Diferencia entre la búsqueda elástica y el hadoop

: 24 de junio de 2022

Elasticsearch y Hadoop tienen un gran uso como motores de búsqueda y valoraciones de bases de datos. Cuando se trata de cargas masivas, Hadoop supera y Elasticsearch se retrasa. Hadoop junto con HBase no admite búsquedas analíticas y avanzadas. Elasticsearch es más confiable para búsquedas pequeñas y medianas. Además, Elasticsearch depende de JavaScript Object Notation y Hadoop se desarrolla en MapReduce. Elasticsearch Analytics es más avanzado en comparación con Hadoop.

Elasticsearch vs Hadoop

La principal diferencia entre Elasticsearch y Hadoop es que Elasticsearch es solo un tipo de motor de búsqueda. Por otro lado, Hadoop tiene un sistema de archivos distribuido que formula principalmente la validación de datos paralelos. Elasticsearch favorece consultas más avanzadas y basadas en búsquedas, mientras que Hadoop junto con HBASE no admite opciones de búsqueda avanzadas.

Elasticsearch es el motor de búsqueda basado en la biblioteca de Lucene. Elasticsearch se crea en Java y contiene JavaScript Object Notation. Elasticsearch es compatible con todo el software operativo cargado con Java VM. Además, Elasticsearch se puede utilizar como marco analítico. Elasticsearch tiene límites altos con una carga masiva masiva. Además, Elasticsearch proporciona una consulta detallada sobre la línea de abonado digital basada principalmente en la notación de objetos JavaScript.

Hadoop es un software de utilidad de código abierto que promueve la computación con muchos datos masivos. Hadoop inició su viaje el 1 de abril de 2006. Doug Cutting y Mike Cafarella sentaron las bases de Hadoop. Hadoop utiliza el modelo de programación MapReduce ( ) para analizar grandes recopilaciones de datos. Además, Hadoop se administra como un gadget para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en grupos.

Comparación entre la búsqueda elástica y el Hadoop

Parámetros de comparación Elasticsearch 19459, computación distribuida. Uso Elasticsearch se utiliza principalmente como motor de búsqueda. Hadoop se utiliza para evaluar una gran cantidad de datos. FunctionElasticsearch ofrece una consulta completa sobre la línea de abonado digital basada en la notación de objetos JavaScript. Hadoop utiliza el modelo de programación MapReduce () para analizar grandes recopilaciones de datos. Capacidad La búsqueda elástica puede funcionar como un motor de búsqueda de texto completo y también puede utilizarse como un marco de análisis. Hadoop se utiliza como un gadget para reservar datos y ejecutar aplicaciones en grupos. CompatibleElasticsearch es compatible con todo el software operativo cargado con Java VMHadoop es compatible con Unix, Linux y Windows.

¿Qué es la búsqueda elástica?

Elasticsearch es bien conocido como un motor de búsqueda que se basa principalmente en la biblioteca de Lucene. Elasticsearch se introdujo por primera vez el 8 de febrero de 2010. El lenguaje de programación principal y estructural es Java. Además, Elasticsearch tiene una interfaz web basada en HTTP junto con documentos de notación de objetos de JavaScript.

Elasticsearch se ensambló en Java y está disponible en .NET, Java, PHP, Ruby y Python. Elasticsearch ha sido autorizado por la licencia dual como licencia Elastic y una licencia pública del lado del servidor disponible. Elasticsearch se ubica como el motor de búsqueda más destacado según el ranking marcado por DB-Engines.

Originalmente, Shay Banon desarrolló ‘ Compass ’ en el año 2004, que se argumentó como precursor de Elasticsearch. Después de actualizar la brújula como Elasticsearch, Shay Banon formuló una interfaz común a saber, la notación de objetos Javascript, que es aceptable a través del protocolo de transferencia de hipertexto. JSON era más adecuado que Java como una mejor opción para el lenguaje de programación.

La versión inicial de Elasticsearch se introdujo en febrero de 2010. Además, el nombre Elasticsearch se cambió a Elastic en el año 2015. El uso básico de Elasticsearch es buscar cualquier tipo de documento. Elasticsearch se desarrolla con la ayuda de Logstash, Kibana y Beats. Además, Logstash es un motor de surtido de datos y búsqueda de registros, mientras que Kibana es un foro de visualización y análisis.

¿Qué es Hadoop?

