Diferença entre Hadoop e Cassandra
O Hadoop é um software de código aberto desenvolvido para lidar com o processamento paralelo e usado principalmente como um data warehouse para grandes volumes de dados. Um núcleo do Hadoop é o HDFS (sistema de arquivos distribuídos do Hadoop), baseado na redução de mapa. Através da redução de mapa, os dados são processados em paralelo, em vários nós da CPU. Isso significa que executar aplicativos pesados não é mais um desafio, pois isso pode ser executado em vários nós em um cluster. Vamos explorar o mapa-reduzir. Na verdade, essas são duas tarefas diferentes:
1. Mapa: é uma tarefa que pega os dados de entrada e os divide em um par de valores-chave, que chamamos de tuplas.
2. Reduzir: Depois que a tarefa de mapa concluir seu trabalho. É então dada a redução para executar um conjunto ainda menor de tuplas.
Reduzir sempre é executado após a tarefa de mapa. A estrutura de redução de mapa consiste em um único JobTracker mestre e um TaskTracker escravo, por nó do cluster. O HDFS consiste em um único NameNode, que gerencia os metadados do sistema de arquivos e um ou mais escravos conhecidos como DataNodes, responsáveis por armazenar os dados reais.
Cassandra é o banco de dados NoSQL, projetado para dados transacionais online de alta velocidade. A especialidade de Cassandra reside no fato de que ele funciona sem um único ponto de falha.
Cassandra usa o protocolo de fofocas, para manter o status atualizado dos nós circundantes no cluster. Caso um nó fique inoperante, outro nó assume sua responsabilidade, até que o nó com falha de tempo não termine. Todas as mensagens de fofoca possuem uma versão associada a ela; portanto, quando os nós trocam a fofoca, as informações mais antigas são substituídas por uma versão mais recente da fofoca.
Cassandra suporta dados não estruturados com um esquema flexível.
Comparação cara a cara entre Hadoop x Cassandra (Infográficos)
Abaixo está a diferença top 17 entre Hadoop e Cassandra
Principais diferenças entre Hadoop e Cassandra
Abaixo estão as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre Hadoop e Cassandra
1. O Hadoop distribuiu um sistema de arquivos projetado para processamento de dados paralelo, enquanto o Cassandra é o banco de dados NoSQL para transações on-line rápidas.
2. O Hadoop é preferido para o processamento em lote de dados em massa, enquanto o Cassandra é preferido para o processamento em tempo real.
3. O Hadoop trabalha na arquitetura mestre-escravo, enquanto o Cassandra trabalha na comunicação ponto a ponto.
Tabela de comparação Hadoop vs Cassandra
Abaixo está a comparação principal entre Hadoop e Cassandra
| Base de comparação | Hadoop | Cassandra |
| Definição | Estrutura de processamento de big data. | É um banco de dados NoSQL distribuído, projetado para gerenciar a enorme quantidade de dados. Aqui o NoSQL significa que não é como um banco de dados convencional. É mais como o hashmap / hashtable que armazena dados, em um par de valores-chave. |
| Formato suportado | Qualquer tipo de dados pode ser tratado pelo Hadoop - estruturado, semiestruturado, não estruturado ou imagens. | O Cassandra também pode lidar com quase todos os conjuntos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, mas não as imagens. No entanto, sabe-se que o Cassandra tem melhor desempenho em um conjunto de dados semiestruturado. |
| Uso | O Hadoop é preferido para o processamento em lote de dados. | Cassandra é considerado principalmente para processamento em tempo real. |
| Trabalhos | O núcleo do Hadoop é o HDFS, que é a base para outros componentes analíticos para lidar com big data. | Cassandra trabalha nos principais HDFS. |
| Parâmetros CAP | O Hadoop segue o CP, que é consistência e tolerância à partição. | Cassandra segue o AP, que é disponibilidade e tolerância de partição. |
