La tecnologia sta rimodellando il nostro mondo. La proliferazione dei dispositivi mobili, l’esplosione dei social media e la rapida crescita del cloud computing hanno dato origine a una tempesta perfetta che sta inondando il mondo con i dati. Secondo le stime di Gartner, la sfida per le imprese è che l ‘ 80% di questi “big data” non è strutturato e sta crescendo a un ritmo doppio rispetto ai dati strutturati.
Alla luce di questa crescita esponenziale dei dati caotici, non c’è mai stata una maggiore necessità di soluzioni di dati che vadano oltre ciò che i database relazionali tradizionali possono offrire. Ecco dove la piattaforma di analisi dei big data open-source Apache Hadoop e l’applicazione NoSQL Apache Cassandra entrano nell’immagine.
Quello che segue è un breve confronto delle differenze tra Hadoop e Cassandra, insieme a come queste due soluzioni possono completarsi a vicenda per fornire potenti approfondimenti sui big data. Scopri un esempio di un caso d’uso Hadoop e quando la piattaforma può essere abbinata a Cassandra per prestazioni ottimali.
Che cos’è Hadoop?
Prodotto del progetto Apache Software Foundation, Hadoop è una grande piattaforma di elaborazione dati che utilizza software open-source, un distributed file system (HDFS) e un framework di programmazione noto come MapReduce per archiviare, gestire e analizzare massicciamente grandi insiemi di dati non strutturati in parallelo tra cluster distribuiti di server commodity su scala molto elevata. Con Hadoop, sia HDFS che MapReduce framework vengono eseguiti sullo stesso set di nodi. Ciò consente al framework Hadoop di pianificare in modo efficace le attività di calcolo sui nodi in cui i dati sono già archiviati. Di conseguenza, Hadoop è più adatto per l’esecuzione vicino al tempo e analisi batch-oriented su vasti laghi di” freddo”, aka, dati storici—in più formati—in modo affidabile e fault-tolerant.
Mentre MapReduce è uno strumento di elaborazione dati robusto e affidabile, il suo principale svantaggio è la mancanza di velocità. Poiché la maggior parte dei lavori map/reduce sono lavori batch di lunga durata che possono richiedere minuti o ore o anche più tempo, è prevedibile. Chiaramente, le crescenti richieste e aspirazioni dei big data richiedono tempi di insight più rapidi, che i carichi di lavoro batch di MapReduce non sono progettati per fornire.
Che cos’è Cassandra?
Fondamentalmente, Cassandra è un database NoSQL distribuito progettato per gestire grandi quantità di dati strutturati su una serie di server commodity. Cassandra vanta un’architettura unica che offre elevate prestazioni di distribuzione e scala lineare ed è in grado di gestire grandi quantità di dati fornendo al contempo disponibilità e uptime continui a migliaia di utenti simultanei. A differenza di Hadoop, che in genere viene distribuito in un’unica posizione, l’elevata distribuzione di Cassandra consente la distribuzione in tutti i paesi e continenti. Inoltre, Cassandra è sempre attivo, sempre attivo e offre prestazioni molto costanti in un ambiente fault-tolerant. Ciò rende Cassandra ideale per l’elaborazione di carichi di lavoro online di natura transazionale, in cui Cassandra gestisce un gran numero di interazioni e traffico simultaneo con ogni interazione che produce piccole quantità di dati.
In contrasto con Hadoop, che può accettare e memorizzare i dati in qualsiasi formato—strutturato, non strutturato, semi-strutturato, immagini, ecc.- Cassandra richiede una certa struttura. Di conseguenza, è necessario pensare molto per strutturare un modello di dati Cassandra rispetto al modello Hadoop prima che possa essere implementato con successo su larga scala.
Come si confronta Cassandra con HBase?
HBase è un modello di database distribuito NoSQL incluso nel progetto Apache Hadoop. Funziona in cima al Hadoop Distributed File System (HDFS). HBase è progettato per i casi d’uso di data lake e in genere non viene utilizzato per applicazioni Web e mobili. Cassandra, al contrario, offre la disponibilità e le prestazioni necessarie per lo sviluppo di applicazioni sempre attive.
Combinando Cassandra e Hadoop
Le organizzazioni di oggi hanno due esigenze di dati. Il primo è la necessità di un database dedicato alle operazioni online e all’analisi dei dati ” hot ” generati da applicazioni Web, mobile e IOT. In secondo luogo, la necessità di una piattaforma di big Data orientata ai batch che supporti l’elaborazione di grandi quantità di dati storici non strutturati “freddi”. Integrando strettamente Cassandra e Hadoop per lavorare insieme, entrambe le esigenze possono essere servite.
Mentre Cassandra funziona molto bene come un backend altamente fault-tolerant per i sistemi online, Cassandra non è così analytics-friendly come Hadoop. La distribuzione di Hadoop su Cassandra crea la possibilità di analizzare i dati in Cassandra senza dover prima spostare tali dati in Hadoop. Spostare i dati da Cassandra a Hadoop e HDFS è un processo complicato e dispendioso in termini di tempo. Così Hadoop su Cassandra offre alle organizzazioni un modo conveniente per ottenere analisi operative specifiche e reporting da quantità relativamente grandi di dati che risiedono in Cassandra in tempo reale. Grazie a approfondimenti più rapidi e approfonditi sui big Data, le organizzazioni che sfruttano sia Hadoop che Cassandra possono soddisfare meglio le esigenze dei propri clienti e ottenere un vantaggio maggiore rispetto ai concorrenti.
