Diferencia entre Hadoop y Cassandra
Hadoop es un software de código abierto que está diseñado para manejar el procesamiento en paralelo y se utiliza principalmente como un almacén de datos para grandes volúmenes de datos. Un núcleo de Hadoop es HDFS (sistema de archivos distribuido de Hadoop) que se basa en Map-reduce. A través de Map-reduce, los datos se procesan en paralelo, en múltiples nodos de CPU. Eso significa que ejecutar aplicaciones pesadas ya no es un desafío, ya que esto podría ejecutarse en múltiples nodos en un clúster. Exploremos el Mapa-reducir. En realidad, estas son dos tareas diferentes:
1. Mapa: es una tarea que toma los datos de entrada y los divide en un par clave-valor, que llamamos tuplas.
2. Reducir: después de que la tarea de mapa complete su trabajo. Luego se le da a reducir para realizar un conjunto aún más pequeño de tuplas.
La reducción siempre se realiza después de la tarea de mapa. El marco map-reduce consta de un único JobTracker maestro y un TaskTracker esclavo, por nodo de clúster. HDFS consta de un único NameNode, que administra los metadatos del sistema de archivos y uno o más esclavos conocidos como DataNodes, que son responsables de almacenar los datos reales.
Cassandra es una base de datos NoSQL que está diseñada para datos transaccionales en línea de alta velocidad. La especialidad de Cassandra radica en el hecho de que funciona sin un solo punto de falla.
Cassandra utiliza el protocolo de chismes, para mantener el estado actualizado de los nodos circundantes en el clúster. En caso de que un nodo se caiga, otro nodo asume su responsabilidad, hasta que el nodo con tiempo de falla no esté activo. Todos los mensajes de chismes poseen una versión asociada, por lo que cuando los nodos intercambian los chismes, una versión más nueva de los chismes sobrescribe la información más antigua.
Cassandra admite datos no estructurados con un esquema flexible.
Comparación cabeza a cabeza entre Hadoop y Cassandra (infografía)
A continuación se muestra la diferencia entre los 17 principales entre Hadoop y Cassandra
Diferencias clave entre Hadoop y Cassandra
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre Hadoop y Cassandra
1. Hadoop ha distribuido un sistema de archivos diseñado para el procesamiento paralelo de datos, mientras que Cassandra es una base de datos NoSQL para transacciones rápidas en línea.
2. Hadoop es el preferido para el procesamiento masivo de lotes de datos, mientras que Cassandra es el preferido para el procesamiento en tiempo real.
3. Hadoop trabaja en la arquitectura maestro-esclavo, mientras que Cassandra trabaja en la comunicación entre pares.
Tabla comparativa de Hadoop vs Cassandra
A continuación se muestra la comparación clave entre Hadoop vs Cassandra
| Bases de comparación | Hadoop | Cassandra |
| Definición | Gran marco de procesamiento de datos. | Es una base de datos NoSQL distribuida, diseñada para administrar la gran cantidad de datos. Aquí NoSQL significa que no es como una base de datos convencional. Es más como hashmap / hashtable que almacena datos, en un par clave-valor. |
| Formato soportado | Hadoop puede manejar cualquier tipo de datos: estructurados, semiestructurados, no estructurados o imágenes. | Cassandra también puede manejar casi todos los conjuntos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, pero no las imágenes. Sin embargo, se sabe que Cassandra se desempeña mejor en un conjunto de datos semiestructurado. |
| Uso | Se prefiere Hadoop para el procesamiento por lotes de datos. | Cassandra se considera principalmente para el procesamiento en tiempo real. |
| Trabajo | El núcleo de Hadoop es HDFS, que es la base de otros componentes analíticos para manejar grandes datos. | Cassandra trabaja en HDFS superior. |
| Parámetros CAP | Hadoop sigue CP, es decir, consistencia y tolerancia de partición. | Cassandra sigue AP, es decir, disponibilidad y tolerancia de partición. |
| Comunicación | Hadoop usa RPC / TCP y UDP para la comunicación entre nodos en un clúster. | El protocolo utilizado para la comunicación entre nodos es el protocolo de chismes. El protocolo de chismes sigue transmitiendo el estado del nodo a sus nodos pares en el clúster. |
