Différence entre Hadoop et Cassandra
Hadoop est un logiciel open source conçu pour gérer le traitement parallèle et principalement utilisé comme entrepôt de données pour un volume important de données. Un noyau de Hadoop est HDFS (système de fichiers distribué Hadoop) qui est basé sur Map-Reduce. Grâce à Map-Reduce, les données sont traitées en parallèle, dans plusieurs nœuds de CPU. Cela signifie que l'exécution d'applications lourdes n'est plus un défi, car cela pourrait être exécuté sur plusieurs nœuds dans un cluster. Explorons la carte-réduire. En fait, ce sont deux tâches différentes:
1. Map: C'est une tâche, qui prend les données d'entrée et les décompose en une paire clé-valeur, que nous appelons tuples.
2. Réduire: une fois que la tâche de carte a terminé son travail. Il est ensuite donné de réduire pour effectuer un ensemble encore plus petit de tuples.
La réduction est toujours effectuée après la tâche de mappage. Le cadre de réduction de carte se compose d'un JobTracker maître unique et d'un TaskTracker esclave, par nœud de cluster. HDFS se compose d'un seul NameNode, qui gère les métadonnées du système de fichiers et d'un ou plusieurs esclaves appelés DataNodes, qui sont chargés de stocker les données réelles.
Cassandra est une base de données NoSQL conçue pour les données transactionnelles en ligne à haute vitesse. La spécialité de Cassandra réside dans le fait qu'elle fonctionne sans un seul point de défaillance.
Cassandra utilise le protocole Gossip pour conserver l'état mis à jour des nœuds environnants dans le cluster. Dans le cas où un nœud tombe en panne, un autre nœud prend sa responsabilité, jusqu'à ce que le nœud défaillant ne soit pas écoulé. Tous les messages de potins possèdent une version qui leur est associée, donc lorsque les nœuds échangent les potins, les informations plus anciennes sont remplacées par une version plus récente de potins.
Cassandra prend en charge les données non structurées avec un schéma flexible.
Comparaison de face à face entre Hadoop vs Cassandra (Infographie)
Ci-dessous est la principale différence entre Hadoop et Cassandra
Différences clés entre Hadoop et Cassandra
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre Hadoop et Cassandra
1. Hadoop a distribué un système de fichiers conçu pour le traitement parallèle des données, tandis que Cassandra est une base de données NoSQL pour des transactions en ligne rapides.
2. Hadoop est préféré pour le traitement par lots de données massives, tandis que Cassandra est préféré pour le traitement en temps réel.
3. Hadoop fonctionne sur l'architecture maître-esclave, tandis que Cassandra travaille sur la communication poste à poste.
Tableau de comparaison Hadoop vs Cassandra
Voici la comparaison clé entre Hadoop et Cassandra
| Base de comparaison | Hadoop | Cassandra |
| Définition | Cadre de traitement des mégadonnées. | Il s'agit d'une base de données NoSQL distribuée, conçue pour gérer l'énorme quantité de données. Ici, NoSQL signifie que ce n'est pas comme une base de données conventionnelle. C'est plus comme hashmap / hashtable qui stocke les données, dans une paire clé-valeur. |
| Format pris en charge | Tout type de données peut être traité par Hadoop - structuré, semi-structuré, non structuré ou images. | Cassandra peut également gérer presque tous les ensembles de données structurées, semi-structurées et non structurées, mais pas les images. Cependant, Cassandra est connue pour ses meilleures performances sur un ensemble de données semi-structuré. |
| Usage | Hadoop est préféré pour le traitement par lots des données. | Cassandra est principalement considérée pour le traitement en temps réel. |
| Travail | Le noyau de Hadoop est HDFS, qui est la base d'autres composants analytiques pour la gestion des mégadonnées. | Cassandra fonctionne sur les meilleurs HDFS. |
| Paramètres CAP | Hadoop suit CP, c'est-à-dire la cohérence et la tolérance de partition. | Cassandra suit AP, c'est-à-dire la disponibilité et la tolérance de partition. |
