O Elasticsearch e o Hadoop têm grande utilidade como mecanismos de pesquisa e avaliações de banco de dados. Quando se trata de upload em massa, o Hadoop supera e o Elasticsearch fica para trás.
O Hadoop, juntamente com o HBase, não oferece suporte a pesquisas analíticas e avançadas. O Elasticsearch é mais confiável para exames de pequeno e médio porte.
Também, ElasticSearch depende do JavaScript Object Notation e o Hadoop é desenvolvido no MapReduce. Elasticsearch Analytics é mais avançado em comparação com Hadoop.
Principais lições
- O Elasticsearch se destaca no processamento e pesquisa de dados em tempo real, enquanto o Hadoop se concentra no armazenamento de dados em larga escala e no processamento em lote.
- O Elasticsearch é construído na estrutura Apache Lucene, enquanto o Hadoop é uma estrutura de código aberto baseada no modelo de programação MapReduce.
- O Hadoop oferece maior escalabilidade para conjuntos de dados massivos do que o Elasticsearch, mais adequado para conjuntos de dados menores que exigem respostas de baixa latência.
Elasticsearch x Hadoop
O Elasticsearch é um mecanismo de pesquisa e análise projetado para pesquisa, recuperação e análise rápidas e escaláveis de dados estruturados e não estruturados. O Hadoop é uma estrutura de processamento distribuído projetada para lidar com grandes volumes de dados em clusters de hardware comum.
O Elasticsearch é o mecanismo de pesquisa baseado em biblioteca do Lucene. Elasticsearch é criado em Java e contém JavaScript Object Notation.
Elasticsearch é compatível com todos os softwares operacionais carregados com Java VM. Além disso, o Elasticsearch pode ser utilizado como uma estrutura analítica.
O Elasticsearch tem limites altos com um upload massivo em massa. Além disso, o Elasticsearch fornece uma consulta detalhada sobre a Digital Subscriber Line, baseada principalmente em JavaScript Object Notation.
O Hadoop é um software utilitário de código aberto que promove a computação com muitos dados em massa. O Hadoop iniciou sua jornada em 1º de abril de 2006. Doug Cutting e Mike Cafarella lançaram as bases do Hadoop.
Hadoop utiliza MapReduce (modelo de programação) para analisar grandes coleções de dados. Além disso, o Hadoop é administrado como um gadget para armazenar dados e executar aplicativos em grupos.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | ElasticSearch | Hadoop |
|---|---|---|
| Sobre | O Elasticsearch é um “Mecanismo de pesquisa RESTful, distribuído e de código aberto. | O Hadoop é um software de código aberto para computação distribuída confiável, escalável. |
| Uso | O Elasticsearch é usado principalmente como um mecanismo de pesquisa. | Hadoop é usado para avaliar uma grande quantidade de dados. |
| função | O Elasticsearch oferece uma consulta completa na Digital Subscriber Line baseada em JavaScript Object Notation. | Hadoop utiliza MapReduce (modelo de programação) para analisar grandes coleções de dados. |
| Capacidade | O Elasticsearch pode ser operado como um mecanismo de pesquisa de texto completo e também pode ser utilizado como uma estrutura analítica. | O Hadoop é utilizado como um gadget para reservar dados e executar aplicativos em grupos. |
| Compatível | Elasticsearch é compatível com todos os softwares operacionais carregados com Java VM | O Hadoop é compatível com Unix, Linux e Windows. |
O que é o Elasticsearch?
O Elasticsearch é bem conhecido como um mecanismo de pesquisa baseado principalmente na biblioteca Lucene. O Elasticsearch foi introduzido pela primeira vez em 8 de fevereiro de 2010.
A linguagem de programação primária e estrutural é Java. Além disso, o Elasticsearch possui uma interface da Web baseada em HTTP e documentos JavaScript Object Notation.
O Elasticsearch foi montado em Java e está disponível em .NET, Java, PHP, Ruby e Python. O Elasticsearch foi autorizado pela licença dupla como a licença Elastic e uma licença pública do lado do servidor aberto de código.
De acordo com o ranking marcado pela DB-Engines, o Elasticsearch é classificado como o mecanismo de busca mais proeminente. Originalmente, Shay Banon desenvolveu 'Compass' em 2004, que foi discutido como um precursor de Pesquisa elástica.
Depois de atualizar o Compass como Elasticsearch, Shay Banon formulou uma interface familiar, Javascript Object Notation, que é aceitável sobre o HyperText Transfer Protocol.
JSON foi mais adequado do que Java como uma melhor opção para linguagem de programação. A versão inicial do Elasticsearch foi lançada em fevereiro de 2010.
