Різниця між Hadoop та Elasticsearch
Hadoop - це рамка, яка допомагає обробляти об'ємні дані за частину секунд, де традиційні способи не справляються. Потрібна підтримка декількох машин, щоб паралельно запускати процес паралельно. Еластичний пошук працює як бутерброд між Лоґсташем і Кібаною. Там, де Logstash підзвітний за отримання даних з будь-якого джерела даних, еластичний пошук аналізує їх, і, нарешті, kibana дає зрозумілі для цього дані. Це рішення робить додатки більш потужними для роботи у складних пошукових вимогах або запитах.
Тепер давайте з нетерпінням чекатимемо детально цієї теми:
Його унікальний спосіб управління даними (спеціально розроблений для Big data), який включає в себе процес завершення для зберігання, обробки та аналізу. Цей унікальний спосіб називають MapReduce. Розробники записують програми в рамках MapReduce, щоб паралельно запускати обширні дані в розподілені процесори.
Тоді виникає питання, як дані розподіляються для обробки на різні машини, як накопичується продукція подібним чином?
Відповідь: MapReduce створює унікальний ключ, який додається до розподілених даних на різних машинах. MapReduce відслідковує обробку даних. І як тільки це буде зроблено, цей унікальний ключ використовується для збору всіх оброблених даних. Це дає відчуття всієї роботи, виконаної на одній машині.
Про масштабування та надійність ідеально піклуються у MapReduce of Hadoop. Нижче наведено деякі функції MapReduce:
- Потім карта зменшиться: для запуску завдання вона розбивається на окремі шматки, які називаються завданнями. Функція Mapper завжди буде виконуватись спочатку для всіх завдань, тоді лише зображення зменшує функцію. Весь процес буде називатися завершеним лише тоді, коли функція зменшення завершить свою роботу для всіх розподілених завдань.
- Толерантність до помилок: Візьміть сценарій, коли один вузол опускається під час обробки завдання? Серцебиття цього вузла не доходить до двигуна MapReduce або скажемо Master вузла. Потім у цьому випадку вузол Master присвоює це завдання якомусь іншому вузлу, щоб закінчити завдання. Більше того, необроблені та оброблені дані зберігаються у HDFS (Hadoop Distributed File System), який є шаром зберігання Hadoop з коефіцієнтом реплікації за замовчуванням 3. Це означає, що якщо один вузол опускається, то ще два вузли живі з тими ж даними.
- Гнучкість: Ви можете зберігати будь-які типи даних: структуровані, напівструктуровані або неструктуровані.
- Синхронізація: Синхронізація є вбудованою характеристикою Hadoop. Це гарантує, зменшення почнеться лише в тому випадку, якщо вся функція картографування буде виконана зі своїм завданням. «Перемішання» та «Сортування» - це механізм, який робить випуск завдання більш плавним. Еластичний пошук є простим, але потужним аналітичним інструментом на основі JSON для індексації документів та потужного повнотекстового пошуку.
Рис.2
У ELK всі компоненти є відкритим кодом. ELK набирає великі оберти в ІТ-середовищі для аналізу журналів, веб-аналітики, бізнес-аналітики, аналізу відповідності і т.д.
ELK - це чудовий інструмент для стартапів Tech, які не можуть дозволити собі придбати ліцензію на продукт аналізу журналів, наприклад Splunk. Більше того, продукти з відкритим кодом завжди були у центрі уваги в ІТ-індустрії.
Порівняння між Hadoop і Elasticsearch (Інфографіка)
Нижче наведено найкращі 9 порівнянь між Hadoop та Elasticsearch
Ключова різниця між Hadoop проти Elasticsearch
Нижче наведено списки пунктів, опишіть ключові відмінності між Hadoop та Elasticsearch:
- Hadoop має розподілену файлову систему, розроблену для паралельної обробки даних, тоді як ElasticSearch - пошукова система.
- Hadoop забезпечує набагато більшу гнучкість із різноманітними інструментами порівняно з ES.
- Hadoop може зберігати багато даних, тоді як ES не може.
- Hadoop може працювати з обширною обробкою та складною логікою, де ES може обробляти лише обмежену обробку та основну логіку агрегації.
Таблиця порівняння Hadoop vs Elasticsearch
| Основи порівняння | Hadoop | Еластичнедослідження |
| Принцип роботи | На основі MapReduce | На основі JSON і, отже, мови, що відповідає домену |
| Складність | Поводження з MapReduce порівняно складне | DSL на основі JSON досить легко зрозуміти та реалізувати |
| Схема | Hadoop заснований на технології NoSQL, отже, його легко завантажувати дані у будь-якому форматі ключових значень | ES рекомендує до завантаження даних у загальному форматі ключ-значення |
| Групове завантаження | Тут масове завантаження не складно | ES мають деяку межу буфера. Але це можна було б продовжити після того, як аналіз того, який збіг стався в цей момент. |
| Налаштування | 1. Налаштування Hadoop у виробничих умовах легко та розширюється.
2. Налаштування кластерів Hadoop плавніше, ніж ES. | 1. Налаштування ES передбачає проактивну оцінку обсягу даних. Крім того, для початкової установки потрібен також метод хітів та проб. Багато параметрів потрібно змінити, коли обсяг даних збільшується. Наприклад, Шард на індекс повинен бути встановлений під час первинного створення індексу. Якщо для цього потрібна налаштування, цього неможливо зробити. Вам доведеться створити свіжий.
2. Налаштування кластера ElasticSearch більш схильне до помилок. |
| Використання Analytics | Hadoop з HBase не має таких розширених можливостей пошуку та аналітичного пошуку, як ES | Analytics є більш розширеним, а пошукові запити визрівають в ES |
| Підтримувані мови програмування | Hadoop не має різноманітних мов програмування, що підтримують її. | У ES є багато Ruby, Lua, Go і т.д., яких там немає в Hadoop |
| Бажане використання | Для пакетної обробки | Запити в реальному часі та результат |
| Надійність | Hadoop надійний від тестового середовища до виробничого середовища | ES надійний у невеликих та середніх розмірах. Це не вписується у виробниче середовище, де існує безліч центрів обробки даних та кластерів. |
Висновок - Hadoop проти Elasticsearch
Зрештою, це фактично залежить від типу даних, обсягу та випадку використання, над яким працює. Якщо основна увага приділяється простому пошуку та аналітиці в Інтернеті, тоді краще працювати з Elasticsearch. Якщо, якщо існує великий попит на масштабування, обсяг даних та сумісність із сторонніми інструментами, відповідь на нього є екземпляр Hadoop. Однак інтеграція Hadoop з ES відкриває новий світ для великих та великих застосувань. Використання повної потужності від Hadoop та Elasticsearch може дати хорошу платформу для збагачення максимального значення на основі великих даних.
Рекомендовані статті:
Це було керівництвом щодо Hadoop vs Elasticsearch, їх значення, порівняння «голова до голови», ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Як зламати питання інтерв'ю розробника Hadoop
- Хадоп проти Апаче Іскри
- HADOOP vs RDBMS | Знай 12 корисних відмінностей
- Як зламати інтерв'ю розробника Hadoop?
- Чому інновації - найкритичніший аспект великих даних?
- Кращий путівник по Hadoop vs Spark