Elaticsearch và Hadoop có công dụng tuyệt vời như công cụ tìm kiếm và định giá cơ sở dữ liệu. Khi nói đến tải lên hàng loạt, Hadoop vượt qua và Elaticsearch bị chậm.
Hadoop, cùng với HBase, không hỗ trợ tìm kiếm phân tích và nâng cao. Elaticsearch đáng tin cậy nhất cho các kỳ thi vừa và nhỏ.
Cũng thế, Elasticsearch phụ thuộc vào Ký hiệu đối tượng JavaScript và Hadoop được phát triển trên MapReduce. Elaticsearch Analytics nâng cao hơn so với Hadoop.
Chìa khóa chính
- Elaticsearch vượt trội về xử lý và tìm kiếm dữ liệu thời gian thực, trong khi Hadoop tập trung vào lưu trữ dữ liệu quy mô lớn và xử lý hàng loạt.
- Elaticsearch được xây dựng trên khung Apache Lucene, trong khi Hadoop là khung nguồn mở dựa trên mô hình lập trình MapReduce.
- Hadoop cung cấp khả năng mở rộng lớn hơn cho các tập dữ liệu lớn so với Elaticsearch, phù hợp hơn cho các tập dữ liệu nhỏ hơn yêu cầu phản hồi có độ trễ thấp.
Elaticsearch so với Hadoop
Elaticsearch là một công cụ tìm kiếm và phân tích được thiết kế để tìm kiếm, truy xuất và phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc nhanh chóng và có thể mở rộng. Hadoop là một khung xử lý phân tán được thiết kế để xử lý khối lượng lớn dữ liệu trên các cụm phần cứng hàng hóa.
Elaticsearch là công cụ tìm kiếm dựa trên thư viện của Lucene. Elaticsearch được tạo bằng Java và chứa Ký hiệu đối tượng JavaScript.
Elaticsearch tương thích với tất cả các phần mềm điều hành được tải bằng máy ảo Java. Ngoài ra, Elaticsearch có thể được sử dụng như một khung phân tích.
Elaticsearch có giới hạn cao với tải lên số lượng lớn. Ngoài ra, Elaticsearch cung cấp truy vấn chi tiết về Đường dây thuê bao kỹ thuật số chủ yếu dựa trên Ký hiệu đối tượng JavaScript.
Hadoop là một phần mềm tiện ích nguồn mở thúc đẩy tính toán với nhiều dữ liệu số lượng lớn. Hadoop bắt đầu hành trình của mình vào ngày 1 tháng 2006 năm XNUMX. Doug Cutting và Mike Cafarella đã đặt nền móng cho Hadoop.
Hadoop sử dụng MapReduce (mô hình lập trình) để phân tích các tập hợp dữ liệu khổng lồ. Ngoài ra, Hadoop được quản lý như một tiện ích để lưu trữ dữ liệu và chạy các ứng dụng theo nhóm.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Elasticsearch | Hadoop |
|---|---|---|
| Giới thiệu | Elaticsearch là một “Công cụ tìm kiếm nguồn mở, phân tán, RESTful. | Hadoop là một phần mềm nguồn mở dành cho điện toán phân tán, có thể mở rộng, đáng tin cậy. |
| Sử dụng | Elaticsearch chủ yếu được sử dụng như một công cụ tìm kiếm. | Hadoop được sử dụng để đánh giá một lượng lớn dữ liệu. |
| Chức năng | Elaticsearch cung cấp một truy vấn đầy đủ trên Đường dây thuê bao kỹ thuật số dựa trên Ký hiệu đối tượng JavaScript. | Hadoop sử dụng MapReduce (mô hình lập trình) để phân tích các tập hợp dữ liệu khổng lồ. |
| Khả năng | Elaticsearch có thể được vận hành như một công cụ tìm kiếm Toàn văn và cũng có thể được sử dụng làm khung phân tích. | Hadoop được sử dụng như một tiện ích để dự trữ dữ liệu và chạy các ứng dụng theo nhóm. |
| tương hợp | Elaticsearch tương thích với tất cả các phần mềm điều hành được tải bằng máy ảo Java | Hadoop tương thích với Unix, Linux và Windows. |
Elaticsearch là gì?
Elaticsearch nổi tiếng là một công cụ tìm kiếm chủ yếu dựa trên thư viện Lucene. Elaticsearch được giới thiệu lần đầu tiên vào ngày 8 tháng 2010 năm XNUMX.
Ngôn ngữ lập trình chính và cấu trúc là Java. Ngoài ra, Elaticsearch có giao diện web dựa trên HTTP và các tài liệu Ký hiệu đối tượng JavaScript.
Elaticsearch được lắp ráp bằng Java và có sẵn trong .NET, Java, PHP, Ruby và Python. Elaticsearch đã được ủy quyền bởi giấy phép kép là giấy phép đàn hồi và Giấy phép công cộng phía máy chủ nguồn mở.
Theo bảng xếp hạng được đánh dấu bởi DB-Engines, Elaticsearch được xếp hạng là công cụ tìm kiếm nổi bật nhất. Ban đầu, Shay Banon đã phát triển 'Compass' vào năm 2004, được cho là một tiền thân của Elaticsearch.
Sau khi cập nhật La bàn dưới dạng Elaticsearch, Shay Banon đã tạo một giao diện quen thuộc, Ký hiệu đối tượng Javascript, được chấp nhận qua Giao thức truyền siêu văn bản.
