Diferença entre Hadoop e Cassandra

Com grandes quantidades de dados que são gerados em uma velocidade muito alta por uma explosão massiva da Internet das Coisas e crescente uso das mídias sociais, a capacidade de armazenar e analisar essas enormes quantidades de dados aumentou. O Hadoop é uma das ferramentas sofisticadas projetadas para lidar com uma quantidade tão grande de dados, geralmente chamada de Big Data. O Cassandra é outro banco de dados altamente escalável, fácil de implantar e gerenciar. Mas qual é a melhor escolha - Hadoop ou Cassandra?

O que é o Hadoop?

O Apache Hadoop é a estrutura de fato para processar e armazenar grandes volumes de dados, geralmente chamado de "Big Data". O Hadoop é a pedra angular de todas as soluções de Big Data. Um projeto da Apache Software Foundation, o Hadoop é um sistema de processamento distribuído em larga escala projetado para distribuir e processar grandes quantidades de dados entre os nós do cluster. Não visa substituir os sistemas tradicionais de banco de dados; de fato, o Hadoop facilita o uso de bancos de dados relacionais, acelerando as operações relacionadas a grandes conjuntos de dados. O Hadoop é baseado no famoso modelo de programação MapReduce, adequado para o processamento de grandes conjuntos de dados, distribuídos por um cluster de nós, em paralelo. O Hadoop Distributed File System (HDFS) é o sistema de arquivos de processamento e armazenamento de dados do Hadoop que roda em hardware comum e fornece acesso paralelo de streaming a grandes quantidades de dados.

O que é Cassandra?

O Apache Cassandra é um banco de dados de código aberto, totalmente distribuído e orientado a colunas, que oferece escalabilidade e tolerância a falhas superiores aos bancos de dados mestre único tradicionais. O Cassandra é um banco de dados não relacional, também chamado de banco de dados NoSQL, que baseia seu design de distribuição no Dynamo da Amazon e seu modelo de dados no Bigtable do Google - um banco de dados NoSQL de alto desempenho desenvolvido sobre as tecnologias de armazenamento proprietárias do Google para grandes infraestruturas de banco de dados. É um sistema de gerenciamento distribuído projetado para lidar com grandes quantidades de dados estruturados nos servidores comuns. Comparado a outros bancos de dados distribuídos populares como HBase, Voldermort e Riak, o Apache Cassandra oferece uma interface robusta e expressiva para modelagem e consulta de dados. A melhor parte do Cassandra é que ele é distribuído, o que significa que é capaz de rodar em várias máquinas.

Diferença entre Hadoop e Cassandra

Definição

- O Hadoop é uma estrutura de código-fonte aberto do Apache escrita em Java, projetada para lidar com grandes quantidades de dados que precisam ser processadas em escala quando você processa muitos dados ao mesmo tempo de maneira streaming ou de lote. O Apache Cassandra, por outro lado, é um banco de dados altamente escalável e totalmente distribuído, projetado para lidar com grandes quantidades de dados estruturados nos servidores comuns. O Apache Cassandra oferece uma interface robusta e expressiva para modelagem e consulta de dados.

Desdobramento, desenvolvimento

- O Hadoop é uma estrutura escalável projetada para ser implantada em hardware de baixo custo. O armazenamento HDFS é espalhado por um cluster de nós; um único arquivo grande pode ser armazenado em vários nós no cluster. Ele é implantado em um único datacenter, mas todos estão localizados geograficamente entre si. Cassandra, por outro lado, é implantado de uma maneira muito distribuída como um cluster de instâncias que estão cientes uma da outra. Os dados podem ser lidos ou gravados em qualquer instância do cluster, conhecida como nó, que encaminhará a solicitação para a instância à qual os dados pertencem.

Estrutura

- O Apache Hadoop é uma estrutura de processamento de grande volume de dados baseada no famoso modelo de programação MapReduce, adequado para o processamento de grandes conjuntos de dados, distribuídos em um cluster de nós, em paralelo. É um sistema de processamento distribuído projetado para distribuir e processar grandes quantidades de dados entre os nós no cluster. O Cassandra, por outro lado, é um banco de dados NoSQL totalmente distribuído que oferece uma interface expressiva e robusta para modelar e consultar dados. Não é como os sistemas tradicionais de banco de dados; de fato, ele armazena dados no par de valores-chave. Ao contrário do Hadoop, o Cassandra é usado principalmente para processamento de dados em tempo real.

Formato de dados

- O Hadoop pode trabalhar com qualquer tipo de dado em uma variedade de formatos, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado, e tudo o que você puder imaginar - imagens, JSON, XML e assim por diante. O Cassandra, por outro lado, é um sistema de gerenciamento distribuído projetado para lidar com grandes quantidades de dados estruturados nos servidores comuns. Além disso, Cassandra não suporta imagens.

Arquitetura

- O Hadoop segue uma arquitetura principal do escravo que consiste em nós principais e nós escravos. O NameMode é o nó principal e os DataNodes são os nós escravos. Geralmente, um daemon DataNode é executado em cada modo escravo e gerencia o armazenamento conectado a cada DataNode. O HDFS pode ser implantado em uma ampla variedade de máquinas executando Java. O Cassandra, por outro lado, armazena dados em diferentes nós com um sistema distribuído ponto a ponto, facilitando a operação e a manutenção de um armazenamento descentralizado do que um armazenamento mestre / escravo, porque todos os nós são iguais..

Hadoop vs. Cassandra: Gráfico de comparação

Sumário

O Hadoop é a pedra angular das soluções de big data que oferece uma plataforma de ponta para armazenar e analisar grandes quantidades de conjuntos de dados e aprimorar os sistemas tradicionais de gerenciamento de bancos de dados relacionais. O Apache Hadoop fornece uma estrutura distribuída e tolerante a falhas para armazenamento e processamento de conjuntos de dados muito grandes em clusters de mercadorias. Cassandra é o principal banco de dados NoSQL que obtém os melhores avanços tecnológicos dos papéis Dynamo e Bigtable para lidar com grandes quantidades de dados estruturados nos servidores comuns. Além disso, o Cassandra é ótimo para transações on-line rápidas, enquanto o Hadoop é ideal para armazenamento e recuperação de dados mais rápidos.