Lidar com grandes quantidades de dados não é fácil, pois apenas um pequeno erro no processo de armazenamento dos dados pode levar à corrupção ou até à perda de todos os dados.
Portanto, as plataformas de dados precisam ser sofisticadas e bem equipadas para lidar com armazenamento e operações em grandes conjuntos de dados.
Principais lições
- O Hadoop se destaca no processamento em lote e na manipulação de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, enquanto o Cassandra é projetado para cenários em tempo real, de alta disponibilidade e alta carga de gravação.
- O Hadoop depende do HDFS para armazenamento de dados, fornecendo tolerância a falhas e replicação de dados, enquanto o Cassandra usa um modelo de armazenamento distribuído e descentralizado.
- O ecossistema do Hadoop inclui ferramentas como MapReduce, Hive e Pig, enquanto a linguagem CQL do Cassandra oferece recursos semelhantes ao SQL para consultas.
Hadoop x Cassandra
O Hadoop é uma estrutura de processamento de dados que permite o armazenamento distribuído e o processamento de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores. Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados NoSQL distribuído que usa uma arquitetura ponto a ponto para garantir alta disponibilidade e tolerância a falhas.
Hadoop é uma estrutura de armazenamento de dados projetada pela Apache. O software é construído em Java e fornece o armazenamento de dados essencial, bem como as funções operacionais necessárias ao lidar com grandes conjuntos de dados.
É uma estrutura de código aberto projetada para implantação em hardware primitivo e de baixo custo. O Hadoop permite que um único arquivo seja armazenado em vários nós.
Cassandra é uma plataforma de armazenamento de dados altamente capaz e sofisticada desenvolvida pela Apache. Ele foi projetado para ser implantado em uma rede de servidores distribuídos.
Assim, ele fornece uma única estrutura de armazenamento de dados para uma grande rede de servidores, onde os arquivos são armazenados como nós em um cluster acessível a partir de diferentes servidores.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | Hadoop | Cassandra |
|---|---|---|
| Definição | Hadoop é uma estrutura de manipulação e processamento de dados de código aberto projetada pela Apache | Cassandra é uma estrutura de manipulação de dados altamente sofisticada e escalável projetada para armazenar grandes conjuntos de dados |
| Divisão de | Ele foi projetado para ser operado em um único data center | Ele foi projetado para ser operado em um ambiente de data center distribuído |
| Arquitetura | O Hadoop usa uma arquitetura mestre-escravo com hierarquias | Cassandra usa uma arquitetura distribuída e fornece comunicação ponto a ponto |
| Tipos de dados | O Hadoop pode trabalhar com tipos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados | Cassandra também suporta tipos de dados estruturados, mas não pode trabalhar com imagens |
| Compressão de arquivo | O Hadoop funciona com uma compactação de arquivo de 10 a 15% para manipulação de dados | Cassandra funciona com cerca de 80% de compactação de arquivo para manipulação de arquivos |
O que é Hadoop?
Hadoop é uma estrutura de código aberto projetada pela Apache para armazenar e manipular big data. Ele suporta diferentes tipos de dados e pode armazenar grandes volumes de dados para recuperação posterior.
Os dados são armazenados na forma de clusters em um sistema de processamento distribuído, onde toda a plataforma se estende pelo data center.
Assim, os dados estão disponíveis em diferentes locais dentro do data center, desde que os servidores estejam localizados em uma localização geográfica.
O Hadoop usa a arquitetura Master-Slave para armazenar dados e, portanto, uma hierarquia é seguida para manter o armazenamento limpo e eficiente. O Hadoop fornece suporte para tipos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, incluindo imagens.
A plataforma funciona de acordo com o modelo de programação MapReduce, mais adequado para lidar com grandes volumes de dados. O programa funciona criando um cluster de nós e distribuindo os dados pelos nós.
Assim, como os nós estão disponíveis em diferentes locais dentro do centro de dados, aumenta a disponibilidade e recuperação de dados. O sistema de arquivos usado para gerenciar dados nesse formato é conhecido como Hadoop Distributed File System (HDFS).
