技術は私たちの世界を再形成しています。 モバイルデバイスの普及、ソーシャルメディアの爆発、クラウドコンピューティングの急速な成長は、データで世界をあふれさせている完璧な嵐を生じさせ ガートナーの見積もりによると、企業にとっての課題は、この「ビッグデータ」の80％が非構造化であり、構造化データの2倍の速度で成長していることです。

混沌としたデータのこの指数関数的な成長に照らして、従来のリレーショナルデータベースが提供できるものを超えたデータソリューショ ここでは、オープンソースのビッグデータ分析プラットフォームApache HadoopとNoSQLアプリケーションApache Cassandraが画像を入力します。

以下は、HadoopとCassandraの違いを簡単に比較し、これら二つのソリューションが互いに補完して強力なビッグデータ洞察を提供する方法です。 Hadoopのユースケースの一例と、最適なパフォーマンスのためにプラットフォームをCassandraとペアリングできる場合を確認してください。Hadoopとは何ですか？

Apache Software Foundationプロジェクトの製品であるHadoopは、オープンソースのソフトウェア、分散ファイルシステム（HDFS）、およびMapReduceとして知られているプログ Hadoopでは、HDFSとMapReduceフレームワークの両方が同じノードセット上で実行されます。 これにより、Hadoopフレームワークは、データが既に格納されているノード上で計算タスクを効果的にスケジュー その結果、Hadoopは、信頼性とフォールトトレラントな方法で-複数の形式で—”コールド”、別名、履歴データの広大な湖に時間とバッチ指向の分析の近くに実行するた

MapReduceは堅牢で信頼性の高いデータ処理ツールですが、その主な欠点は速度の欠如です。 ほとんどのmap/reduceジョブは長時間実行されるバッチジョブであり、数分または数時間かかるか、またはそれ以上完了する可能性があるため、予想されま 明らかに、ビッグデータの需要と願望の高まりは、mapreduceのバッチワークロードが提供するように設計されていない洞察へのより速い時間を必要とします。Cassandraとは何ですか？

基本的に、Cassandraは、一連のコモディティサーバー全体で膨大な量の構造化データを管理するように設計された分散NoSQLデータベースです。 Cassandraは、高い分散、線形スケールのパフォーマンスを提供し、大量のデータを処理しながら、何千もの同時ユーザーに継続的な可用性と稼働時間を提供する独自のアー 通常は単一の場所にデプロイされるHadoopとは異なり、Cassandraの高い分布により、国や大陸にデプロイすることができます。 さらに、Cassandraは常に起動し、常にオンであり、フォールトトレラントな環境で非常に一貫したパフォーマンスを提供します。 これにより、Cassandraは、大量の対話と各対話との同時トラフィックを処理し、少量のデータを生成するトランザクション性のオンラインワークロードを処理するのに理想的になります。

Hadoopとは対照的に、構造化、非構造化、半構造化、画像などの任意の形式でデータを受け入れて格納することができます。-Cassandraには特定の構造が必要です。 その結果、大規模に実装する前に、CassandraデータモデルとHadoopモデルを構造化するためには、多くの考え方が必要です。CassandraはHBaseとどのように比較していますか？HBaseは、Apache Hadoopプロジェクトに含まれるNoSQLの分散データベースモデルです。 これは、Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）上で実行されます。 HBaseはdata lakeのユースケース向けに設計されており、通常はwebやモバイルアプリケーションには使用されません。 対照的に、Cassandraはalways-onアプリケーションの開発に必要な可用性とパフォーマンスを提供します。CassandraとHadoopの組み合わせ

今日の組織には二つのデータニーズがあります。 まず、オンライン操作に特化したデータベースと、Web、モバイル、およびIOTアプリケーションによって生成された”ホット”データの分析が必要です。 第二に、膨大な量の”冷たい”非構造化履歴データの処理をサポートするバッチ指向のビッグデータプラットフォームの必要性。 CassandraとHadoopを緊密に統合して連携させることで、両方のニーズを満たすことができます。

Cassandraはオンラインシステムのための非常にフォールトトレラントなバックエンドとして非常にうまく動作しますが、CassandraはHadoopほど Cassandraの上にHadoopをデプロイすると、最初にそのデータをHadoopに移動することなく、Cassandraのデータを分析する機能が作成されます。 CassandraからHadoopおよびHDFSへのデータの移動は、複雑で時間のかかるプロセスです。 したがって、Cassandra上のHadoopは、Cassandraに存在する比較的大量のデータからリアルタイムで特定の運用分析とレポートを取得する便利な方法を組織に提供します。 HadoopとCassandraの両方を活用する組織は、より速くより深いビッグデータの洞察を武器に、顧客のニーズをよりよく満たし、競合他社よりも強力なエッジを得るこ