hadoop軟體(hadoop)和卡桑德拉(cassandra)的區別

隨著物聯網的大規模爆炸和社交媒體的日益使用，以非常高的速度生成的海量資料，儲存和分析這些海量資料的能力已經提高。Hadoop是設計用來處理如此大量資料（通常稱為大資料）的複雜工具之一。Cassandra是另一個易於部署和管理的高度可擴充套件資料庫。但Hadoop和Cassandra哪個是最好的選擇？...

什麼是hadoop軟體(hadoop)？

apachehadoop實際上是處理和儲存大量資料的框架，通常被稱為“大資料”。Hadoop是所有大資料解決方案的基石。Hadoop是Apache軟體基金會的一個專案，是一個大規模的分散式處理系統，旨在跨叢集中的節點分發和處理大量資料。它不是為了取代傳統的資料庫系統；事實上，Hadoop透過加快與大型資料集相關的操作，使關聯式資料庫的使用變得更加容易。Hadoop基於著名的MapReduce程式設計模型，適用於並行處理分佈在節點叢集上的巨大資料集。Hadoop分散式檔案系統（HDFS）是Hadoop的資料儲存和處理檔案系統，執行在商用硬體上，提供對大量資料的並行流式訪問。

什麼是卡桑德拉(cassandra)？

apachecassandra是一個開源的、完全分散式的、面向列的資料庫，與傳統的單主資料庫相比，它提供了優越的可伸縮性和容錯性。Cassandra是一個非關係型資料庫，也稱為NoSQL資料庫，它的分佈設計基於Amazon的Dynamo，資料模型基於Google的Bigtable，這是一個高效能的NoSQL資料庫，建立在用於大型資料庫基礎設施的Google專有儲存技術之上。它是一個分散式管理系統，旨在跨商品伺服器處理大量結構化資料。與其他流行的分散式資料庫（如HBase、Voldermort和Riak）相比，apachecassandra為資料建模和查詢提供了一個健壯且富有表現力的介面。Cassandra最好的地方是它是分散式的，這意味著它能夠在多臺機器上執行。

hadoop和cassandra的區別

定義

–Hadoop是一個用Java編寫的Apache開源框架，當您以流式方式或批處理方式同時處理大量資料時，它可以處理大量需要大規模處理的資料。另一方面，apachecassandra是一個高度可擴充套件的、完全分散式的資料庫，設計用於跨商品伺服器處理大量結構化資料。apachecassandra為建模和查詢資料提供了一個健壯的、富有表現力的介面。

部署

–Hadoop是一個可擴充套件的框架，旨在部署在低成本硬體上。HDFS儲存分佈在一組節點上；單個大檔案可以跨叢集中的多個節點儲存。它部署在一個資料中心中，但它們在地理位置上都位於同一位置。另一方面，Cassandra以一種非常分散式的方式部署為一個例項叢集，所有例項都相互感知。資料可以讀寫到叢集中的任何例項（稱為節點），節點將請求轉發到資料所屬的例項。

框架

–Apache Hadoop是一個基於著名的MapReduce程式設計模型的大資料處理框架，適用於並行處理分佈在節點叢集上的巨大資料集。它是一個分散式處理系統，旨在跨叢集中的節點分發和處理大量資料。另一方面，Cassandra是一個完全分散式的NoSQL資料庫，它為建模和查詢資料提供了一個獨特的健壯和表達的介面。它不像傳統的資料庫系統；實際上，它以鍵值對的形式儲存資料。與Hadoop不同，Cassandra主要用於實時資料處理。

資料格式

–Hadoop可以處理各種格式的任何型別的資料，無論是結構化的、半結構化的還是非結構化的，以及您可能想到的任何資料–影象、JSON、XML等等。另一方面，Cassandra是一個分散式管理系統，旨在跨商品伺服器處理大量結構化資料。最重要的是，卡桑德拉不支援影象。

建築學

–Hadoop遵循由主節點和從節點組成的主從架構。NameMode是主節點，DataNodes是從節點。通常，DataNode守護程式在每個從屬模式上執行，並管理連線到每個DataNode的儲存。HDFS可以部署在執行Java的各種機器上。另一方面，Cassandra使用點對點分散式系統將資料儲存在不同的節點上，這使得分散儲存比主/從儲存更易於操作和維護，因為所有節點都是相同的。

hadoop與cassandra：比較圖

總結

Hadoop是大資料解決方案的基石，它提供了一個前沿平臺來儲存和分析大量的資料集，並改進了傳統的關聯式資料庫管理系統。apachehadoop提供了一個容錯的分散式框架，用於跨商品叢集儲存和處理非常大的資料集。Cassandra是領先的NoSQL資料庫，它利用Dynamo和Bigtable檔案的最佳技術進步，跨商品伺服器處理大量結構化資料。此外，Cassandra非常適合於快速的線上事務，而Hadoop非常適合於更快的資料儲存和檢索。