Diferença entre o Hadoop e o Elasticsearch
O Hadoop é uma estrutura que ajuda a manipular dados volumosos em uma fração de segundos, onde as formas tradicionais estão falhando. É necessário o suporte de várias máquinas para executar o processo paralelamente de maneira distribuída. O Elasticsearch funciona como um sanduíche entre o Logstash e o Kibana. Onde o Logstash é responsável por buscar os dados de qualquer fonte de dados, a pesquisa elástica analisa os dados e, por fim, o kibana fornece informações úteis a partir deles. Essa solução torna os aplicativos mais poderosos para trabalhar em requisitos ou demandas complexas de pesquisa.
Agora, vamos olhar para o tópico em detalhes:
Sua maneira exclusiva de gerenciamento de dados (especialmente projetada para Big Data), que inclui um processo completo de armazenamento, processamento e análise. Essa maneira exclusiva é denominada como MapReduce. Os desenvolvedores escrevem os programas na estrutura MapReduce, para executar os extensos dados em paralelo entre os processadores distribuídos.
Surge então a questão: depois que os dados são distribuídos para processamento em máquinas diferentes, como a produção é acumulada de maneira semelhante?
A resposta é que o MapReduce gera uma chave exclusiva que é anexada aos dados distribuídos em várias máquinas. O MapReduce mantém o controle do processamento de dados. E uma vez feito, essa chave exclusiva é usada para reunir todos os dados processados. Isso dá a sensação de todo o trabalho realizado em uma única máquina.
Escalabilidade e confiabilidade são perfeitamente tratadas no MapReduce do Hadoop. Abaixo estão algumas funcionalidades do MapReduce:
- O mapa, em seguida, Reduzir: Para executar um trabalho, ele é dividido em partes individuais, chamadas de tarefa. A função Mapper sempre será executada primeiro para todas as tarefas e, em seguida, apenas a função de redução será exibida. Todo o processo será chamado concluído somente quando a função reduzir concluir seu trabalho para todas as tarefas distribuídas.
- Tolerante a falhas: Em um cenário, quando um nó fica inativo durante o processamento da tarefa? A pulsação desse nó não alcança o mecanismo do MapReduce ou diz o nó Mestre. Então, nesse caso, o nó Mestre atribui essa tarefa a algum nó diferente para concluir a tarefa. Além disso, os dados não processados e processados são mantidos no HDFS (Hadoop Distributed File System), que é a camada de armazenamento do Hadoop com fator de replicação padrão de 3. Isso significa que, se um nó cair, ainda existem dois nós ativos com os mesmos dados.
- Flexibilidade: você pode armazenar qualquer tipo de dados: estruturado, semiestruturado ou não estruturado.
- Sincronização: a sincronização é uma característica incorporada do Hadoop. Isso garante que a redução será iniciada apenas se todas as funções do mapeador forem concluídas com sua tarefa. “Shuffle” e “Sort” são o mecanismo que facilita a saída do trabalho. O Elasticsearch é uma ferramenta analítica simples, porém poderosa, baseada em JSON para indexação de documentos e pesquisa de texto completo.
Figura 2
No ELK, todos os componentes são de código aberto. O ELK está dando um grande impulso no ambiente de TI para análise de logs, análise da web, inteligência de negócios, análise de conformidade etc. O ELK é adequado para negócios em que solicitações ad hoc chegam e os dados precisam ser analisados e visualizados rapidamente.
O ELK é uma ótima ferramenta para as startups de tecnologia que não podem comprar uma licença para produtos de análise de log como o Splunk. Além disso, os produtos de código aberto sempre foram o foco no setor de TI.
Comparações cara a cara entre Hadoop vs Elasticsearch (Infographics)
Abaixo estão as 9 principais comparações entre Hadoop e Elasticsearch
Diferença de chave entre Hadoop e Elasticsearch
Abaixo estão as listas de pontos, descrevem as principais diferenças entre o Hadoop e o Elasticsearch:
- O Hadoop distribuiu um sistema de arquivos projetado para processamento de dados paralelo, enquanto o ElasticSearch é o mecanismo de pesquisa.
- O Hadoop fornece muito mais flexibilidade com uma variedade de ferramentas, em comparação com o ES.
- O Hadoop pode armazenar muitos dados, enquanto o ES não pode.
- O Hadoop pode lidar com processamento extensivo e lógica complexa, onde o ES pode lidar apenas com processamento limitado e tipo básico de lógica de agregação.
Tabela de comparação Hadoop vs Elasticsearch
| Base de comparação | Hadoop | Elasticsearch |
| Princípio de trabalho | Baseado no MapReduce | Baseado em JSON e, portanto, em linguagem específica de domínio |
| Complexidade | A manipulação do MapReduce é comparativamente complexa | O DSL baseado em JSON é bastante fácil de entender e implementar |
| Esquema | O Hadoop é baseado na tecnologia NoSQL, portanto, é fácil carregar dados em qualquer formato de valor-chave | A ES recomenda que os dados estejam no formato genérico de valor-chave antes de fazer o upload |
| Upload em massa | O upload em massa não é desafiador aqui | O ES possui algum limite de buffer. Mas isso poderia ser estendido após a análise da falha ocorrida naquele momento. |
| Configuração | 1.Configurar o Hadoop em um ambiente de produção é fácil e extensível.
2. A configuração de clusters do Hadoop é mais suave que o ES. | 1. A configuração do ES envolve uma estimativa proativa do volume de dados. Além disso, a configuração inicial também requer o método de teste e teste. Muitas configurações precisam ser alteradas quando o volume de dados aumenta. Por exemplo, o Shard por índice deve ser configurado na criação inicial de um índice. Se isso precisa de um ajuste, isso não pode ser feito. Você terá que criar um novo.
2.A configuração do cluster ElasticSearch é mais suscetível a erros. |
| Uso do Analytics | O Hadoop com HBase não possui recursos avançados de pesquisa e pesquisa analítica, como o ES | O Analytics é mais avançado e as consultas de pesquisa amadurecem no ES |
| Linguagens de programação suportadas | O Hadoop não tem uma variedade de linguagens de programação para suportá-lo. | O ES tem muitos Ruby, Lua, Go etc., que não existem no Hadoop |
| Uso preferido | Para processamento em lote | Consultas e resultados em tempo real |
| Confiabilidade | O Hadoop é confiável desde o ambiente de teste até o ambiente de produção | O ES é confiável em um ambiente pequeno e médio. Isso não se encaixa em um ambiente de produção, onde existem muitos data centers e clusters. |
Conclusão - Hadoop vs Elasticsearch
No final, na verdade, depende do tipo de dados, volume e caso de uso em que um está trabalhando. Se a pesquisa simples e a análise da web são o foco, é melhor usar o Elasticsearch. Considerando que, se houver uma grande demanda de dimensionamento, um volume de dados e compatibilidade com ferramentas de terceiros, a instância do Hadoop é a resposta para isso. No entanto, a integração do Hadoop com o ES abre um novo mundo para aplicativos pesados e grandes. O aproveitamento total da energia do Hadoop e do Elasticsearch pode oferecer uma boa plataforma para enriquecer o valor máximo do big data.
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