JSON phù hợp hơn Java vì là một lựa chọn tốt hơn cho ngôn ngữ lập trình. Phiên bản đầu tiên của Elaticsearch được giới thiệu vào tháng 2010 năm XNUMX.
Hơn nữa, tên Elaticsearch đã được đổi thành Đàn hồi vào năm 2015. Công dụng chính của Elaticsearch là tìm kiếm bất kỳ loại tài liệu nào.
Elaticsearch được phát triển với sự trợ giúp của Logstash, Kibana và Beats. Ngoài ra, Logstash là một công cụ phân tích dữ liệu và phân tích nhật ký, trong khi Kibana là một diễn đàn phân tích và trực quan hóa.
Hadoop là gì?
Vào ngày 1 tháng 2006 năm XNUMX, Doug Cutting và Mike Cafarella đã đặt nền móng cho Hadoop. Apache Software Foundation đã phát triển phần mềm mã nguồn mở này.
Lõi hadoop chủ yếu được chia thành hai phân đoạn. Một là phân khúc lưu trữ và phân khúc còn lại là phân khúc xử lý.
Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) là phân đoạn lưu trữ chính và MapReduce; mô hình lập trình đóng vai trò là phân đoạn xử lý.
Hadoop chủ yếu hoạt động bằng cách chia các tệp số lượng lớn thành các khối nhỏ hơn và luân chuyển các tệp này qua các nút trong các loại. Nó tiếp tục chuyển các loại mã vào các nút để lọc dữ liệu song song.
Một loại Hadoop nhỏ bao gồm nhiều nút tác nhân và một nút chính. Hơn nữa, nút điều khiển bao gồm DataNode, Job Tracker, NameNode và Task Tracker.
Ngoài ra, worker node thực hiện các tác vụ của cả TaskTracker và DataNode. Tuy nhiên, Hadoop cũng truy cập các chế độ nô lệ chỉ dành cho máy tính và dữ liệu.
Trong khi nói về các cụm lớn, các nút Hệ thống tệp phân tán Hadoop được quản lý thông qua máy chủ NameNode để phân tích chỉ mục hệ thống tệp.
NameNode cấp dưới được sử dụng để phát triển các ảnh chụp nhanh, giúp ngăn ngừa mất dữ liệu và hỏng hệ thống tệp. Theo G2.com, Hadoop được xếp hạng 4.3 trên 5 và sẵn có trên thị trường.
Ngoài ra, G2.com là một trang web nổi tiếng để đánh giá phần mềm.
Sự khác biệt chính giữa Elaticsearch và Hadoop
- Elaticsearch hoạt động theo nguyên tắc Ký hiệu đối tượng JavaScript, trong khi Hadoop hoạt động theo nguyên tắc MapReduce.
- Khi xem xét ngôn ngữ lập trình, Elaticsearch có nhiều ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Ruby, Lua và Go, trong khi Hadoop không có ngôn ngữ lập trình này.
- Elaticsearch chứng minh khả năng tương thích của nó với tất cả phần mềm Java VM, trong khi Hadoop tương thích với Linux, Windows và Unix.
- Elaticsearch chủ yếu được sử dụng để xử lý hàng loạt, trong khi Hadoop được sử dụng cho các truy vấn và kết quả thời gian thực.
- Elaticsearch có giới hạn trong việc tải lên dữ liệu hàng loạt, trong khi Hadoop cung cấp tải lên dữ liệu hàng loạt.
Cập nhật lần cuối: ngày 13 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Sandeep Bhandari có bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính của Đại học Thapar (2006). Ông có 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Anh rất quan tâm đến các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, bao gồm hệ thống cơ sở dữ liệu, mạng máy tính và lập trình. Bạn có thể đọc thêm về anh ấy trên trang sinh học.
Việc so sánh chi tiết giữa Elaticsearch và Hadoop giúp nâng cao hiểu biết về cách thức hoạt động của chúng. Đây là một điểm tham khảo tốt cho bất kỳ ai làm việc với các công nghệ này.
Bài đăng thực hiện rất tốt việc so sánh Elaticsearch và Hadoop. Thật thú vị khi thấy hai công nghệ này khác nhau và vượt trội như thế nào ở nhiều khía cạnh khác nhau.
Hoàn toàn hấp dẫn. Thật có giá trị khi xem những so sánh chi tiết như vậy.
Bài viết này trình bày một so sánh rất nhiều thông tin giữa Elaticsearch và Hadoop. Tôi yêu thích các chi tiết kỹ thuật được cung cấp về từng chi tiết đó. Tôi đã học được rất nhiều từ bài viết này.
Tôi hoàn toàn đồng ý. Phần thông tin này rất có giá trị đối với bất kỳ ai muốn tìm hiểu các khả năng khác nhau của các công cụ này.
Bài viết đưa ra cái nhìn toàn diện về sự khác biệt giữa Elaticsearch và Hadoop. Thật dễ hiểu và giải thích khả năng của từng công nghệ một cách rõ ràng.
Các chi tiết kỹ thuật được cung cấp khá phức tạp và có thể không phải ai cũng dễ hiểu. Có lẽ việc đơn giản hóa những lời giải thích sẽ mang lại lợi ích cho nhiều đối tượng hơn.
Bài viết này dường như thiên về việc quảng bá Elaticsearch hơn Hadoop. Tôi cảm thấy nó có thể mang lại một góc nhìn cân bằng hơn để thực sự giúp người đọc đưa ra lựa chọn sáng suốt về những công nghệ này.
Tôi đồng ý với bạn, không hoàn toàn thiên vị nhưng vẫn rất nhiều thông tin.