Работать с большими объемами данных непросто, так как даже небольшая ошибка в процессе хранения данных может привести к повреждению или даже потере всех данных.
Следовательно, платформы данных должны быть сложными, а также хорошо оборудованными для обработки таких больших наборов данных, а также для операций с ними.
Основные выводы
- Hadoop отлично справляется с пакетной обработкой и обработкой больших объемов структурированных и неструктурированных данных, а Cassandra предназначена для работы в режиме реального времени, в сценариях с высокой доступностью и высокой нагрузкой на запись.
- Hadoop полагается на HDFS для хранения данных, обеспечивая отказоустойчивость и репликацию данных, в то время как Cassandra использует распределенную и децентрализованную модель хранения.
- Экосистема Hadoop включает в себя такие инструменты, как MapReduce, Hive и Pig, а язык CQL Cassandra предлагает SQL-подобные возможности для запросов.
Хадуп против Кассандры
Hadoop — это платформа обработки данных, которая обеспечивает распределенное хранение и обработку больших наборов данных в кластерах компьютеров. Кассандра — это распределенная система управления базами данных NoSQL, использующая одноранговую архитектуру для обеспечения высокой доступности и отказоустойчивости.
Hadoop — это платформа для хранения данных, разработанная Apache. Программное обеспечение построено на Java и обеспечивает необходимое хранение данных, а также операционные функции, необходимые при работе с большими наборами данных.
Это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для развертывания на недорогом и примитивном оборудовании. Hadoop позволяет хранить один файл на нескольких узлах.
Кассандра — это мощная и сложная платформа для хранения данных, разработанная Apache. Он предназначен для развертывания в сети с распределенными серверами.
Таким образом, он обеспечивает единую структуру хранения данных для большой серверной сети, где файлы хранятся в виде узлов в кластере, доступном с разных серверов.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Hadoop | Кассандра |
|---|---|---|
| Определение | Hadoop — это платформа обработки и обработки данных с открытым исходным кодом, разработанная Apache. | Cassandra — это очень сложная и масштабируемая структура обработки данных, предназначенная для хранения больших наборов данных. |
| Эксплуатация | Он предназначен для работы в одном центре обработки данных. | Он предназначен для работы в среде распределенного центра обработки данных. |
| Архитектура | Hadoop использует архитектуру master-slave с иерархиями. | Cassandra использует распределенную архитектуру и обеспечивает одноранговую связь. |
| Типы данных | Hadoop может работать со структурированными, неструктурированными и частично структурированными типами данных. | Cassandra также поддерживает структурированные типы данных, но не может работать с изображениями. |
| Сжатие файлов | Hadoop работает со сжатием файлов на 10-15% для обработки данных. | Cassandra работает со сжатием файлов около 80% для обработки файлов. |
Что такое Хадуп?
Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, разработанная Apache для хранения и обработки больших данных. Он поддерживает различные типы данных и может хранить большие объемы данных для последующего поиска.
Данные хранятся в виде кластеров в системе распределенной обработки, где вся платформа охватывает центр обработки данных.
Таким образом, данные доступны из разных мест в центре обработки данных при условии, что серверы расположены в одном географическом месте.
Hadoop использует архитектуру Master-Slave для хранения данных, поэтому соблюдается иерархия для поддержания чистого и эффективного хранения. Hadoop обеспечивает поддержку структурированных, неструктурированных и частично структурированных типов данных, включая изображения.
Платформа работает по модели программирования MapReduce, которая лучше всего подходит для обработки больших объемов данных. Программа работает, создавая кластер узлов и распределяя данные по узлам.
Таким образом, поскольку узлы доступны из разных мест в центре обработки данных, это увеличивает доступность и доступность данных. Файловая система, используемая для управления данными в этом формате, известна как распределенная файловая система Hadoop (HDFS).
Для хранения данных используется сжатие 10-15%. Это обеспечивает более быструю работу по сравнению с традиционным подходом к базе данных.
Масштабируемость, предлагаемая Hadoop, также намного выше, чем у традиционных баз данных, что расширяет возможности Hadoop для хранения огромных наборов данных.
Что такое Кассандра?
Cassandra — это мощная и сложная структура хранения данных, разработанная Apache. Это база данных NoSQL, предназначенная для обеспечения высокоскоростных функций хранения данных с повышенной доступностью файлов.
Это распределенная структура хранения данных, предназначенная для развертывания в большой серверной сети. Таким образом, файлы доступны для разных серверов в центре обработки данных, и поиск сохраненных данных возможен со всех серверов.
Конструкция фреймворка Cassandra основана на динамо framework от Amazon и использует тот же формат NoSQL.
Это позволяет платформе хранить большие объемы данных в распределенной сети, доступной из любой точки сети сервера.
Cassandra поддерживает структурированные, неструктурированные и частично структурированные наборы данных, но не поддерживает файлы изображений. Следовательно, файлы изображений не могут быть сохранены с использованием фреймворка.
Лучшей особенностью Cassandra является ее масштабируемость. Он использует распределенную архитектуру и обеспечивает одноранговую связь. Это повышает масштабируемость хранилища, а также скорость всего процесса.
Данные хранятся в узлах внутри кластера. Узлы могут быть прочитаны или записаны внутри кластера, и, поскольку это происходит в распределенной среде, процесс может выполняться с любого компьютера в сети.
Основные различия между Hadoop и Cassandra
- Hadoop — это платформа обработки и обработки данных с открытым исходным кодом, разработанная Apache. Cassandra — это очень сложная и масштабируемая среда обработки данных, которая хранит большие наборы данных.
- Hadoop предназначен для работы в одном центре обработки данных. Cassandra предназначена для работы в среде распределенного центра обработки данных.
- Hadoop использует архитектуру master-slave с иерархиями. Cassandra использует распределенную архитектуру и обеспечивает одноранговую связь.
- Hadoop может работать со структурированными, неструктурированными и частично структурированными типами данных. Cassandra также поддерживает структурированные типы данных, но не может работать с изображениями.
- Hadoop работает со сжатием файлов на 10-15% для обработки данных. Cassandra работает со сжатием файлов около 80% для обработки файлов.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
Последнее обновление: 22 июня 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.
Это сравнение не соответствует действительности. Hadoop и Cassandra имеют гораздо больше общего, чем показано здесь. Я считаю, что необходим более глубокий анализ.
Я согласен с тобой, Беннетт. Это сравнение лишь поверхностное. При выборе между Hadoop и Cassandra следует учитывать множество других факторов.
Эта статья очень обширна и хорошо исследована. Сравнительная таблица позволяет легко понять различия между Hadoop и Cassandra. Отличный кусок!
Сравнение было очень поучительным. Похоже, обе системы идеальны для разных целей. Hadoop для пакетной обработки и Cassandra для данных в реальном времени. Это очень информативно.
Подробные объяснения Hadoop и Cassandra весьма впечатляют. Я считаю, что акцент на их различиях очень полезен для понимания их уникальных способностей. Отличная работа!
Я ценю внимание к деталям при объяснении архитектуры и работы Hadoop и Cassandra. Понятно, что оба имеют свои преимущества, и важно выбрать правильный вариант, исходя из конкретных требований к данным.
Автор отлично справляется с упрощением сложных понятий. Я не знал о 80-процентном сжатии файлов, используемом Cassandra. Спасибо, что поделились этой ценной информацией.