Elasticsearch и Hadoop широко используются в качестве поисковых систем и средств оценки баз данных. Когда дело доходит до массовой загрузки, Hadoop обгоняет, а Elasticsearch отстает.
Hadoop, как и HBase, не поддерживает аналитический и расширенный поиск. Elasticsearch наиболее надежен для небольших и средних исследований.
Таким образом, Elasticsearch зависит от нотации объектов JavaScript, а Hadoop разработан на MapReduce. Elasticsearch Analytics более продвинутый по сравнению с Hadoop.
Основные выводы
- Elasticsearch превосходно справляется с обработкой данных и поиском в реальном времени, тогда как Hadoop фокусируется на крупномасштабном хранении данных и пакетной обработке.
- Elasticsearch построен на платформе Apache Lucene, а Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, основанная на модели программирования MapReduce.
- Hadoop предлагает большую масштабируемость для больших наборов данных, чем Elasticsearch, и лучше подходит для небольших наборов данных, требующих ответов с малой задержкой.
Elasticsearch против Hadoop
Elasticsearch — это поисковая и аналитическая система, предназначенная для быстрого и масштабируемого поиска, извлечения и анализа структурированных и неструктурированных данных. Hadoop — это платформа распределенной обработки, предназначенная для обработки больших объемов данных в кластерах стандартного оборудования.
Elasticsearch — это поисковая система Lucene на основе библиотеки. Elasticsearch создан на Java и содержит нотацию объектов JavaScript.
Elasticsearch совместим со всем операционным программным обеспечением, загружаемым с Java VM. Кроме того, Elasticsearch можно использовать в качестве аналитической платформы.
Elasticsearch имеет высокие лимиты на массовую загрузку. Кроме того, Elasticsearch предоставляет подробный запрос по цифровой абонентской линии, в основном на основе нотации объектов JavaScript.
Hadoop — это служебное программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое способствует вычислениям с большим количеством объемных данных. Hadoop начал свое путешествие 1 апреля 2006 года. Дуг Каттинг и Майк Кафарелла заложили основу Hadoop.
Hadoop использует MapReduce (модель программирования) для анализа огромных коллекций данных. Также Hadoop администрируется как гаджет для хранения данных и запуска приложений в группах.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Elasticsearch | Hadoop |
|---|---|---|
| О нас | Elasticsearch — это «распределенная поисковая система RESTful с открытым исходным кодом». | Hadoop — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для надежных, масштабируемых распределенных вычислений. |
| Применение | Elasticsearch в основном используется как поисковая система. | Hadoop используется для оценки большого количества данных. |
| Функция | Elasticsearch предоставляет полный запрос по цифровой абонентской линии на основе нотации объектов JavaScript. | Hadoop использует MapReduce (модель программирования) для анализа огромных коллекций данных. |
| Возможности | Elasticsearch можно использовать как систему полнотекстового поиска, а также как аналитическую платформу. | Hadoop используется как гаджет для резервирования данных и запуска приложений в группах. |
| совместимый | Elasticsearch совместим со всем операционным программным обеспечением, загружаемым с Java VM. | Hadoop совместим с Unix, Linux и Windows. |
Что такое эластичный поиск?
Elasticsearch хорошо известен как поисковая система, в основном основанная на библиотеке Lucene. Elasticsearch был впервые представлен 8 февраля 2010 года.
Основным и структурным языком программирования является Java. Кроме того, Elasticsearch имеет веб-интерфейс на основе HTTP и документы с нотацией объектов JavaScript.
Elasticsearch был собран на Java и доступен на .NET, Java, PHP, Ruby и других платформах. Питон. Elasticsearch был авторизован двойной лицензией в качестве лицензии Elastic и публичной лицензии на стороне сервера с открытым исходным кодом.
Согласно рейтингу, составленному DB-Engines, Elasticsearch считается самой известной поисковой системой. Первоначально Шей Бэнон разработал «Компас» в 2004 году, который считался предшественник Elasticsearch.
