Différence entre Hadoop et Elasticsearch
Hadoop est un cadre qui aide à gérer les données volumineuses en une fraction de secondes, où les méthodes traditionnelles ne parviennent pas à gérer. Il faut le soutien de plusieurs machines pour exécuter le processus en parallèle de manière distribuée. Elasticsearch fonctionne comme un sandwich entre Logstash et Kibana. Lorsque Logstash est tenu de récupérer les données à partir de n'importe quelle source de données, la recherche élastique analyse les données et enfin, kibana en donne des informations exploitables. Cette solution rend les applications plus puissantes pour travailler dans des exigences ou des demandes de recherche complexes.
Voyons maintenant le sujet en détail avec impatience:
Son mode unique de gestion des données (spécialement conçu pour le Big data), qui comprend un processus de stockage, de traitement et d'analyse de bout en bout. Cette façon unique est appelée MapReduce. Les développeurs écrivent les programmes dans le cadre MapReduce pour exécuter les données étendues en parallèle sur les processeurs distribués.
La question se pose alors, une fois les données distribuées pour le traitement dans différentes machines, comment la sortie est-elle accumulée de manière similaire?
La réponse est que MapReduce génère une clé unique qui est ajoutée aux données distribuées sur diverses machines. MapReduce assure le suivi du traitement des données. Et une fois cela fait, cette clé unique est utilisée pour rassembler toutes les données traitées. Cela donne la sensation de tout le travail effectué sur une seule machine.
L'évolutivité et la fiabilité sont parfaitement prises en charge dans MapReduce de Hadoop. Voici quelques fonctionnalités de MapReduce:
- La carte réduit ensuite: pour exécuter un travail, il est divisé en segments individuels appelés tâche. La fonction de mappage s'exécutera toujours en premier pour toutes les tâches, puis seule la fonction de réduction apparaîtra dans l'image. L'ensemble du processus sera appelé terminé uniquement lorsque la fonction de réduction termine son travail pour toutes les tâches distribuées.
- Tolérance aux pannes: prenez un scénario, lorsqu'un nœud tombe en panne pendant le traitement de la tâche? Le rythme cardiaque de ce nœud n'atteint pas le moteur de MapReduce ou, par exemple, le nœud maître. Ensuite, dans ce cas, le nœud maître assigne cette tâche à un nœud différent pour terminer la tâche. De plus, les données non traitées et traitées sont conservées dans HDFS (Hadoop Distributed File System), qui est une couche de stockage de Hadoop avec un facteur de réplication par défaut de 3. Cela signifie que si un nœud tombe en panne, il y a encore deux nœuds vivants avec les mêmes données.
- Flexibilité: vous pouvez stocker tout type de données: structurées, semi-structurées ou non structurées.
- Synchronisation: La synchronisation est une caractéristique intégrée de Hadoop. Cela garantit que la réduction ne démarrera que si toutes les fonctions du mappeur ont terminé leur tâche. «Shuffle» et «Sort» est le mécanisme qui rend la sortie du travail plus fluide. Elasticsearch est un outil analytique simple mais puissant basé sur JSON pour l'indexation de documents et la recherche de texte intégral.
Fig.2
Dans ELK, tous les composants sont open source. ELK prend une grande impulsion dans l'environnement informatique pour l'analyse des journaux, l'analyse Web, l'intelligence d'affaires, l'analyse de conformité, etc. ELK est adapté aux entreprises où des demandes ad hoc arrivent et où les données doivent être rapidement analysées et visualisées.
ELK est un excellent outil pour les startups Tech qui ne peuvent pas se permettre d'acheter une licence pour un produit d'analyse de journal comme Splunk. De plus, les produits open source ont toujours été au centre de l'industrie informatique.
Comparaisons tête à tête entre Hadoop et Elasticsearch (infographie)
Voici les 9 meilleures comparaisons entre Hadoop et Elasticsearch
Différence clé entre Hadoop et Elasticsearch
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre Hadoop et Elasticsearch:
- Hadoop a distribué un système de fichiers conçu pour le traitement parallèle des données, tandis qu'ElasticSearch est le moteur de recherche.
- Hadoop offre beaucoup plus de flexibilité avec une variété d'outils, par rapport à ES.
- Hadoop peut stocker beaucoup de données, contrairement à ES.
- Hadoop peut gérer un traitement étendu et une logique complexe, où ES ne peut gérer qu'un traitement limité et un type de logique d'agrégation de base.
Tableau de comparaison Hadoop vs Elasticsearch
| Base de comparaison | Hadoop | Elasticsearch |
| Principe de fonctionnement | Basé sur MapReduce | Basé sur JSON et donc sur un langage spécifique au domaine |
| Complexité | La gestion de MapReduce est relativement complexe | DSL basé sur JSON est assez facile à comprendre et à mettre en œuvre |
| Schéma | Hadoop est basé sur la technologie NoSQL, d'où sa facilité de téléchargement de données dans n'importe quel format de valeur-clé | ES recommande que les données soient au format générique de valeur-clé avant le téléchargement |
| Transfert groupé | Le téléchargement en masse n'est pas difficile ici | Les ES possèdent une certaine limite de tampon. Mais cela pourrait être étendu après l'analyse de l'échec survenu à ce moment-là. |
| Installer | 1.La configuration de Hadoop dans un environnement de production est facile et extensible.
2. La configuration des clusters Hadoop est plus fluide que ES. | 1.La configuration d'ES implique une estimation proactive du volume de données. De plus, la configuration initiale nécessite également une méthode de hit et d'essai. De nombreux paramètres doivent être modifiés lorsque le volume de données augmente. Par exemple, Shard par index doit être configuré lors de la création initiale d'un index. Si cela nécessite une modification, cela ne peut pas être fait. Vous devrez en créer un nouveau.
2.La configuration du cluster ElasticSearch est plus sujette aux erreurs. |
| Utilisation d'Analytics | Hadoop avec HBase n'a pas ces capacités de recherche avancée et de recherche analytique comme ES | Analytics est plus avancé et les requêtes de recherche sont matures dans ES |
| Langages de programmation pris en charge | Hadoop n'a pas une variété de langages de programmation le supportant. | ES a beaucoup de Ruby, Lua, Go etc., qui ne sont pas là à Hadoop |
| Utilisation préférée | Pour le traitement par lots | Requêtes et résultats en temps réel |
| Fiabilité | Hadoop est fiable de l'environnement de test jusqu'à l'environnement de production | ES est fiable dans un environnement de petite et moyenne taille. Cela ne convient pas dans un environnement de production, où de nombreux centres de données et clusters existent. |
Conclusion - Hadoop vs Elasticsearch
À la fin, cela dépend en fait du type de données, du volume et du cas d'utilisation sur lesquels on travaille. Si la recherche simple et l'analyse Web sont au centre, Elasticsearch est préférable d'y aller. Alors que s'il y a une forte demande de mise à l'échelle, un volume de données et une compatibilité avec des outils tiers, l'instance Hadoop est la réponse. Cependant, l'intégration de Hadoop avec ES ouvre un nouveau monde pour les applications lourdes et volumineuses. Tirer parti de la pleine puissance de Hadoop et Elasticsearch peut donner une bonne plate-forme pour enrichir la valeur maximale des mégadonnées.
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