Việc xử lý một lượng lớn dữ liệu không hề đơn giản, chỉ một sai sót nhỏ trong quá trình lưu trữ dữ liệu cũng có thể dẫn đến toàn bộ dữ liệu bị hỏng, thậm chí bị mất.
Do đó, các nền tảng dữ liệu cần phải phức tạp cũng như được trang bị tốt để xử lý việc lưu trữ cũng như các hoạt động trên các tập dữ liệu lớn như vậy.
Chìa khóa chính
- Hadoop vượt trội trong xử lý hàng loạt và xử lý khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, trong khi Cassandra được thiết kế cho các tình huống thời gian thực, tính sẵn sàng cao và tải trọng ghi cao.
- Hadoop dựa vào HDFS để lưu trữ dữ liệu, cung cấp khả năng chịu lỗi và sao chép dữ liệu, trong khi Cassandra sử dụng mô hình lưu trữ phân tán và phi tập trung.
- Hệ sinh thái của Hadoop bao gồm các công cụ như MapReduce, Hive và Pig, trong khi ngôn ngữ CQL của Cassandra cung cấp các khả năng giống như SQL để truy vấn.
Hadoop so với Cassandra
Hadoop là một khung xử lý dữ liệu cho phép lưu trữ phân tán và xử lý các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính. Cassandra là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán sử dụng kiến trúc ngang hàng để đảm bảo tính sẵn sàng cao và khả năng chịu lỗi.
Hadoop là một khung lưu trữ dữ liệu được thiết kế bởi Apache. Phần mềm này được xây dựng trên Java và cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu thiết yếu cũng như các chức năng vận hành cần thiết khi xử lý các tập dữ liệu lớn.
Nó là một khung nguồn mở được thiết kế để triển khai trên phần cứng nguyên thủy và chi phí thấp. Hadoop cho phép một tệp được lưu trữ trong nhiều nút.
Cassandra là một nền tảng lưu trữ dữ liệu phức tạp và có khả năng cao được phát triển bởi Apache. Nó được thiết kế để triển khai trên mạng máy chủ phân tán.
Do đó, nó cung cấp một khung lưu trữ dữ liệu duy nhất cho một mạng máy chủ lớn, nơi các tệp được lưu trữ dưới dạng các nút trong một cụm có thể truy cập được từ các máy chủ khác nhau.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Hadoop | Cassandra |
|---|---|---|
| Định nghĩa | Hadoop là một khung xử lý và xử lý dữ liệu mã nguồn mở được thiết kế bởi Apache | Cassandra là một khung xử lý dữ liệu rất phức tạp và có khả năng mở rộng cao được thiết kế để lưu trữ các bộ dữ liệu lớn |
| hoạt động | Nó được thiết kế để hoạt động trên một trung tâm dữ liệu duy nhất | Nó được thiết kế để hoạt động trên môi trường trung tâm dữ liệu phân tán |
| Kiến trúc | Hadoop sử dụng kiến trúc master-slave với hệ thống phân cấp | Cassandra sử dụng kiến trúc phân tán và cung cấp giao tiếp ngang hàng |
| Loại dữ liệu | Hadoop có thể hoạt động với các kiểu dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc | Cassandra cũng hỗ trợ các kiểu dữ liệu có cấu trúc nhưng nó không thể hoạt động với hình ảnh |
| Nén tệp | Hadoop hoạt động với mức nén tệp 10-15% để xử lý dữ liệu | Cassandra hoạt động với khả năng nén tệp khoảng 80% để xử lý tệp |
Hadoop là gì?
Hadoop là một framework mã nguồn mở được thiết kế bởi Apache để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Nó hỗ trợ các loại dữ liệu khác nhau và có thể lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu để truy xuất sau này.
Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng các cụm trong một hệ thống xử lý phân tán, trong đó toàn bộ nền tảng trải rộng khắp trung tâm dữ liệu.
Do đó, dữ liệu có sẵn từ các vị trí khác nhau trong trung tâm dữ liệu, miễn là các máy chủ được đặt ở một vị trí địa lý.
Hadoop sử dụng kiến trúc Master-Slave để lưu trữ dữ liệu và do đó, một hệ thống phân cấp được tuân theo để duy trì lưu trữ hiệu quả và sạch sẽ. Hadoop cung cấp hỗ trợ cho các loại dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc, bao gồm cả hình ảnh.
Nền tảng hoạt động theo mô hình lập trình MapReduce, phù hợp nhất để xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Chương trình hoạt động bằng cách tạo một cụm các nút và phân phối dữ liệu trên các nút.
Do đó, khi các nút có sẵn từ các vị trí khác nhau trong trung tâm dữ liệu, nó làm tăng tính khả dụng và khả năng truy xuất dữ liệu. Hệ thống tệp được sử dụng để quản lý dữ liệu ở định dạng này được gọi là Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS).
