. Ciò aumenta la scalabilità dello storage e anche la velocità dell'intero processo.
I dati vengono archiviati nei nodi all'interno di un cluster. I nodi possono essere letti o scritti dall'interno del cluster e, poiché è in un ambiente distribuito, il processo può essere eseguito da qualsiasi macchina nella rete.
Principali differenze tra Hadoop e Cassandra
- Hadoop è un framework di gestione ed elaborazione dei dati open source progettato da Apache. Cassandra è un framework di gestione dei dati altamente sofisticato e scalabile che memorizza set di dati di grandi dimensioni.
- Hadoop è progettato per funzionare su un singolo data center. Cassandra è progettato per funzionare in un ambiente di data center distribuito.
- Hadoop utilizza l'architettura master-slave con gerarchie. Cassandra utilizza un'architettura distribuita e fornisce comunicazioni peer-to-peer.
- Hadoop può lavorare con tipi di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. Cassandra supporta anche i tipi di dati strutturati ma non può lavorare con le immagini.
- Hadoop funziona con una compressione dei file del 10-15% per la gestione dei dati. Cassandra funziona con circa l'80% di compressione dei file per la gestione dei file.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
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