С огромни количества данни, които се генерират с много висока скорост от масивна експлозия на Интернет на нещата и нарастваща употреба на социални медии, възможността за съхранение и анализ на тези огромни количества данни се увеличи. Hadoop е един от усъвършенстваните инструменти, предназначени за работа с толкова големи количества данни, който често се нарича Big Data. Cassandra е още една много мащабируема база данни, която е лесна за разгръщане и управление. Но кой е най-добрият избор - Hadoop или Cassandra?
Apache Hadoop е фактическата рамка за обработка и съхранение на големи обеми от данни, която често се нарича "Big Data". Hadoop е крайъгълният камък на всички решения на Big Data. Проект на софтуерната фондация Apache, Hadoop е широкомащабна разпределена система за обработка, предназначена за разпространение и обработка на големи количества данни през възлите в клъстера. Не е насочена към замяна на традиционните системи от бази данни; всъщност Hadoop улеснява използването на релационни бази данни, като ускорява операциите, свързани с големи масиви от данни. Hadoop се основава на известния модел за програмиране MapReduce, подходящ за паралелна обработка на огромни набори от данни, разпределени в клъстер от възли. Разпределената файлова система Hadoop (HDFS) е файловата система за съхранение и обработка на данни за Hadoop, която работи на хардуер за стоки и осигурява паралелен, поточен достъп до големи количества данни.
Apache Cassandra е напълно разпределена, ориентирана към колона база данни с отворен код, която предлага превъзходна мащабируемост и поносимост на грешките в традиционните единични основни бази данни. Cassandra е нерелационна база данни, наричана още база данни NoSQL, която базира своя дизайн за дистрибуция на Amazon's Dynamo и модела си на данни на Bigtable на Google - високоефективна база данни NoSQL, изградена върху собствените технологии за съхранение на Google за големи инфраструктури на база данни. Това е разпределена система за управление, проектирана да борави с големи количества структурирани данни на стоковите сървъри. В сравнение с други популярни разпределени бази данни като HBase, Voldermort и Riak, Apache Cassandra предлага здрав и експресивен интерфейс за моделиране и заявка на данни. Най-добрата част за Касандра е, че тя се разпространява, което означава, че е способна да работи на множество машини.
- Hadoop е рамка с отворен код на Apache, написана на Java, която е предназначена да обработва големи количества данни, които трябва да се обработват в мащаб, когато обработвате много данни едновременно по поточен начин или по начин, подобен на партида. Apache Cassandra, от друга страна, е силно мащабируема, напълно разпределена база данни, предназначена да обработва големи количества структурирани данни на стоковите сървъри. Apache Cassandra предлага здрав и експресивен интерфейс за моделиране и търсене на данни.
- Hadoop е мащабируема рамка, която е проектирана да се използва на хардуер с ниска цена. HDFS съхранението е разпространено в един куп възли; един голям файл може да бъде запазен в множество възли в клъстера. Той е разположен в един център за данни, но всички те са разположени географски помежду си. Касандра, от друга страна, е разгърнат по много разпространен начин като група от инстанции, които всички са наясно. Данните могат да бъдат прочетени или записани във всеки случай в клъстера, посочен като възел, който ще препрати заявката до инстанцията, където данните принадлежат.
- Apache Hadoop е голяма рамка за обработка на данни, базирана на известния модел за програмиране MapReduce, подходящ за паралелна обработка на огромни набори от данни, разпределени в клъстер от възли. Това е разпределена система за обработка, предназначена за разпространение и обработка на големи количества данни през възлите в клъстера. Cassandra, от друга страна, е напълно разпределена база данни на NoSQL, която предлага уникално здрав и експресивен интерфейс за моделиране и заявка на данни. Не е като традиционните системи за бази данни; всъщност тя съхранява данни в двойка ключови стойности. За разлика от Hadoop, Cassandra се използва главно за обработка на данни в реално време.
- Hadoop може да работи с всякакъв вид данни в най-различни формати, независимо дали е структуриран, полуструктуриран или неструктуриран и каквото може да се сетите - изображения, JSON, XML и т.н. Cassandra, от друга страна, е разпределена система за управление, проектирана да борави с големи количества структурирани данни на стоковите сървъри. На всичкото отгоре Касандра не поддържа изображения.
- Hadoop следва главна архитектура на робите, състояща се от главни възли и подчинени възли. NameMode е основният възел, а DataNodes са подчинените възли. Обикновено демонът на DataNode работи във всеки подчинен режим и управлява съхранението, прикрепено към всеки DataNode. HDFS може да се разгърне на широк набор от машини, работещи с Java. Cassandra, от друга страна, съхранява данни за различни възли с разпределена система „peer-to-peer“, което улеснява работата и поддържането на децентрализиран магазин, отколкото master / slave store, защото всички възли са еднакви.
Hadoop е крайъгълният камък на големите решения за данни, който предлага авангардна платформа за съхранение и анализ на огромно количество набори от данни и подобряване на традиционните системи за управление на релационни бази данни. Apache Hadoop осигурява устойчива на откази разпределена рамка за съхранение и обработка на много големи набори от данни в групите стоки. Cassandra е водещата база данни NoSQL, която отнема най-добрите технологични постижения от Dynamo и Bigtable документи за обработка на големи количества структурирани данни на стоковите сървъри. Освен това Касандра е чудесна за бързи онлайн транзакции, докато Hadoop е идеален за по-бързо съхранение и извличане на данни.