大量のデータを処理するのは簡単ではありません。データを保存するプロセスでのわずかなミスが、データ全体の破損や紛失につながる可能性があるからです。
したがって、データ プラットフォームは洗練されているだけでなく、そのような大規模なデータセットに対する操作だけでなく、ストレージを処理するための設備も整っている必要があります。
主なポイント
- Hadoop は大量の構造化データと非構造化データのバッチ処理と処理に優れていますが、Cassandra はリアルタイム、高可用性、高書き込み負荷のシナリオ向けに設計されています。
- Hadoop はデータ ストレージを HDFS に依存し、フォールト トレランスとデータ レプリケーションを提供しますが、Cassandra は分散および分散ストレージ モデルを使用します。
- Hadoop のエコシステムには MapReduce、Hive、Pig などのツールが含まれており、Cassandra の CQL 言語は SQL に似たクエリ機能を提供します。
Hadoop vs カサンドラ
Hadoop は、コンピューターのクラスター間で大規模なデータ セットを分散保存および処理できるようにするデータ処理フレームワークです。Cassandra は、ピアツーピア アーキテクチャを使用して高可用性とフォールト トレランスを確保する分散 NoSQL データベース管理システムです。
Hadoop は、Apache によって設計されたデータ保存フレームワークです。 このソフトウェアは Java 上に構築されており、重要なデータ ストレージと、大規模なデータセットを処理する際に必要な操作機能を提供します。
これは、低コストで原始的なハードウェアへの展開用に設計されたオープンソース フレームワークです。 Hadoop では、XNUMX つのファイルを複数のノードに格納できます。
Cassandra は、Apache によって開発された、非常に高性能で洗練されたデータ ストレージ プラットフォームです。分散サーバー ネットワーク上に展開できるように設計されています。
したがって、大規模なサーバー ネットワークに単一のデータ ストレージ フレームワークを提供します。ファイルは、異なるサーバーからアクセス可能なクラスター内のノードとして格納されます。
比較表
| 比較のパラメータ | Hadoopの | カサンドラ |
|---|---|---|
| 定義 | Hadoop は、Apache によって設計されたオープンソースのデータ処理および処理フレームワークです。 | Cassandra は、大規模なデータセットを格納するために設計された、非常に洗練されたスケーラブルなデータ処理フレームワークです。 |
| 操作 | 単一のデータセンターで運用するように設計されています | 分散データセンター環境で運用するように設計されています |
| アーキテクチャ | Hadoop は、階層を持つマスター/スレーブ アーキテクチャを使用します | Cassandra は分散アーキテクチャを使用し、ピアツーピア通信を提供します |
| データ型 | Hadoop は、構造化、非構造化、および半構造化されたデータ型を処理できます | Cassandra は構造化データ型もサポートしていますが、画像では機能しません |
| ファイル圧縮 | Hadoop は、データを処理するために 10 ～ 15% のファイル圧縮で動作します | Cassandra は、ファイル処理のために約 80% のファイル圧縮で動作します |
Hadoop とは何ですか?
Hadoop は、ビッグ データの保存と処理のために Apache によって設計されたオープンソース フレームワークです。 さまざまなデータ型をサポートしており、後で取得できるように大量のデータを保存できます。
データは分散処理システム内のクラスターの形式で保存され、プラットフォーム全体がデータ センターにまたがります。
したがって、サーバーが地理的に XNUMX つの場所に配置されていれば、データ センター内のさまざまな場所からデータを利用できます。
Hadoop はデータの保存にマスター/スレーブ アーキテクチャを使用するため、階層に従ってクリーンで効率的なストレージを維持します。 Hadoop は、画像を含む構造化データ型、非構造化データ型、および半構造化データ型をサポートします。
プラットフォームは、大量のデータの処理に最適な MapReduce プログラミング モデルに従って機能します。 このプログラムは、ノードのクラスターを作成し、データをノード間で分散することによって機能します。
したがって、データセンター内のさまざまな場所からノードを利用できるため、データの可用性と取得性が向上します。 この形式でデータを管理するために使用されるファイル システムは、Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) として知られています。
データの保存には 10 ～ 15% の圧縮が使用されます。 これにより、従来のデータベース アプローチと比較して、より迅速なエクスペリエンスが可能になります。
また、Hadoop が提供するスケーラビリティは、従来のデータベースよりもはるかに高く、巨大なデータセットを格納する Hadoop の機能が向上しています。
カサンドラとは？
Cassandra は、Apache によって設計された高度に機能する洗練されたデータ ストレージ フレームワークです。 これは NoSQL データベースであり、ファイルの可用性が向上した高速データ ストレージ機能を提供するように設計されています。
これは分散データ ストレージ フレームワークであり、大規模なサーバー ネットワーク上に展開することを目的としています。 したがって、ファイルはデータセンター内のさまざまなサーバーで利用でき、保存されたデータはすべてのサーバーから取得できます。
Cassandra フレームワークの設計は、 ダイナモ Amazon のフレームワークであり、同じ NoSQL 形式を使用します。
これにより、フレームワークは分散ネットワークに大量のデータを格納し、サーバー ネットワーク内のどこからでもアクセスできます。
Cassandra は、構造化、非構造化、および半構造化データ セットをサポートしますが、画像ファイルはサポートしません。 したがって、フレームワークを使用して画像ファイルを保存することはできません。
Cassandra の最大の特徴は、そのスケーラビリティです。 分散アーキテクチャを使用し、ピアツーピア通信を提供します。 これにより、ストレージのスケーラビリティが向上し、プロセス全体の速度も向上します。
データはクラスター内のノードに保存されます。 ノードはクラスター内から読み取りまたは書き込みでき、分散環境にあるため、ネットワーク内のどのマシンからでもプロセスを実行できます。
Hadoop と Cassandra の主な違い
- Hadoop は、Apache によって設計されたオープンソースのデータ処理フレームワークです。 Cassandra は、大規模なデータセットを保存する、非常に洗練されたスケーラブルなデータ処理フレームワークです。
- Hadoop は単一のデータセンターで動作するように設計されています。 Cassandra は、分散データセンター環境で運用されるように設計されています。
- Hadoop は階層のあるマスター/スレーブ アーキテクチャを使用します。 Cassandra は分散アーキテクチャを使用し、ピアツーピア通信を提供します。
- Hadoop は、構造化データ型、非構造化データ型、および半構造化データ型を処理できます。 Cassandra は構造化データ型もサポートしていますが、イメージを扱うことはできません。
- Hadoop は、データを処理するために 10 ～ 15% のファイル圧縮で動作します。 Cassandra は、ファイル処理のために約 80% のファイル圧縮を使用して動作します。
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
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