После обновления Compass как Elasticsearch Шей Бэнон сформулировал знакомый интерфейс, нотация объектов Javascript, который приемлем для протокола передачи гипертекста.
JSON был более подходящим, чем Java, как лучший вариант языка программирования. Первоначальная версия Elasticsearch была представлена в феврале 2010 года.
Кроме того, в 2015 году название Elasticsearch было изменено на Elastic. Основное использование Elasticsearch — поиск документов любого типа.
Elasticsearch разработан с помощью Logstash, Kibana и Beats. Кроме того, Logstash — это система сбора данных и анализа журналов, тогда как Kibana — это форум визуализации и аналитики.
Что такое Хадуп?
1 апреля 2006 года Дуг Каттинг и Майк Кафарелла заложили основы Hadoop. Apache Software Foundation разработала это программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Ядро Hadoop в основном разделено на два сегмента. Один из них является сегментом хранения, а другой — сегментом обработки.
Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) — это основной сегмент хранилища, а MapReduce; модель программирования действует как сегмент обработки.
Hadoop в основном функционирует, разбивая объемные файлы на более мелкие блоки и распространяя эти файлы по узлам в ассортименте. Далее он передает разобранный код в узлы для параллельной фильтрации данных.
Небольшой ассортимент Hadoop включает в себя несколько узлов агентов и один мастер. Кроме того, узел контроллера состоит из DataNode, Job Tracker, NameNode и Task Tracker.
Кроме того, рабочий узел выполняет задачи как TaskTracker, так и DataNode. Однако Hadoop также имеет доступ к подчиненным режимам только для компьютера и только для данных.
Говоря о массовых кластерах, узлы распределенной файловой системы Hadoop администрируются через сервер NameNode для анализа индекса файловой системы.
Подчиненный NameNode используется для создания моментальных снимков, которые предотвращают потерю данных и повреждение файловой системы. Согласно G2.com, Hadoop имеет рейтинг 4.3 из 5 и легко доступен на рынке.
Кроме того, G2.com — известный веб-сайт для обзора программного обеспечения.
Основные различия между Elasticsearch и Hadoop
- Elasticsearch работает по принципу нотации объектов JavaScript, тогда как Hadoop работает по принципу MapReduce.
- Что касается языка программирования, Elasticsearch предлагает множество языков программирования, таких как Ruby, Lua и Go, тогда как у Hadoop нет этого языка программирования.
- Elasticsearch доказывает свою совместимость со всем программным обеспечением Java VM, тогда как Hadoop совместим с Linux, Windows и Unix.
- Elasticsearch в основном используется для пакетной обработки, а Hadoop — для результатов и запросов в реальном времени.
- Elasticsearch имеет ограничение на загрузку больших объемов данных, тогда как Hadoop предлагает загрузку больших объемов данных.
Последнее обновление: 13 июля 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
Подробное сравнение Elasticsearch и Hadoop обогащает понимание того, как они функционируют. Это хороший ориентир для всех, кто работает с этими технологиями.
В посте отлично сравниваются Elasticsearch и Hadoop. Было интересно увидеть, как эти две технологии отличаются и превосходят друг друга в различных аспектах.
Абсолютно увлекательно. Очень полезно видеть такие подробные сравнения.
В этой статье представлено очень информативное сравнение Elasticsearch и Hadoop. Мне понравились технические подробности, представленные о каждом из них. Я многому научился из этого поста.
Я полностью согласен. Эта информационная часть очень ценна для всех, кто хочет понять различные возможности этих инструментов.
В статье дается всестороннее представление о различиях между Elasticsearch и Hadoop. Его легко понять, и он ясно объясняет возможности каждой технологии.
Представленные технические детали довольно сложны и не всем понятны. Возможно, упрощение объяснений пойдет на пользу более широкой аудитории.
Эта статья, похоже, больше ориентирована на продвижение Elasticsearch вместо Hadoop. Я считаю, что это могло бы обеспечить более сбалансированную перспективу и действительно помочь читателям сделать осознанный выбор в отношении этих технологий.
Согласен с вами, не совсем объективно, но все равно очень информативно.