Het verwerken van grote hoeveelheden gegevens is niet eenvoudig, aangezien slechts een kleine fout tijdens het opslaan van de gegevens ertoe kan leiden dat alle gegevens beschadigd raken of zelfs verloren gaan.
Daarom moeten de dataplatforms zowel geavanceerd als goed uitgerust zijn voor de opslag van en bewerkingen op dergelijke grote datasets.
Key Takeaways
- Hadoop blinkt uit in batchverwerking en het verwerken van grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens, terwijl Cassandra is ontworpen voor real-time scenario's met hoge beschikbaarheid en hoge schrijfbelasting.
- Hadoop vertrouwt op HDFS voor gegevensopslag en biedt fouttolerantie en gegevensreplicatie, terwijl Cassandra een gedistribueerd en gedecentraliseerd opslagmodel gebruikt.
- Het ecosysteem van Hadoop omvat tools zoals MapReduce, Hive en Pig, terwijl de CQL-taal van Cassandra SQL-achtige mogelijkheden biedt voor query's.
Hadoop tegen Cassandra
Hadoop is een raamwerk voor gegevensverwerking dat gedistribueerde opslag en verwerking van grote gegevenssets over computerclusters mogelijk maakt. Cassandra is een gedistribueerd NoSQL-databasebeheersysteem dat een peer-to-peer-architectuur gebruikt om hoge beschikbaarheid en fouttolerantie te garanderen.
Hadoop is een raamwerk voor gegevensopslag, ontworpen door Apache. De software is gebouwd op Java en biedt de essentiële gegevensopslag en operationele functies die nodig zijn bij het verwerken van grote datasets.
Het is een open-source framework dat is ontworpen voor implementatie via goedkope en primitieve hardware. Met Hadoop kan een enkel bestand op meerdere knooppunten worden opgeslagen.
Cassandra is een zeer capabel en geavanceerd platform voor gegevensopslag, ontwikkeld door Apache. Het is ontworpen om te worden ingezet via een gedistribueerd servernetwerk.
Het biedt dus een enkel raamwerk voor gegevensopslag voor een groot servernetwerk, waar bestanden worden opgeslagen als knooppunten in een cluster die toegankelijk zijn vanaf verschillende servers.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Hadoop | Cassandra |
|---|---|---|
| Definitie | Hadoop is een open-source raamwerk voor gegevensverwerking en -verwerking, ontworpen door Apache | Cassandra is een zeer geavanceerd en zeer schaalbaar raamwerk voor gegevensverwerking dat is ontworpen om grote gegevenssets op te slaan |
| Werking | Het is ontworpen om op één datacenter te worden gebruikt | Het is ontworpen om te worden gebruikt in een gedistribueerde datacenteromgeving |
| Architectuur | Hadoop gebruikt een master-slave-architectuur met hiërarchieën | Cassandra maakt gebruik van een gedistribueerde architectuur en biedt peer-to-peer-communicatie |
| Datatypen | Hadoop kan werken met gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevenstypen | Cassandra ondersteunt ook gestructureerde gegevenstypen, maar kan niet werken met afbeeldingen |
| Bestandscompressie | Hadoop werkt met een bestandscompressie van 10-15% voor het verwerken van gegevens | Cassandra werkt met ongeveer 80% bestandscompressie voor bestandsafhandeling |
Wat is Hadoop?
Hadoop is een open-source framework ontworpen door Apache voor het opslaan en verwerken van big data. Het ondersteunt verschillende gegevenstypen en kan grote hoeveelheden gegevens opslaan om later op te halen.
De gegevens worden opgeslagen in de vorm van clusters in een gedistribueerd verwerkingssysteem, waarbij het volledige platform zich uitstrekt over het datacenter.
De data is dus beschikbaar vanaf verschillende locaties binnen het datacenter, mits de servers zich op één geografische locatie bevinden.
Hadoop gebruikt Master-Slave-architectuur voor het opslaan van gegevens, en dus wordt een hiërarchie gevolgd om schone en efficiënte opslag te behouden. Hadoop biedt ondersteuning voor gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevenstypen, inclusief afbeeldingen.
Het platform werkt volgens het programmeermodel MapReduce, dat het meest geschikt is voor het verwerken van grote hoeveelheden data. Het programma werkt door een cluster van knooppunten te maken en de gegevens over de knooppunten te verdelen.
Aangezien de knooppunten dus beschikbaar zijn vanaf verschillende locaties in het datacenter, verhoogt dit de beschikbaarheid en het ophalen van gegevens. Het bestandssysteem dat wordt gebruikt voor het beheer van gegevens in dit formaat staat bekend als het Hadoop Distributed File System (HDFS).
