Erinevus Hadoopi ja elastikotsingu vahel
Hadoop on raamistik, mis aitab mahukate andmete töötlemisel sekundi murdosa jooksul, kui traditsioonilised viisid ei tööta. Protsessi paralleelselt hajutatud viisil juhtimiseks on vaja mitme masina tuge. Elasticsearch toimib nagu võileib Logstashi ja Kibana vahel. Kui Logstash vastutab andmete hankimise eest ükskõik millisest andmeallikast, analüüsib elastne otsing andmeid ja lõpuks annab kibana sellest toimiva ülevaate. See lahendus muudab rakendused keerukamate otsingunõuete või nõudmistega töötamiseks võimsamaks.
Nüüd ootame teemat üksikasjalikult:
Selle ainulaadne andmehaldusviis (mis on spetsiaalselt loodud suurandmete jaoks), mis hõlmab otsast lõpuni salvestamise, töötlemise ja analüüsimise protsessi. Seda ainulaadset viisi nimetatakse MapReduce'iks. Arendajad kirjutavad programmid MapReduce raamistikku, et käitada ulatuslikke andmeid paralleelselt hajutatud protsessorite vahel.
Seejärel tekib küsimus, kuidas andmed jaotatakse töötlemiseks erinevatesse masinatesse, kuidas kogutakse väljund sarnasel viisil?
Vastus on see, et MapReduce genereerib unikaalse võtme, mis lisatakse hajutatud andmetele erinevates seadmetes. MapReduce jälgib andmete töötlemist. Ja kui see on tehtud, kasutatakse seda unikaalset võtit kõigi töödeldud andmete koondamiseks. See annab tunda kogu masinaga tehtud tööst.
Mastaapsuse ja töökindluse eest hoolitseb suurepäraselt MapReduce of Hadoop. Allpool on toodud mõned MapReduce'i funktsioonid:
- Seejärel kaart Vähenda: töö käivitamiseks jaotatakse see üksikuteks tükkideks, mida nimetatakse ülesandeks. Kaardistaja funktsioon töötab kõigi toimingute puhul alati kõigepealt, seejärel kuvatakse pildil ainult funktsiooni vähendamine. Kogu protsessi nimetatakse lõpetatuks alles siis, kui funktsioon taandamine lõpetab kõigi jaotatud ülesannete töö.
- Veatolerant: kas võtate stsenaariumi, kui üks sõlm läheb ülesande töötlemise ajal alla? Selle sõlme südamelöögid ei ulatu MapReduce'i mootorini ega ütle Master-sõlme. Siis määrab peasõlm ülesande lõpuleviimiseks selle ülesande mõnele teisele sõlmele. Lisaks hoitakse töötlemata ja töödeldud andmeid HDFS-is (Hadoopi hajutatud failisüsteem), mis on Hadoopi salvestuskiht vaikimisi korduvusteguriga 3. See tähendab, et kui üks sõlm alla läheb, on veel kaks sama andmetega sõlme elus.
- Paindlikkus: saate salvestada igat tüüpi andmeid: struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata.
- Sünkroonimine: sünkroonimine on Hadoopile iseloomulik. See tagab, et vähendamine käivitatakse ainult siis, kui kõik kaardistaja funktsioonid on tehtud koos selle ülesandega. „Shuffle” ja „Sort” on mehhanism, mis muudab töö väljundi sujuvamaks. Elastne otsing on JSON-põhine lihtne, kuid samas võimas analüütiline tööriist dokumentide indekseerimiseks ja võimas täistekstiotsing.
Joonis 2
ELK-is on kõik komponendid avatud lähtekoodiga. ELK võtab IT-keskkonnas suurt hoogu sisse logianalüüsi, veebianalüütika, äriteabe, vastavusanalüüsi jms jaoks. ELK on sobiv ettevõttele, kus tulevad üksikkad taotlused ning andmeid on vaja kiiresti analüüsida ja visualiseerida.
ELK on suurepärane tööriist Tech-i alustajatele, kes ei saa endale lubada logianalüüsi toodete nagu Splunk litsentsi ostmist. Lisaks on IT-tööstuses alati tähelepanu keskmes olnud avatud lähtekoodiga tooted.