El 1 de abril de 2006, Doug Cutting y Mike Cafarella sentaron las bases de Hadoop. Este software de código abierto fue desarrollado por Apache Software Foundation. El núcleo de Hadoop se divide principalmente en 2 segmentos. Uno es el segmento de almacenamiento y el otro es el segmento de procesamiento.

El sistema de archivos distribuidos Hadoop ( HDFS ) es el segmento de almacenamiento básico y MapReduce, el modelo de programación actúa como el segmento de procesamiento. Hadoop funciona principalmente dividiendo los archivos a granel en bloques más pequeños y circula estos archivos a través de nodos en surtidos. Además, transfiere código variado a nodos para filtrar los datos en paralelo.

Una pequeña variedad Hadoop comprende múltiples nodos esclavos y un solo maestro. Además, el nodo maestro consta de un DataNode, Job Tracker, NameNode y Task Tracker. Además, el nodo trabajador realiza las tareas de TaskTracker y DataNode. Sin embargo, Hadoop también accede a modos esclavos solo para computadora y datos.

Mientras se habla de los grupos masivos, los nodos del Sistema de archivos distribuidos Hadoop se administran a través del servidor NameNode para analizar el índice del sistema de archivos. El NameNode subordinado se utiliza para desarrollar instantáneas, que evitan la pérdida de datos y la corrupción del sistema de archivos. Según G2.com, Hadoop tiene una calificación de 4.3 sobre 5 y está fácilmente disponible en el mercado. Además, G2.com es un sitio web de renombre para revisar software.

Diferencias principales entre Elasticsearch y Hadoop

1. La búsqueda elástica funciona según los principios de la notación de objetos JavaScript, mientras que Hadoop trabaja según el principio MapReduce.
2. Mientras mira el lenguaje de programación, Elasticsearch tiene una variedad de lenguajes de programación como Ruby, Lua, Go, mientras que Hadoop no tiene este lenguaje de programación.
3. Elasticsearch demuestra su compatibilidad con todo el software Java VM, mientras que Hadoop es compatible con Linux, Windows y Unix.
4. Elasticsearch se utiliza principalmente para el procesamiento por lotes, mientras que Hadoop se utiliza para resultados y consultas en tiempo real.
5. Elasticsearch tiene un límite en la carga de datos masivos, mientras que Hadoop ofrece carga de datos masiva.

Síntesis

Elasticsearch fue introducido por primera vez el 8 de febrero de 2010 por Shay Banon. El lenguaje de programación principal y estructural de Elasticsearch es Java. Elasticsearch es un motor analítico altamente duradero y una búsqueda dispersa de texto completo que permite al usuario almacenar, analizar y buscar grandes cantidades de datos en tiempo casi real. Hadoop está construido sobre la base de Lucene, que es un software técnicamente utilizado como motor de búsqueda junto con codificado encriptado en Java y proporcionado por Apache Software Foundation. Además, Apache Lucene es un software que se utiliza principalmente para buscar.

Hadoop tiene un componente interno que se conoce como el Sistema de archivos distribuidos Hadoop ( HDFS ). HDFS se utiliza para satisfacer la demanda de un gran procesamiento de datos, por ejemplo, para acceder a la transmisión en bloque grande, y se utiliza como un sistema de archivos paralelos de alto rendimiento. La marca Hadoop es propiedad de Apache Software Foundation. Además, Hadoop ha iniciado la creación de un motor de búsqueda web y se ha creado como un software solitario. Además, se ha convertido en un hábitat de aplicaciones y herramientas manipuladas para examinar mayores volúmenes de datos. Hadoop cuenta con la asistencia del modelo de programación MapReduce para acceder a enormes conjuntos de datos en grupos de hardware de productos básicos. Hadoop es un enorme grupo de datos enormes que se manipula principalmente para compilar datos, procesar y decodificar los patrones de datos. Además, Elasticsearch se basa en un sistema de disco junto con la opción de almacenamiento en caché.

1. https://www.jug.ch/events/slides/151007_einfuehrung-in-elasticsearch.pdf
2. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=PEFK3MuwBsIC&oi=fnd&pg=PT12&dq=elasticsearch&ots=t160Giphl2&sig=lGhmlpwCoW0hYdexIWNJVX8UZuk
3. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=8DozEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PT15&dq=hadoop&ots=ryDm834hHv&sig=s3APCi4wRAMP6ZWV05TgPVUROO4
4. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=drbI_aro20oC&oi=fnd&pg=PR5&dq=hadoop&ots=t0Agxeo-d7&sig=mS7UubZeWUmOpf9l53AIX4qpyoY

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