10-15% compressie wordt gebruikt om gegevens op te slaan. Dit zorgt voor een snellere ervaring in vergelijking met de traditionele databasebenadering.
De schaalbaarheid die door Hadoop wordt geboden, is ook veel hoger dan die van de traditionele databases, waardoor de capaciteit van Hadoop voor het opslaan van enorme datasets toeneemt.
Wat is Kassandra?
Cassandra is een zeer capabel en geavanceerd raamwerk voor gegevensopslag, ontworpen door Apache. Het is een NoSQL-database en is ontworpen om snelle gegevensopslagfuncties te bieden met een grotere beschikbaarheid van bestanden.
Het is een gedistribueerd raamwerk voor gegevensopslag en is bedoeld om te worden ingezet via een groot servernetwerk. Zo zijn de bestanden beschikbaar voor verschillende servers in het datacenter en is het opvragen van de opgeslagen data van alle servers mogelijk.
Het ontwerp van het Cassandra-framework is gebaseerd op het dynamo framework van Amazon, en het gebruikt hetzelfde NoSQL-formaat.
Hierdoor kan het framework grote hoeveelheden gegevens opslaan in een gedistribueerd netwerk, dat overal in het servernetwerk toegankelijk is.
Cassandra ondersteunt gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevenssets, maar ondersteunt geen afbeeldingsbestanden. Daarom kunnen afbeeldingsbestanden niet worden opgeslagen met behulp van het framework.
De beste eigenschap van Cassandra is de schaalbaarheid. Het maakt gebruik van een gedistribueerde architectuur en biedt peer-to-peer-communicatie. Dit verhoogt de schaalbaarheid van opslag en ook de snelheid van het hele proces.
De gegevens worden opgeslagen in knooppunten binnen een cluster. De knooppunten kunnen worden gelezen of geschreven vanuit het cluster, en omdat het zich in een gedistribueerde omgeving bevindt, kan het proces vanaf elke machine in het netwerk worden uitgevoerd.
Belangrijkste verschillen tussen Hadoop en Cassandra
- Hadoop is een open-source raamwerk voor gegevensverwerking en -verwerking, ontworpen door Apache. Cassandra is een zeer geavanceerd en schaalbaar raamwerk voor gegevensverwerking dat grote datasets opslaat.
- Hadoop is ontworpen om op één datacenter te worden gebruikt. Cassandra is ontworpen om te worden gebruikt in een gedistribueerde datacenteromgeving.
- Hadoop gebruikt master-slave-architectuur met hiërarchieën. Cassandra gebruikt een gedistribueerde architectuur en biedt peer-to-peer-communicatie.
- Hadoop kan werken met gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde datatypes. Cassandra ondersteunt ook gestructureerde gegevenstypen, maar kan niet werken met afbeeldingen.
- Hadoop werkt met 10-15% bestandscompressie voor het verwerken van gegevens. Cassandra werkt met ongeveer 80% bestandscompressie voor bestandsafhandeling.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
Laatst bijgewerkt: 22 juni 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
Deze vergelijking gaat de plank mis. Hadoop en Cassandra hebben veel meer gemeen dan hier wordt benadrukt. Ik geloof dat een diepere analyse gerechtvaardigd is.
Ik ben het met je eens, Bennett. Deze vergelijking is slechts een oppervlakkige indruk. Er is nog veel meer waarmee u rekening moet houden bij het kiezen tussen Hadoop en Cassandra.
Dit artikel is zeer uitgebreid en goed onderbouwd. De vergelijkingstabel maakt het gemakkelijk om de verschillen tussen Hadoop en Cassandra te begrijpen. Geweldig stuk!
De vergelijking was zeer verhelderend. Het lijkt erop dat beide systemen ideaal zijn voor verschillende doeleinden. Hadoop voor batchverwerking en Cassandra voor realtime gegevens. Dit is zeer informatief.
De gedetailleerde uitleg van zowel Hadoop als Cassandra is behoorlijk indrukwekkend. Ik vind de nadruk op hun verschillen erg nuttig om hun unieke capaciteiten te begrijpen. Goed werk!
Ik waardeer de aandacht voor detail bij het uitleggen van de architectuur en de werking van zowel Hadoop als Cassandra. Het is duidelijk dat beide hun voordelen hebben en het is belangrijk om de juiste te kiezen op basis van specifieke gegevensvereisten.
De auteur doet geweldig werk in het vereenvoudigen van complexe concepten. Ik wist niets van de 80% bestandscompressie die Cassandra gebruikt. Bedankt voor het delen van deze waardevolle informatie.