处理大量数据并不容易，因为在存储数据的过程中只要有一个小错误就会导致整个数据被破坏甚至丢失。
因此，数据平台需要复杂且配备齐全，以处理此类大型数据集的存储和操作。
关键精华
- Hadoop 擅长批量处理和处理大量结构化和非结构化数据，而 Cassandra 则专为实时、高可用性和高写入负载场景而设计。
- Hadoop 依赖 HDFS 进行数据存储，提供容错和数据复制，而 Cassandra 使用分布式和去中心化的存储模型。
- Hadoop 的生态系统包括 MapReduce、Hive 和 Pig 等工具，而 Cassandra 的 CQL 语言提供类似 SQL 的查询功能。
Hadoop 与卡桑德拉
Hadoop 是一种数据处理框架，可以跨计算机集群对大型数据集进行分布式存储和处理。 卡桑德拉 是一个分布式NoSQL数据库管理系统，它使用对等架构来确保高可用性和容错性。
Hadoop 是 Apache 设计的数据存储框架。 该软件基于 Java 构建，提供必要的数据存储以及处理大型数据集所需的操作功能。
它是一个开源框架，专为在低成本和原始硬件上部署而设计。 Hadoop 允许将单个文件存储在多个节点中。
卡桑德拉 是由 Apache 开发的功能强大且复杂的数据存储平台。 它旨在部署在分布式服务器网络上。
因此，它为大型服务器网络提供了一个单一的数据存储框架，其中文件作为节点存储在可从不同服务器访问的集群中。
对比表
| 比较参数 | Hadoop的 | 卡桑德拉 |
|---|---|---|
| 定义 | Hadoop 是 Apache 设计的开源数据处理和处理框架 | Cassandra 是一个高度复杂且高度可扩展的数据处理框架，旨在存储大型数据集 |
| 操作 | 它旨在在单个数据中心上运行 | 它被设计为在分布式数据中心环境中运行 |
| 建筑 | Hadoop 使用具有层次结构的主从架构 | Cassandra 使用分布式架构并提供点对点通信 |
| 资料类型 | Hadoop 可以处理结构化、非结构化和半结构化数据类型 | Cassandra 也支持结构化数据类型，但它不能处理图像 |
| 文件压缩 | Hadoop 使用 10-15% 的文件压缩来处理数据 | Cassandra 使用大约 80% 的文件压缩来处理文件 |
什么是 Hadoop？
Hadoop 是 Apache 设计的用于存储和处理大数据的开源框架。 它支持不同的数据类型，可以存储大量数据供以后检索。
数据以集群的形式存储在分布式处理系统中，整个平台跨越数据中心。
因此，如果服务器位于同一个地理位置，则可以从数据中心内的不同位置获取数据。
Hadoop 使用 Master-Slave 架构来存储数据，因此遵循层次结构以保持干净高效的存储。 Hadoop 支持结构化、非结构化和半结构化数据类型，包括图像。
该平台根据最适合处理大量数据的 MapReduce 编程模型运行。 该程序通过创建节点集群并在节点之间分发数据来运行。
因此，由于节点可从数据中心内的不同位置使用，因此增加了数据的可用性和检索。 用于管理这种格式数据的文件系统称为 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。
10-15% 的压缩用于存储数据。 与传统的数据库方法相比，这可以提供更快的体验。
Hadoop提供的可扩展性也远高于传统数据库，增加了Hadoop存储海量数据集的能力。
什么是卡桑德拉？
Cassandra 是由 Apache 设计的一个功能强大且复杂的数据存储框架。 它是一个 NoSQL 数据库，旨在提供高速数据存储功能，并提高文件的可用性。
它是一个分布式数据存储框架，旨在部署在大型服务器网络上。 因此，这些文件可用于数据中心的不同服务器，并且可以从所有服务器检索存储的数据。
Cassandra框架的设计基于 发电机 来自 Amazon 的框架，它使用相同的 NoSQL 格式。
这允许框架在分布式网络中存储大量数据，可从服务器网络内的任何地方访问。
Cassandra 支持结构化、非结构化和半结构化数据集，但不支持图像文件。 因此图像文件不能使用框架存储。
Cassandra 的最大特点是它的可扩展性。 它使用分布式架构并提供点对点通信。 这增加了存储的可扩展性以及整个过程的速度。
数据存储在集群内的节点中。 可以从集群内读取或写入节点，并且由于它处于分布式环境中，因此可以从网络中的任何机器执行该过程。
Hadoop 和 Cassandra 之间的主要区别
- Hadoop 是由 Apache 设计的开源数据处理和处理框架。 Cassandra 是一个高度复杂且可扩展的数据处理框架，用于存储大型数据集。
- Hadoop 旨在在单个数据中心上运行。 Cassandra 旨在在分布式数据中心环境中运行。
- Hadoop 使用具有层次结构的主从架构。 Cassandra 使用分布式架构并提供点对点通信。
- Hadoop 可以处理结构化、非结构化和半结构化数据类型。 Cassandra 还支持结构化数据类型，但不能处理图像。
- Hadoop 使用 10-15% 的文件压缩来处理数据。 Cassandra 使用大约 80% 的文件压缩来处理文件。
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6676732/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7122921/
最后更新时间：22 年 2023 月 XNUMX 日
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Sandeep Bhandari 拥有塔帕尔大学计算机工程学士学位（2006 年）。 他在技术领域拥有 20 年的经验。 他对各种技术领域都有浓厚的兴趣，包括数据库系统、计算机网络和编程。 你可以在他的网站上阅读更多关于他的信息 生物页面.
这种比较没有切中要害。 Hadoop 和 Cassandra 的共同点比这里强调的要多得多。我认为有必要进行更深入的分析。
我同意你的观点，贝内特。这种比较只是触及了表面。在 Hadoop 和 Cassandra 之间进行选择时，还有很多需要考虑的因素。
这篇文章非常全面，研究也很深入。通过比较表可以轻松了解 Hadoop 和 Cassandra 之间的差异。很棒的作品！
这种比较非常有启发性。看起来这两个系统都适合不同的目的。 Hadoop 用于批处理，Cassandra 用于实时数据。这是非常有用的。
Hadoop和Cassandra的详细解释都令人印象深刻。我发现强调他们的差异对于理解他们独特的能力非常有帮助。优秀作品！
我很欣赏在解释 Hadoop 和 Cassandra 的架构和操作时对细节的关注。很明显，两者都有各自的优点，根据具体的数据要求选择正确的一种很重要。
作者在简化复杂概念方面做得很好。我不知道 Cassandra 使用 80% 文件压缩。感谢您分享这些宝贵的信息。