La technologie remodèle notre monde. La prolifération des appareils mobiles, l’explosion des médias sociaux et la croissance rapide du cloud computing ont donné lieu à une tempête parfaite qui inonde le monde de données. Selon les estimations de Gartner, le défi pour les entreprises est que 80 % de ce » big data » n’est pas structuré et qu’il croît deux fois plus vite que les données structurées.
À la lumière de cette croissance exponentielle de données chaotiques, il n’y a jamais eu un plus grand besoin de solutions de données qui vont au-delà de ce que les bases de données relationnelles traditionnelles peuvent offrir. C’est là que la plate-forme d’analyse de Big data open source Apache Hadoop et l’application NoSQL Apache Cassandra entrent en scène.
Ce qui suit est une brève comparaison des différences entre Hadoop et Cassandra, ainsi que la façon dont ces deux solutions peuvent se compléter pour fournir de puissantes informations sur le Big Data. Découvrez un exemple de cas d’utilisation de Hadoop, et quand la plate-forme peut être associée à Cassandra pour des performances optimales.
Qu’est-ce que Hadoop ?
Produit du projet Apache Software Foundation, Hadoop est une plate-forme de traitement de données volumineuses qui utilise un logiciel open source, un système de fichiers distribués (HDFS) et un cadre de programmation connu sous le nom de MapReduce pour stocker, gérer et analyser des ensembles de données non structurées massivement volumineux en parallèle sur des clusters distribués de serveurs de base à très grande échelle. Avec Hadoop, HDFS et le framework MapReduce s’exécutent sur le même ensemble de nœuds. Cela permet au framework Hadoop de planifier efficacement les tâches de calcul sur les nœuds où les données sont déjà stockées. En conséquence, Hadoop est le mieux adapté pour exécuter des analyses orientées vers le temps et les lots sur de vastes lacs de données historiques « froides », c’est-à—dire dans plusieurs formats, de manière fiable et tolérante aux pannes.
Bien que MapReduce soit un outil de traitement de données robuste et fiable, son principal inconvénient est un manque de vitesse. Comme la plupart des tâches map/reduce sont des tâches par lots de longue durée qui peuvent prendre des minutes ou des heures, voire plus, c’est à prévoir. De toute évidence, les exigences et les aspirations croissantes du big Data exigent un délai d’analyse plus rapide, ce que les charges de travail par lots de MapReduce ne sont pas conçues pour fournir.
Qu’est-ce que Cassandra ?
Fondamentalement, Cassandra est une base de données NoSQL distribuée conçue pour gérer de vastes quantités de données structurées sur un ensemble de serveurs de base de données. Cassandra dispose d’une architecture unique qui offre une distribution élevée, des performances à l’échelle linéaire et est capable de gérer de grandes quantités de données tout en offrant une disponibilité et une disponibilité continues à des milliers d’utilisateurs simultanés. Contrairement à Hadoop, qui est généralement déployé en un seul endroit, la distribution élevée de Cassandra permet un déploiement à travers les pays et les continents. De plus, Cassandra est toujours en marche et offre des performances très constantes dans un environnement tolérant aux pannes. Cela rend Cassandra idéale pour le traitement de charges de travail en ligne de nature transactionnelle, où Cassandra gère un grand nombre d’interactions et de trafic simultané, chaque interaction produisant de petites quantités de données.
Contrairement à Hadoop, qui peut accepter et stocker des données dans n’importe quel format — structuré, non structuré, semi-structuré, images, etc.- Cassandra nécessite une certaine structure. En conséquence, beaucoup de réflexion est nécessaire pour structurer un modèle de données Cassandra par rapport au modèle Hadoop avant de pouvoir être implémenté avec succès à grande échelle.
Comment Cassandra se compare-t-elle à HBase?
HBase est un modèle de base de données distribuée NoSQL inclus dans le projet Apache Hadoop. Il fonctionne au-dessus du système de fichiers distribué Hadoop (HDFS). HBase est conçu pour les cas d’utilisation de data lake et n’est généralement pas utilisé pour les applications Web et mobiles. Cassandra, en revanche, offre la disponibilité et les performances nécessaires au développement d’applications toujours actives.
Combinant Cassandra et Hadoop
Les organisations d’aujourd’hui ont deux besoins en données. La première est la nécessité d’une base de données consacrée aux opérations en ligne et à l’analyse des données » chaudes » générées par les applications Web, mobiles et IOT. Deuxièmement, la nécessité d’une plate-forme Big Data orientée par lots qui prend en charge le traitement de grandes quantités de données historiques non structurées « froides ». En intégrant étroitement Cassandra et Hadoop pour travailler ensemble, les deux besoins peuvent être satisfaits.
Bien que Cassandra fonctionne très bien en tant que backend hautement tolérant aux pannes pour les systèmes en ligne, Cassandra n’est pas aussi facile à analyser qu’Hadoop. Le déploiement de Hadoop au-dessus de Cassandra permet d’analyser les données dans Cassandra sans avoir à les déplacer d’abord dans Hadoop. Transférer des données de Cassandra vers Hadoop et HDFS est un processus compliqué et fastidieux. Ainsi, Hadoop sur Cassandra offre aux organisations un moyen pratique d’obtenir des analyses opérationnelles spécifiques et des rapports à partir de quantités relativement importantes de données résidant dans Cassandra en temps réel. Armées d’informations plus rapides et plus approfondies sur le Big Data, les organisations qui exploitent à la fois Hadoop et Cassandra peuvent mieux répondre aux besoins de leurs clients et obtenir un avantage plus important sur leurs concurrents.
