Ero Hadoopin ja elastisen haun välillä
Hadoop on kehys, joka auttaa käsittelemään laaja-alaista dataa murto-sekunnissa, kun perinteiset tavat eivät toimi. Prosessin suorittaminen rinnakkain hajautetulla tavalla vaatii useiden koneiden tuen. Elastinen haku toimii kuin voileipä Logstashin ja Kibanan välillä. Jos Logstash on vastuussa tietojen noutamisesta mistä tahansa tietolähteestä, joustava haku analysoi tiedot ja lopuksi kibana antaa siitä hyödylliset käsitykset. Tämä ratkaisu tekee sovelluksista tehokkaampia työskentelemään monimutkaisissa hakuvaatimuksissa tai vaatimuksissa.
Odotamme nyt asiaa yksityiskohtaisesti:
Sen ainutlaatuinen tiedonhallintatapa (suunniteltu erityisesti isoille tiedoille), joka sisältää päästä päähän -prosessin tallennuksen, käsittelyn ja analysoinnin. Tätä ainutlaatuista tapaa kutsutaan nimellä MapReduce. Kehittäjät kirjoittavat ohjelmat MapReduce-kehykseen, jotta laajaa tietoa voidaan suorittaa rinnakkain hajautettujen prosessorien välillä.
Sitten nousee esiin kysymys, kun tietoja hajautetaan prosessoitavaksi eri koneisiin, miten tuotos kertyy samalla tavalla?
Vastaus on, että MapReduce luo ainutlaatuisen avaimen, joka liitetään hajautettuihin tietoihin eri koneissa. MapReduce seuraa tietojen käsittelyä. Ja kun se on tehty, ainutlaatuista avainta käytetään koottamaan kaikki käsitellyt tiedot. Tämä antaa tunteen kaikesta yhdellä koneella tehdystä työstä.
Skaalautuvuudesta ja luotettavuudesta huolehditaan täydellisesti Hadoopin MapReduce-sovelluksessa. Alla on joitain MapReducen toimintoja:
- Kartta sitten Pienennä: Työn suorittamiseksi se hajoaa yksittäisiksi paloiksi, joita kutsutaan tehtäväksi. Mapper-toiminto toimii aina ensin kaikissa tehtävissä, sitten vain vähentää toimintoa tulee kuvaan. Koko prosessia kutsutaan loppuun vain, kun pelkistystoiminto on valmis kaikille hajautetuille tehtäville.
- Vikatolerantti: Otetaanko skenaario, kun yksi solmu menee alas prosessoitaessa tehtävää? Kyseisen solmun syke ei saavuta MapReducen moottoria tai sanoa Master-solmua. Sitten siinä tapauksessa isäntäsolmu osoittaa kyseisen tehtävän jollekin toiselle solmulle tehtävän suorittamiseksi. Lisäksi käsittelemätöntä ja käsiteltyä dataa pidetään HDFS: ssä (Hadoop Distributed File System), joka on Hadoopin tallennuskerros, jonka oletustoistokerroin on 3. Tämä tarkoittaa, että jos yksi solmu menee alas, siellä on edelleen kaksi solmua elossa samalla datalla.
- Joustavuus: Voit tallentaa minkä tahansa tyyppisiä tietoja: jäsenneltyä, osittain jäsentynyttä tai jäsentämätöntä.
- Synkronointi: Synkronointi on sisäinen Hadoopin ominaisuus. Tämä varmistaa, että vähennys käynnistyy vain, jos kaikki mapper-toiminnot suoritetaan tehtävänsä kanssa. ”Shuffle” ja ”Sort” on mekanismi, joka tekee työn tuloksesta sujuvamman. Elastinen haku on JSON-pohjainen yksinkertainen, mutta tehokas analyyttinen työkalu dokumenttien indeksointiin ja tehokkaaseen kokotekstin hakuun.
Kuva 2
ELK: ssä kaikki komponentit ovat avoimen lähdekoodin ohjelmia. ELK ottaa uutta vauhtia IT-ympäristössä loki-analyyseihin, verkkoanalytiikkaan, yritystietoihin, vaatimustenmukaisuusanalyyseihin jne. ELK soveltuu yrityksille, joissa tapauskohtaiset pyynnöt tulevat ja tiedot on analysoitava ja visualisoitava nopeasti.
ELK on loistava työkalu Tech-aloittelijoille, joilla ei ole varaa ostaa lisenssiä lokitutkimustuotteisiin, kuten Splunk. Lisäksi avoimen lähdekoodin tuotteet ovat aina olleet IT-teollisuuden painopiste.