Além disso, o nome Elasticsearch foi alterado para Elastic no ano de 2015. O principal uso do Elasticsearch é pesquisar qualquer tipo de documento.
Elasticsearch é desenvolvido com a ajuda de Logstash, Kibana e Beats. Além disso, o Logstash é um mecanismo de classificação de dados e análise de log, enquanto o Kibana é um fórum de visualização e análise.
O que é Hadoop?
Em 1º de abril de 2006, Doug Cutting e Mike Cafarella estabeleceram as bases do Hadoop. A Apache Software Foundation desenvolveu este software de código aberto.
O núcleo do hadoop é dividido principalmente em dois segmentos. Um é o segmento de armazenamento e o outro é o segmento de processamento.
O Hadoop Distributed File System (HDFS) é o segmento de armazenamento principal e o MapReduce; o modelo de programação atua como o segmento de processamento.
O Hadoop funciona principalmente dividindo os arquivos em massa em blocos menores e circulando esses arquivos pelos nós em sortimentos. Além disso, transfere códigos variados em nós para filtrar os dados em paralelo.
Uma pequena variedade de Hadoop compreende vários nós de agente e um único mestre. Além disso, o nó controlador consiste em um DataNode, Job Tracker, NameNode e Task Tracker.
Além disso, o nó do trabalhador executa as tarefas de TaskTracker e DataNode. No entanto, o Hadoop também acessa os modos escravo somente de computador e somente de dados.
Ao falar sobre os clusters em massa, os nós do Hadoop Distributed File System são administrados por meio do servidor NameNode para analisar o índice do sistema de arquivos.
O NameNode subordinado é usado para desenvolver os instantâneos, que evitam a perda de dados e a corrupção do sistema de arquivos. De acordo com o G2.com, o Hadoop é avaliado em 4.3 de 5 e está prontamente disponível no mercado.
Além disso, o G2.com é um site renomado para análise de software.
Principais diferenças entre Elasticsearch e Hadoop
- O Elasticsearch trabalha com os princípios de JavaScript Object Notation, enquanto o Hadoop trabalha com o princípio MapReduce.
- Olhando para a linguagem de programação, o Elasticsearch possui uma variedade de linguagens de programação, como Ruby, Lua e Go, enquanto o Hadoop não possui essa linguagem de programação.
- O Elasticsearch comprova sua compatibilidade com todos os softwares Java VM, enquanto o Hadoop é compatível com Linux, Windows e Unix.
- O Elasticsearch é usado principalmente para processamento em lote, enquanto o Hadoop é usado para resultados e consultas em tempo real.
- O Elasticsearch tem um limite no upload de dados em massa, enquanto o Hadoop oferece upload de dados em massa.
Última atualização: 13 de julho de 2023
Eu me esforcei tanto para escrever esta postagem no blog para fornecer valor a você. Será muito útil para mim, se você considerar compartilhá-lo nas mídias sociais ou com seus amigos/família. COMPARTILHAR É ♥️
Sandeep Bhandari é bacharel em Engenharia de Computação pela Thapar University (2006). Possui 20 anos de experiência na área de tecnologia. Ele tem grande interesse em vários campos técnicos, incluindo sistemas de banco de dados, redes de computadores e programação. Você pode ler mais sobre ele em seu página bio.
A comparação detalhada do Elasticsearch e do Hadoop enriquece a compreensão de como eles funcionam. Este é um bom ponto de referência para quem trabalha com essas tecnologias.
A postagem faz um ótimo trabalho comparando Elasticsearch e Hadoop. Foi fascinante ver como essas duas tecnologias diferem e se destacam em vários aspectos.
Absolutamente fascinante. É valioso ver comparações tão detalhadas.
Este artigo apresenta uma comparação muito informativa entre Elasticsearch e Hadoop. Adorei os detalhes técnicos fornecidos sobre cada um deles. Aprendi muito com esta postagem.
Eu concordo completamente. Esta peça informativa é muito valiosa para quem busca compreender as diferentes capacidades dessas ferramentas.
O artigo oferece uma visão abrangente das diferenças entre Elasticsearch e Hadoop. É fácil de entender e explica os recursos de cada tecnologia de maneira clara.
Os detalhes técnicos fornecidos são bastante complexos e podem não ser facilmente compreendidos por todos. Talvez simplificar as explicações beneficiasse um público mais amplo.
Este artigo parece inclinar-se mais para a promoção do Elasticsearch em vez do Hadoop. Sinto que isso poderia fornecer uma perspectiva mais equilibrada para realmente ajudar os leitores a fazerem uma escolha informada sobre essas tecnologias.
Concordo com você, não totalmente imparcial, mas ainda assim muito informativo.