| Arquitectura | Hadoop sigue el diseño arquitectónico maestro-esclavo. El nodo de nombre funciona como maestro, mientras que el nodo de datos funciona como esclavo. | Cassandra sigue la arquitectura distribuida con comunicación de igual a igual entre nodos. Todos los nodos están diseñados para desempeñar el mismo papel en un clúster. Cada nodo es independiente, mientras que al mismo tiempo está conectado con otros nodos en el clúster. |
| Modo de acceso a datos | Utilizaba map-reduce para leer / escribir. | Esto usa el lenguaje de consulta Cassandra. |
| Almacenamiento de metadatos | Hadoop posee un servidor de metadatos centralizado. | Cassandra posee una familia de columnas 'inodo' para almacenar información de metadatos |
| Tolerancia a fallos | Hadoop es vulnerable al fracaso. Si el nodo maestro se cae, todo vale para un lanzamiento. | Como Cassandra no tiene un concepto maestro-esclavo y todos los nodos tienen el mismo valor. En caso de falla de cualquier nodo, el resto de los nodos en un clúster pueden manejar la solicitud fácilmente. |
| Compresión de datos | Hadoop puede comprimir archivos 10-15% con las mejores técnicas disponibles. | Cassandra puede comprimir archivos hasta el 80% sin gastos generales. |
| Protección de Datos | La auditoría de datos y el control de acceso verifican el permiso apropiado del usuario / grupo. | Los datos están protegidos en Cassandra con diseño de registro de confirmación. La seguridad integrada como los mecanismos de copia de seguridad y restauración juega un papel importante. |
| Latencia | El rango de tiempo de lectura de Hadoop puede variar de cientos de milisegundos (en el peor de los casos) a decenas de milisegundos (en el mejor de los casos). La latencia de escritura es comparativamente menor que la lectura, debido a una gran cantidad de nodos. | Cassandra se basa en NoSQL, por lo tanto, su latencia es menor. Sus funciones de lectura / escritura son rápidas. |
| Indexación | La indexación es muy difícil en Hadoop. | La indexación es simple en Cassandra porque los datos se almacenan en un par clave-valor. |
| Flujo de datos | En Hadoop, los datos se escriben directamente en el nodo de datos. | En Cassandra, los datos se escriben primero en la memoria, en un formato de estructura de memoria que se conoce como mem-table. Una vez que está lleno, se escribe en el disco. |
| Modelo de almacenamiento de datos | HDFS es el sistema de archivos en Hadoop. Los archivos grandes se dividen en fragmentos y luego se replican en muchos nodos. | La familia de columnas espaciales Keys es el concepto seguido por Cassandra para almacenar los datos. Introduce índices primarios y secundarios para una alta disponibilidad de datos. |
| Factor de replicación | Hadoop tiene un factor de replicación de 3 por defecto. | Un valor predeterminado del factor de replicación en Cassandra es el número de nodos en un centro de datos. |
Conclusión - Hadoop vs Cassandra
Cassandra es la elección correcta cuando se trata de escalabilidad, alta disponibilidad, baja latencia sin comprometer el rendimiento.
Sin embargo, Hadoop es excelente cuando se necesita almacenamiento de datos, búsqueda de datos, análisis de datos e informes de datos de datos voluminosos. Hadoop no es sugestionable para análisis en tiempo real.
Hadoop junto con Cassandra puede ser una buena tecnología para realizar dos actividades en paralelo:
1. Análisis de datos generados a través de una web, móvil, etc.
2. Servir la solicitud en línea al instante.
Esto puede conducir a una extracción más profunda y más rápida de ideas con menos tiempo. Big data seguirá creciendo y, por lo tanto, la tecnología como Hadoop, Cassandra siempre se mantendrá actualizada y gobernando este mundo de big data.
Artículo recomendado
Esta ha sido una guía de la diferencia entre Hadoop y Cassandra. Aquí hemos discutido su significado, comparación directa, diferencias clave y conclusiones. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Descubra las 8 increíbles diferencias entre Talend y SSIS
- Data Science vs Artificial Intelligence - 9 Comparación impresionante
- Las 7 mejores diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado
- Minería de texto vs análisis de texto: cuál es mejor
- Hadoop vs Spark: diferencias
- Introducción del protocolo de datagramas de usuario