Diferencia entre Hadoop y Elasticsearch
Hadoop es un marco que ayuda a manejar los datos voluminosos en una fracción de segundos, donde las formas tradicionales no se pueden manejar. Se necesita el soporte de múltiples máquinas para ejecutar el proceso en paralelo de manera distribuida. Elasticsearch funciona como un sándwich entre Logstash y Kibana. Cuando Logstash es responsable de obtener los datos de cualquier fuente de datos, la búsqueda elástica analiza los datos y, por último, kibana ofrece información útil. Esta solución hace que las aplicaciones sean más potentes para trabajar en requisitos o demandas de búsqueda complejos.
Ahora veamos el tema en detalle:
Su forma única de gestión de datos (especialmente diseñada para Big Data), que incluye un proceso de almacenamiento, procesamiento y análisis de extremo a extremo. Esta forma única se denomina MapReduce. Los desarrolladores escriben los programas en el marco de MapReduce, para ejecutar los datos extensos en paralelo a través de procesadores distribuidos.
Entonces surge la pregunta, después de que los datos se distribuyen para su procesamiento en diferentes máquinas, ¿cómo se acumula la producción de manera similar?
La respuesta es que MapReduce genera una clave única que se agrega con datos distribuidos en varias máquinas. MapReduce realiza un seguimiento del procesamiento de datos. Y una vez que está hecho, esa clave única se usa para juntar todos los datos procesados. Esto da la sensación de todo el trabajo realizado en una sola máquina.
La escalabilidad y la fiabilidad están perfectamente cuidadas en MapReduce of Hadoop. A continuación se presentan algunas funcionalidades de MapReduce:
- El mapa luego se reduce: para ejecutar un trabajo, se divide en fragmentos individuales que se denominan tareas. La función de mapeador siempre se ejecutará primero para todas las tareas, luego solo la función de reducción aparecerá en la imagen. Todo el proceso se llamará completado solo cuando la función reducir complete su trabajo para todas las tareas distribuidas.
- Tolerante a fallas: ¿ Toma un escenario, cuando un nodo se cae mientras procesa la tarea? El latido de ese nodo no llega al motor de MapReduce ni dice el nodo maestro. Luego, en ese caso, el nodo Maestro asigna esa tarea a un nodo diferente para finalizar la tarea. Además, los datos no procesados y procesados se guardan en HDFS (Hadoop Distributed File System), que es la capa de almacenamiento de Hadoop con un factor de replicación predeterminado de 3. Esto significa que, si un nodo se cae, todavía hay dos nodos vivos con los mismos datos.
- Flexibilidad: puede almacenar cualquier tipo de datos: estructurados, semiestructurados o no estructurados.
- Sincronización: la sincronización es una característica incorporada de Hadoop. Esto asegura que reducir solo comenzará si todas las funciones del mapeador se realizan con su tarea. "Mezclar" y "Ordenar" es el mecanismo que hace que la salida del trabajo sea más fluida. Elasticsearch es una herramienta analítica simple pero potente basada en JSON para la indexación de documentos y la poderosa búsqueda de texto completo.
Figura 2
En ELK, todos los componentes son de código abierto. ELK está tomando un gran impulso en el entorno de TI para el análisis de registros, análisis web, inteligencia empresarial, análisis de cumplimiento, etc. ELK es apto para los negocios donde llegan solicitudes ad hoc y los datos deben analizarse y visualizarse rápidamente.
ELK es una gran herramienta para las nuevas empresas de tecnología que no pueden permitirse comprar una licencia para productos de análisis de registros como Splunk. Además, los productos de código abierto siempre han sido el foco de atención en la industria de TI.
Comparaciones cara a cara entre Hadoop y Elasticsearch (infografía)
A continuación se muestran las 9 mejores comparaciones entre Hadoop y Elasticsearch
Diferencia clave entre Hadoop y Elasticsearch
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre Hadoop y Elasticsearch:
- Hadoop ha distribuido un sistema de archivos diseñado para el procesamiento de datos en paralelo, mientras que ElasticSearch es el motor de búsqueda.
- Hadoop ofrece mucha más flexibilidad con una variedad de herramientas, en comparación con ES.
- Hadoop puede almacenar una gran cantidad de datos, mientras que ES no.
- Hadoop puede manejar un procesamiento extenso y una lógica compleja, donde ES solo puede manejar un procesamiento limitado y una lógica de agregación básica.
Tabla comparativa de Hadoop vs Elasticsearch
| Bases de comparación | Hadoop | Elasticsearch |
| Principio de funcionamiento | Basado en MapReduce | Basado en JSON y, por lo tanto, lenguaje específico del dominio |
| Complejidad | El manejo de MapReduce es relativamente complejo | DSL basado en JSON es bastante fácil de entender e implementar |
| Esquema | Hadoop se basa en la tecnología NoSQL, por lo tanto, es fácil cargar datos en cualquier formato de valor clave | ES recomienda que los datos estén en formato genérico de clave-valor antes de cargar |
| Subida masiva | La carga masiva no es un desafío aquí | ES posee algún límite de búfer. Pero eso podría extenderse después de analizar el fallo ocurrido en ese momento. |
| Preparar | 1. Configurar Hadoop en un entorno de producción es fácil y ampliable.
2. La configuración de clústeres de Hadoop es más sencilla que ES. | 1. La configuración de ES implica una estimación proactiva del volumen de datos. Además, la configuración inicial requiere también un método de prueba y éxito. Muchos ajustes deben cambiarse cuando aumenta el volumen de datos. Por ejemplo, Shard por índice debe configurarse en la creación inicial de un índice. Si eso necesita un ajuste que no se puede hacer. Tendrás que crear uno nuevo.
La configuración del clúster ElasticSearch es más propensa a errores. |
| Uso analítico | Hadoop con HBase no tiene esa capacidad de búsqueda avanzada y búsqueda analítica como ES | El análisis es más avanzado y las consultas de búsqueda maduran en ES |
| Lenguajes de programación soportados | Hadoop no tiene una variedad de lenguajes de programación que lo admitan. | ES tiene muchos Ruby, Lua, Go, etc., que no están en Hadoop |
| Uso preferido | Para procesamiento por lotes | Consultas en tiempo real y resultado |
| Fiabilidad | Hadoop es confiable desde el entorno de prueba hasta el entorno de producción | ES es confiable en un entorno pequeño y mediano. Esto no cabe en un entorno de producción, donde existen muchos centros de datos y clústeres. |
Conclusión - Hadoop vs Elasticsearch
Al final, en realidad depende del tipo de datos, el volumen y el caso de uso, en el que se está trabajando. Si el enfoque es la búsqueda simple y el análisis web, entonces Elasticsearch es mejor. Mientras que si existe una gran demanda de escalado, un volumen de datos y compatibilidad con herramientas de terceros, la instancia de Hadoop es la respuesta. Sin embargo, la integración de Hadoop con ES abre un nuevo mundo para aplicaciones pesadas y grandes. Aprovechar al máximo la potencia de Hadoop y Elasticsearch puede proporcionar una buena plataforma para enriquecer el máximo valor de los grandes datos.
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