Sự khác biệt giữa Hadoop và Cassandra

Với lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra với tốc độ rất cao bởi sự bùng nổ mạnh mẽ của Internet of Things và việc sử dụng phương tiện truyền thông xã hội ngày càng tăng, khả năng lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này đã tăng lên. Hadoop là một trong những công cụ tinh vi được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu lớn như vậy, thường được gọi là Dữ liệu lớn. Cassandra là một cơ sở dữ liệu có khả năng mở rộng cao khác, dễ triển khai và quản lý. Nhưng đó là lựa chọn tốt nhất - Hadoop hoặc Cassandra?

Hadoop là gì?

Apache Hadoop là khung công tác thực tế để xử lý và lưu trữ khối lượng dữ liệu lớn, thường được gọi là Dữ liệu lớn Dữ liệu. Hadoop là nền tảng của tất cả các giải pháp Dữ liệu lớn. Một dự án của Quỹ phần mềm Apache, Hadoop là một hệ thống xử lý phân tán quy mô lớn được thiết kế để phân phối và xử lý một lượng lớn dữ liệu trên các nút trong cụm. Nó không nhằm mục đích thay thế các hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống; thực tế, Hadoop giúp sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ dễ dàng hơn bằng cách tăng tốc các hoạt động liên quan đến các tập dữ liệu lớn. Hadoop dựa trên mô hình lập trình MapReduce nổi tiếng phù hợp để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, được phân phối trên một cụm các nút, song song. Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) là hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu cho Hadoop chạy trên phần cứng hàng hóa và cung cấp truy cập song song, truyền trực tiếp đến một lượng lớn dữ liệu.

Cassandra là gì?

Apache Cassandra là một cơ sở dữ liệu hướng cột, được phân phối đầy đủ, cung cấp khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi vượt trội cho các cơ sở dữ liệu chủ đơn truyền thống. Cassandra là một cơ sở dữ liệu không liên quan, còn được gọi là cơ sở dữ liệu NoQuery dựa trên thiết kế phân phối của nó trên Dynamo của Amazon và mô hình dữ liệu của nó trên Google Bigtable - cơ sở dữ liệu NoQuery hiệu suất cao được xây dựng trên các công nghệ lưu trữ độc quyền của Google cho cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu lớn. Nó là một hệ thống quản lý phân tán được thiết kế để xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc trên các máy chủ hàng hóa. So với các cơ sở dữ liệu phân tán phổ biến khác như HBase, Voldermort và Riak, Apache Cassandra cung cấp giao diện mạnh mẽ và biểu cảm để mô hình hóa và truy vấn dữ liệu. Phần hay nhất về Cassandra là nó được phân phối có nghĩa là nó có khả năng chạy trên nhiều máy.

Sự khác biệt giữa Hadoop và Cassandra

Định nghĩa

- Hadoop là một khung công tác mã nguồn mở Apache được viết bằng Java, được thiết kế để xử lý một lượng lớn dữ liệu cần được xử lý ở quy mô khi bạn xử lý nhiều dữ liệu cùng một lúc theo kiểu truyền phát trực tuyến hoặc theo kiểu hàng loạt. Apache Cassandra, mặt khác, là một cơ sở dữ liệu phân tán đầy đủ, có khả năng mở rộng được thiết kế để xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc trên các máy chủ hàng hóa. Apache Cassandra cung cấp một giao diện mạnh mẽ và biểu cảm để mô hình hóa và truy vấn dữ liệu.

Triển khai

- Hadoop là một khung có thể mở rộng được thiết kế để triển khai trên phần cứng chi phí thấp. Lưu trữ HDFS được trải rộng trên một cụm các nút; một tệp lớn có thể được lưu trữ trên nhiều nút trong cụm. Nó được triển khai trong một trung tâm dữ liệu duy nhất, nhưng tất cả chúng đều nằm cùng vị trí địa lý với nhau. Cassandra, mặt khác, được triển khai theo kiểu rất phân tán như một nhóm các trường hợp mà tất cả đều biết về nhau. Dữ liệu có thể được đọc hoặc ghi vào bất kỳ trường hợp nào trong cụm, được gọi là nút, sẽ chuyển tiếp yêu cầu đến thể hiện nơi dữ liệu thuộc về.

Khung

- Apache Hadoop là một khung xử lý dữ liệu lớn dựa trên mô hình lập trình MapReduce nổi tiếng phù hợp để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, được phân phối trên một cụm các nút, song song. Nó là một hệ thống xử lý phân tán được thiết kế để phân phối và xử lý một lượng lớn dữ liệu trên các nút trong cụm. Cassandra, mặt khác, là một cơ sở dữ liệu NoQuery được phân phối đầy đủ, cung cấp một giao diện mạnh mẽ và biểu cảm duy nhất để mô hình hóa và truy vấn dữ liệu. Nó không giống như các hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống; trong thực tế, nó lưu trữ dữ liệu trong cặp giá trị chính. Không giống như Hadoop, Cassandra chủ yếu được sử dụng để xử lý dữ liệu thời gian thực.

Định dạng dữ liệu

- Hadoop có thể hoạt động với bất kỳ loại dữ liệu nào ở nhiều định dạng khác nhau, cho dù đó là cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không cấu trúc và bất cứ điều gì bạn có thể nghĩ đến - hình ảnh, JSON, XML, v.v. Cassandra, mặt khác, là một hệ thống quản lý phân tán được thiết kế để xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc trên các máy chủ hàng hóa. Trên hết, Cassandra không hỗ trợ hình ảnh.

Ngành kiến ​​trúc

- Hadoop theo một kiến ​​trúc nô lệ chủ bao gồm các nút chính và các nút nô lệ. NameMode là nút chủ và DataNodes là các nút tớ. Thông thường, trình nền DataNode chạy trên mỗi chế độ nô lệ và quản lý bộ lưu trữ được gắn vào mỗi DataNode. HDFS có thể được triển khai trên một loạt các máy chạy Java. Mặt khác, Cassandra lưu trữ dữ liệu trên các nút khác nhau với hệ thống phân tán ngang hàng, giúp vận hành và duy trì một cửa hàng phi tập trung dễ dàng hơn so với cửa hàng chính / nô lệ vì tất cả các nút đều giống nhau.

Hadoop vs Cassandra: Biểu đồ so sánh

Tóm lược

Hadoop là nền tảng của các giải pháp dữ liệu lớn cung cấp nền tảng tiên tiến để lưu trữ và phân tích số lượng lớn bộ dữ liệu và cải thiện hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Apache Hadoop cung cấp một khung phân tán, chịu lỗi để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu rất lớn trên các cụm hàng hóa. Cassandra là cơ sở dữ liệu hàng đầu của NoQuery, có những tiến bộ công nghệ tốt nhất từ ​​các bài báo về Động lực học và Bigtable để xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc trên các máy chủ hàng hóa. Bên cạnh đó, Cassandra rất tuyệt vời cho các giao dịch trực tuyến nhanh chóng trong khi Hadoop là lý tưởng để lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhanh hơn.