Pea ja pea võrdlused Hadoopi ja elastse otsingu vahel (infograafika)
Allpool on 9 parimat võrdlust Hadoopi ja Elasticsearchi vahel
Peamine erinevus Hadoopi ja elastse otsingu vahel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi Hadoopi ja Elasticsearchi vahel:
- Hadoop on levitanud failisüsteemi, mis on loodud paralleelseks andmetöötluseks, samal ajal kui otsimootoriks on ElasticSearch.
- Võrreldes ES-iga pakub Hadoop mitmesuguste tööriistadega palju suuremat paindlikkust.
- Hadoop saab salvestada palju andmeid, samas kui ES seda ei saa.
- Hadoop saab hakkama ulatusliku töötlemise ja keeruka loogikaga, kus ES saab hakkama ainult piiratud töötlemise ja põhilise koondamise loogikaga.
Hadoop vs Elasticsearchi võrdlustabel
| Võrdluse alus | Hadoop | Elastneotsing |
| Tööpõhimõte | MapReduce'i põhjal | Põhineb JSON-l ja seega domeenispetsiifilisel keelel |
| Keerukus | MapReduce'i haldamine on suhteliselt keeruline | JSON-põhist DSL-i on üsna lihtne mõista ja rakendada |
| Skeem | Hadoop põhineb NoSQL-i tehnoloogial, seega on seda lihtne üles laadida mis tahes võtmeväärtuse vormingus | ES soovitab enne üleslaadimist andmed esitada üldises võtmeväärtuse vormingus |
| Hulgiüleslaadimine | Hulgiüleslaadimine pole siin keeruline | ES-il on mingi puhverpiir. Kuid seda võidi pikendada pärast seda, kui oli analüüsitud tõrget, mis sel hetkel juhtus. |
| Seadistamine | 1.Hadoopi seadistamine tootmiskeskkonnas on lihtne ja laiendatav.
2. Hadoopi klastrite seadistamine on sujuvam kui ES. | 1. ES-i seadistamine hõlmab ennetavat andmete mahu hindamist. Lisaks nõuab algne seadistamine ka löögi- ja proovimeetodit. Kui andmemaht suureneb, tuleb paljusid sätteid muuta. Näiteks indeksi esmasel loomisel tuleb seadistada Shard indeksi kohta. Kui see vajab näpistamist, mida ei saa teha. Peate looma värske.
2.ElasticSearchi klastri seadistamine on rohkem vigu. |
| Analyticsi kasutus | Hadoopil koos HBase'iga pole nii täiustatud otsingu ja analüütilise otsingu võimalusi nagu ES | Analytics on keerukam ja otsingupäringud küpsevad ES-is |
| Toetatud programmeerimiskeeled | Hadoopil pole seda toetavaid erinevaid programmeerimiskeeli. | ES-il on palju Ruby, Lua, Go jne, mida Hadoopis pole |
| Eelistatud kasutamine | Partii töötlemiseks | Päringud reaalajas ja tulemus |
| Töökindlus | Hadoop on töökeskkonnast kuni tootmiskeskkonnani usaldusväärne | ES on usaldusväärne väikeses ja keskmise suurusega keskkonnas. See ei sobi tootmiskeskkonda, kus on palju andmekeskusi ja klastrid. |
Järeldus - Hadoop vs Elasticsearch
Lõpus sõltub see tegelikult andmetüübist, mahust ja kasutusjuhtudest, üks töötab. Kui tähelepanu keskmes on lihtne otsimine ja veebianalüütika, on Elasticsearch parem kasutada. Kui ulatuslikkuse, andmemahu ja ühilduvuse muude tootjate tööriistade järele on suur nõudlus, on Hadoopi eksemplar sellele vastus. Hadoopi integratsioon ES-iga avab aga uue maailma raskete ja suurte rakenduste jaoks. Hadoopi ja Elasticsearchi täisvõimsuse ärakasutamine võib anda hea platvormi, et rikastada suurandmetest maksimaalset väärtust.
Soovitatavad artiklid:
See on olnud juhend Hadoop vs Elasticsearch, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Kuidas murda Hadoopi arendaja intervjuu küsimusi
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | teadke 12 kasulikku erinevust
- Kuidas hävitada Hadoopi arendaja intervjuud?
- Miks on innovatsioon suurandmete kõige kriitilisem aspekt?
- Parim juhend Hadoop vs Spark kohta