Head to Head -vertailut Hadoopin ja elastisen haun välillä (infografia)
Alla on 9 parasta vertailua Hadoop vs. Elasticsearch välillä
Keskeinen ero Hadoopin ja elastisen haun välillä
Alla on pisteluettelot, kuvaavat tärkeimmät erot Hadoopin ja Elasticsearchin välillä:
- Hadoop on jakanut tiedostojärjestelmän, joka on suunniteltu rinnakkaiselle tietojenkäsittelylle, kun taas ElasticSearch on hakukone.
- Hadoop tarjoaa paljon enemmän joustavuutta monilla työkaluilla verrattuna ES: ään.
- Hadoop voi tallentaa runsaasti tietoja, kun taas ES ei voi.
- Hadoop pystyy käsittelemään laajaa prosessointia ja monimutkaista logiikkaa, missä ES pystyy käsittelemään vain rajoitettua prosessointia ja perustyyppistä logiikkaa.
Hadoop vs. elastisen haun vertailutaulukko
| Vertailun perusteet | Hadoop | Elasticsearch |
| Toimintaperiaate | Perustuu MapReduceen | Perustuu JSON: ään ja siten verkkotunnuskohtaiseen kieleen |
| Monimutkaisuus | MapReducen käsittely on suhteellisen monimutkaista | JSON-pohjainen DSL on melko helppo ymmärtää ja toteuttaa |
| kaavio | Hadoop perustuu NoSQL-tekniikkaan, joten siitä on helppo ladata tietoja missä tahansa avain-arvomuodossa | ES suosittelee tietojen olevan yleisessä avain-arvomuodossa ennen lähettämistä |
| Joukkolataus | Joukkolähetys ei ole tässä haastava | ES: llä on jonkinlainen puskuriraja. Mutta sitä voitiin jatkaa sen jälkeen, kun oli analysoitu virhe, joka tapahtui. |
| Perustaa | 1.Hadoopin asettaminen tuotantoympäristöön on helppoa ja laajennettavaa.
2. Hadoop-klusterien asettaminen on sujuvampaa kuin ES. | 1. ES: n asettaminen edellyttää proaktiivista arviointia datan määrästä. Lisäksi alustava asennus vaatii myös osuma- ja kokeilumenetelmän. Monia asetuksia on muutettava, kun tietomäärä kasvaa. Esimerkiksi Shard per index on määritettävä hakemiston alun perin luotaessa. Jos se tarvitsee mukautuksen, jota ei voida tehdä. Sinun on luotava uusi.
2.ElasticSearch-klusterin asettaminen on alttiimpi virheille. |
| Analytics-käyttö | Hadoopilla HBase: lla ei ole niin kehittyneitä haku- ja analyyttisiä hakuominaisuuksia, kuten ES | Analytics on edistyneempi ja hakukyselyt kypsyvät ES: ssä |
| Tuetut ohjelmointikielet | Hadoopilla ei ole sitä tukevia erilaisia ohjelmointikieliä. | ES: llä on monia Ruby, Lua, Go jne., Joita ei ole Hadoopissa |
| Suositeltu käyttö | Eräkäsittelyä varten | Reaaliaikaiset kyselyt ja tulos |
| Luotettavuus | Hadoop on luotettava testausympäristöstä tuotantoympäristöön asti | ES on luotettava pienessä ja keskisuuressa ympäristössä. Tämä ei sovi tuotantoympäristöön, jossa on paljon monia tietokeskuksia ja klustereita. |
Johtopäätös - Hadoop vs. Elastinen haku
Lopussa se tosiasiallisesti riippuu tietotyypistä, määrästä ja käyttötapauksesta, joista yksi työskentelee. Jos painopiste on yksinkertaisessa haussa ja verkkoanalytiikassa, niin Elasticsearch on parempi käyttää. Vaikka skaalaamiselle, tietomäärälle ja yhteensopivuudelle muiden valmistajien työkalujen kanssa on suuri kysyntä, Hadoop-esimerkki on vastaus siihen. Hadoop-integraatio ES: n kanssa avaa kuitenkin uuden maailman koville ja suurille sovelluksille. Hadoopin ja Elasticsearchin täystehon hyödyntäminen voi antaa hyvän alustan rikastaa maksimiarvoa isoista tiedoista.
Suositellut artikkelit:
Tämä on opas Hadoop vs Elasticsearch -sovellukseen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Kuinka halkea Hadoopin kehittäjähaastattelu Kysymyksiä
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs. RDBMS | Tunne 12 hyödyllistä eroa
- Kuinka murtaa Hadoopin kehittäjähaastattelu?
- Miksi innovaatio on kriittisin näkökohta isoille tiedoille?
- Paras opas Hadoop vs Spark -pelissä