| Comunicação | O Hadoop usa RPC / TCP e UDP para comunicação entre nós em um cluster. | O protocolo usado para a comunicação entre os nós é o protocolo de fofocas. O protocolo de fofocas continua transmitindo o status do nó para os nós pares no cluster. |
| Arquitetura | O Hadoop segue o projeto arquitetônico mestre-escravo. O nó de nome funciona como mestre, enquanto o nó de dados funciona como um escravo. | Cassandra segue a arquitetura distribuída com comunicação ponto a ponto entre nós. Todos os nós são projetados para desempenhar a mesma função em um cluster. Cada nó é independente, enquanto ao mesmo tempo conectado a outros nós no cluster. |
| Modo de acesso a dados | Usava map-reduz para ler / escrever. | Isso usa a linguagem de consulta do Cassandra. |
| Armazenamento de Metadados | O Hadoop possui um servidor de metadados centralizado. | Cassandra possui a família de colunas 'inode' para armazenar informações de metadados |
| Tolerância ao erro | O Hadoop é vulnerável a falhas. Se o nó principal for desativado, tudo será executado. | Como Cassandra não tem um conceito de mestre-escravo e todos os nós têm o mesmo valor. No caso de falha de qualquer nó, o restante dos nós em um cluster pode manipular a solicitação facilmente. |
| Compressão de dados | O Hadoop pode compactar arquivos de 10 a 15% com as melhores técnicas disponíveis. | Cassandra pode compactar arquivos até 80% sem sobrecarga. |
| Proteção de dados | A auditoria de dados e o controle de acesso verificam a permissão apropriada de usuário / grupo. | Os dados são protegidos no Cassandra com design de log de confirmação. A segurança incorporada, como mecanismos de backup e restauração, desempenha um papel importante. |
| Latência | O intervalo de tempo de leitura do Hadoop pode variar de centenas de milissegundos (no pior caso) a dezenas de milissegundos (no melhor caso). A latência de gravação é comparativamente menor que a leitura, devido a um grande número de nós. | O Cassandra é baseado no NoSQL, portanto, sua latência é menor. As funções de leitura / gravação são rápidas. |
| Indexação | A indexação é muito difícil no Hadoop. | A indexação é simples no Cassandra porque os dados são armazenados em um par de valores-chave. |
| Fluxo de dados | No Hadoop, os dados são gravados diretamente no nó de dados. | No Cassandra, os dados são gravados primeiro na memória, no formato de estrutura de memória, conhecido como tabela de memórias. Quando estiver cheio, ele será gravado no disco. |
| Modelo de Armazenamento de Dados | HDFS é o sistema de arquivos no Hadoop. Arquivos grandes são divididos em partes e, em seguida, replicados para muitos nós. | A família de colunas espaço de chaves é o conceito seguido por Cassandra para armazenar os dados. Introduz índices primários e secundários para alta disponibilidade de dados. |
| Fator de replicação | O Hadoop tem um fator de replicação 3 por padrão. | Um valor padrão do fator de replicação no Cassandra é o número de nós em um datacenter. |
Conclusão - Hadoop vs Cassandra
Cassandra é a escolha certa quando se trata de escalabilidade, alta disponibilidade, baixa latência sem comprometer o desempenho.
No entanto, o Hadoop é excelente quando o armazenamento, a pesquisa e a análise de dados e o relatório de dados volumosos precisam ser realizados. O Hadoop não é sugerível para análises em tempo real.
O Hadoop, juntamente com Cassandra, pode ser uma boa tecnologia para realizar duas atividades paralelamente:
1. Análise de dados gerados através de uma web, celular etc.
2. Atendendo à solicitação on-line instantaneamente.
Isso pode levar a uma extração mais rápida e profunda de insights com menos tempo. O big data continuará crescendo e, portanto, a tecnologia como o Hadoop, Cassandra sempre será atualizada e atualizando esse mundo do big data.
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