| la communication | Hadoop utilise RPC / TCP et UDP pour la communication entre les nœuds d'un cluster. | Le protocole utilisé pour la communication entre les nœuds est le protocole Gossip. Le protocole Gossip continue de diffuser l'état du nœud à ses nœuds homologues dans le cluster. |
| Architecture | Hadoop suit la conception architecturale maître-esclave. Le nœud de nom fonctionne comme maître, tandis que le nœud de données fonctionne comme esclave. | Cassandra suit une architecture distribuée avec une communication d'égal à égal entre les nœuds. Tous les nœuds sont conçus pour jouer le même rôle dans un cluster. Chaque nœud est indépendant, tout en étant connecté aux autres nœuds du cluster. |
| Mode d'accès aux données | Il utilisait map-Reduce pour lire / écrire. | Cela utilise le langage de requête Cassandra. |
| Stockage des métadonnées | Hadoop possède un serveur de métadonnées centralisé. | Cassandra possède une famille de colonnes «inode» afin de stocker des informations sur les métadonnées |
| Tolérance aux pannes | Hadoop est vulnérable à l'échec. Si le nœud maître tombe en panne, tout va pour un lancer. | Comme Cassandra n'a pas de concept maître-esclave et tous les nœuds ont la même valeur. En cas de défaillance d'un nœud, les autres nœuds d'un cluster peuvent gérer la demande facilement. |
| Compression des données | Hadoop peut compresser des fichiers de 10 à 15% avec les meilleures techniques disponibles. | Cassandra peut compresser des fichiers jusqu'à 80% sans frais généraux. |
| Protection des données | L'audit des données et le contrôle d'accès vérifient l'autorisation utilisateur / groupe appropriée. | Les données sont protégées dans Cassandra avec la conception du journal de validation. La sécurité intégrée, comme les mécanismes de sauvegarde et de restauration, joue un rôle important. |
| Latence | La plage de temps de lecture Hadoop peut varier de centaines de millisecondes (dans le pire des cas) à des dizaines de millisecondes (dans le meilleur des cas). La latence en écriture est comparativement inférieure à la lecture, en raison d'un grand nombre de nœuds. | Cassandra est basée sur NoSQL, donc sa latence est moindre. Ses fonctions de lecture / écriture sont rapides. |
| Indexage | L'indexation est très difficile dans Hadoop. | L'indexation est simple dans Cassandra car les données sont stockées dans une paire clé-valeur. |
| Flux de données | Dans Hadoop, les données sont directement écrites dans le nœud de données. | Dans Cassandra, les données sont d'abord écrites dans la mémoire, dans un format de structure de mémoire connu sous le nom de mem-table. Une fois rempli, il est écrit sur le disque. |
| Modèle de stockage des données | HDFS est le système de fichiers dans Hadoop. Les fichiers volumineux sont divisés en morceaux, puis répliqués sur de nombreux nœuds. | La famille de colonnes d'espace de clés est le concept suivi par Cassandra pour stocker les données. Il introduit des index primaires et secondaires pour une haute disponibilité des données. |
| Facteur de réplication | Hadoop a un facteur de réplication de 3 par défaut. | Une valeur par défaut du facteur de réplication dans Cassandra est le nombre de nœuds dans un centre de données. |
Conclusion - Hadoop vs Cassandra
Cassandra est le bon choix en matière d'évolutivité, de haute disponibilité et de faible latence sans compromettre les performances.
Cependant, Hadoop est un excellent choix pour le stockage de données, la recherche de données, l'analyse de données et la communication de données volumineuses. Hadoop n'est pas suggérable pour les analyses en temps réel.
Hadoop et Cassandra peuvent être une bonne technologie pour effectuer deux activités en parallèle:
1. Analyse des données générées via un Web, un mobile, etc.
2. Servir la demande en ligne instantanément.
Cela peut conduire à une extraction plus rapide et plus approfondie des informations avec moins de temps. Les mégadonnées continueront de croître, et donc la technologie comme Hadoop, Cassandra sera toujours mise à jour et dirigera ce monde des mégadonnées.
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