A compactação de 10 a 15% é usada para armazenar dados. Isso permite uma experiência mais rápida em comparação com a abordagem de banco de dados tradicional.
A escalabilidade oferecida pelo Hadoop também é muito maior do que os bancos de dados tradicionais, aumentando a capacidade do Hadoop de armazenar grandes conjuntos de dados.
O que é Cassandra?
Cassandra é uma estrutura de armazenamento de dados altamente capaz e sofisticada projetada pela Apache. É um banco de dados NoSQL e foi projetado para fornecer funções de armazenamento de dados de alta velocidade com maior disponibilidade de arquivos.
É uma estrutura de armazenamento de dados distribuídos e deve ser implantada em uma grande rede de servidores. Os arquivos estão, portanto, disponíveis para diferentes servidores no centro de dados, e a recuperação dos dados armazenados é possível de todos os servidores.
O design do framework Cassandra é baseado no Dínamo framework da Amazon e usa o mesmo formato NoSQL.
Isso permite que o framework armazene grandes volumes de dados em uma rede distribuída, acessível de qualquer lugar dentro da rede do servidor.
O Cassandra oferece suporte a conjuntos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, mas não oferece suporte a arquivos de imagem. Portanto, os arquivos de imagem não podem ser armazenados usando a estrutura.
A melhor característica do Cassandra é sua escalabilidade. Ele usa uma arquitetura distribuída e fornece comunicação ponto a ponto. Isso aumenta a escalabilidade do armazenamento e também a velocidade de todo o processo.
Os dados são armazenados em nós dentro de um cluster. Os nodos podem ser lidos ou escritos de dentro do cluster, e por se tratar de um ambiente distribuído, o processo pode ser realizado de qualquer máquina da rede.
Principais diferenças entre Hadoop e Cassandra
- Hadoop é uma estrutura de manipulação e processamento de dados de código aberto projetada pela Apache. Cassandra é uma estrutura de manipulação de dados altamente sofisticada e escalável que armazena grandes conjuntos de dados.
- O Hadoop foi projetado para ser operado em um único data center. O Cassandra foi projetado para ser operado em um ambiente de data center distribuído.
- O Hadoop usa arquitetura mestre-escravo com hierarquias. O Cassandra usa uma arquitetura distribuída e fornece comunicação ponto a ponto.
- O Hadoop pode trabalhar com tipos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Cassandra também oferece suporte a tipos de dados estruturados, mas não pode trabalhar com imagens.
- O Hadoop funciona com compactação de arquivo de 10 a 15% para manipulação de dados. O Cassandra trabalha com cerca de 80% de compactação de arquivo para manipulação de arquivos.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
Última atualização: 22 de junho de 2023
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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.
Esta comparação erra o alvo. Hadoop e Cassandra têm muito mais em comum do que o destacado aqui. Acredito que uma análise mais profunda seja necessária.
Concordo com você, Bennett. Esta comparação apenas arranha a superfície. Há muito mais a considerar ao escolher entre Hadoop e Cassandra.
Este artigo é muito abrangente e bem pesquisado. A tabela de comparação facilita a compreensão das diferenças entre Hadoop e Cassandra. Ótima peça!
A comparação foi muito esclarecedora. Parece que ambos os sistemas são ideais para finalidades diferentes. Hadoop para processamento em lote e Cassandra para dados em tempo real. Isto é muito informativo.
As explicações detalhadas do Hadoop e do Cassandra são bastante impressionantes. Acho que a ênfase em suas diferenças é muito útil para compreender suas capacidades únicas. Excelente trabalho!
Agradeço a atenção aos detalhes ao explicar a arquitetura e as operações do Hadoop e do Cassandra. É claro que ambos têm as suas vantagens e é importante escolher o caminho certo com base em requisitos de dados específicos.
O autor faz um ótimo trabalho ao simplificar conceitos complexos. Eu não sabia da compactação de arquivos de 80% usada pelo Cassandra. Obrigado por compartilhar esta informação valiosa.