Nén 10-15% được sử dụng để lưu trữ dữ liệu. Điều này cho phép trải nghiệm nhanh hơn so với cách tiếp cận cơ sở dữ liệu truyền thống.
Khả năng mở rộng do Hadoop cung cấp cũng cao hơn nhiều so với cơ sở dữ liệu truyền thống, làm tăng khả năng lưu trữ các tập dữ liệu khổng lồ của Hadoop.
Cassandra là gì?
Cassandra là một khung lưu trữ dữ liệu phức tạp và có khả năng cao được thiết kế bởi Apache. Nó là một cơ sở dữ liệu NoSQL và được thiết kế để cung cấp các chức năng lưu trữ dữ liệu tốc độ cao với sự sẵn có của các tệp.
Nó là một khung lưu trữ dữ liệu phân tán và được triển khai trên một mạng máy chủ lớn. Do đó, các tệp có sẵn cho các máy chủ khác nhau trong trung tâm dữ liệu và có thể truy xuất dữ liệu được lưu trữ từ tất cả các máy chủ.
Thiết kế của khung Cassandra dựa trên Dynamo framework từ Amazon và nó sử dụng cùng định dạng NoSQL.
Điều này cho phép khung lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu trong mạng phân tán, có thể truy cập từ mọi nơi trong mạng máy chủ.
Cassandra hỗ trợ các bộ dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc nhưng không hỗ trợ các tệp hình ảnh. Do đó, các tệp hình ảnh không thể được lưu trữ bằng khung.
Tính năng tốt nhất của Cassandra là khả năng mở rộng của nó. Nó sử dụng kiến trúc phân tán và cung cấp giao tiếp ngang hàng. Điều này làm tăng khả năng mở rộng lưu trữ và cả tốc độ của toàn bộ quá trình.
Dữ liệu được lưu trữ trong các nút trong một cụm. Các nút có thể được đọc hoặc ghi từ bên trong cụm và vì nó ở trong môi trường phân tán nên quy trình có thể được thực hiện từ bất kỳ máy nào trong mạng.
Sự khác biệt chính giữa Hadoop và Cassandra
- Hadoop là một khung xử lý và xử lý dữ liệu mã nguồn mở được thiết kế bởi Apache. Cassandra là một khung xử lý dữ liệu rất tinh vi và có thể mở rộng, lưu trữ các bộ dữ liệu lớn.
- Hadoop được thiết kế để hoạt động trên một trung tâm dữ liệu duy nhất. Cassandra được thiết kế để hoạt động trong môi trường trung tâm dữ liệu phân tán.
- Hadoop sử dụng kiến trúc master-slave với các hệ thống phân cấp. Cassandra sử dụng kiến trúc phân tán và cung cấp giao tiếp ngang hàng.
- Hadoop có thể hoạt động với các kiểu dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Cassandra cũng hỗ trợ kiểu dữ liệu có cấu trúc nhưng không thể hoạt động với hình ảnh.
- Hadoop hoạt động với mức nén tệp 10-15% để xử lý dữ liệu. Cassandra hoạt động với khả năng nén tệp khoảng 80% để xử lý tệp.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
Cập nhật lần cuối: ngày 22 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.
Sự so sánh này không đúng chỗ. Hadoop và Cassandra có nhiều điểm chung hơn những gì được nêu ở đây. Tôi tin rằng cần phải phân tích sâu hơn.
Tôi đồng ý với bạn, Bennett. Sự so sánh này chỉ làm trầy xước bề mặt. Còn rất nhiều điều cần cân nhắc khi lựa chọn giữa Hadoop và Cassandra.
Bài viết này rất toàn diện và được nghiên cứu kỹ lưỡng. Bảng so sánh giúp bạn dễ dàng hiểu được sự khác biệt giữa Hadoop và Cassandra. Mảnh tuyệt vời!
Sự so sánh rất khai sáng. Có vẻ như cả hai hệ thống đều lý tưởng cho các mục đích khác nhau. Hadoop để xử lý hàng loạt và Cassandra cho dữ liệu thời gian thực. Đây là rất nhiều thông tin.
Những lời giải thích chi tiết của cả Hadoop và Cassandra đều khá ấn tượng. Tôi thấy việc nhấn mạnh vào sự khác biệt của họ rất hữu ích để hiểu được khả năng độc đáo của họ. Công việc tuyệt vời!
Tôi đánh giá cao sự chú ý đến từng chi tiết trong việc giải thích kiến trúc và hoạt động của cả Hadoop và Cassandra. Rõ ràng là cả hai đều có ưu điểm và điều quan trọng là phải chọn đúng dựa trên yêu cầu dữ liệu cụ thể.
Tác giả đã làm rất tốt việc đơn giản hóa các khái niệm phức tạp. Tôi không biết về tính năng nén tệp 80% được Cassandra sử dụng. Cảm ơn bạn đã chia sẻ thông tin có giá trị này.