Cassandra vs Hadoop, ¿cuál es mejor de los dos?

El avance tecnológico redefine el mundo, cada día tenemos acceso a más tipos de dispositivos inteligentes, desde móviles hasta electrodomésticos. Todos ellos recopilan datos, adquieren información que es especialmente útil para las empresas y sus perspectivas de negocio. En este contexto el Big Data y todas las tecnologías, softwares y frameworks asociados cobran cada vez más importancia. En este artículo vamos a ver y a hacer una comparativa entre Cassandra vs Apache Hadoop.

Empezaremos por ver las características de cada uno de ellos para después hacer una lista comparativa con qué nos ofrecen en el desarrollo del trabajo con Big Data. Una disciplina en crecimiento y que requiere de profesionales especializados y cualificados. Profesionales que se forman en máster o cursos de Big Data. Formaciones en las que se obtienen los conocimientos necesarios para el desempeño de las funciones asociadas a este tipo de especialistas.

De esto también hablaremos a lo largo del artículo. De momento, vamos a ver qué es Apache Hadoop y a compararlo con Cassandra. Veremos sus diferencias y sus utilidades en el trabajo en Big Data.

¿Qué es Apache Hadoop?

Apache Hadoop es un framework de código abierto que se emplea para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Frente a métodos de procesamiento tradicionales y bases de datos convencionales, Hadoop ofrece una mayor eficiencia gracias a un procesamiento en paralelo a través de un grupo de varios ordenadores.

De esta manera, Hadoop facilita el uso de toda la capacidad de procesamiento y almacenamiento de distintos ordenadores para poder trabajar con una cantidad de datos que van desde varios gigabytes hasta petabytes de información.

Hadoop se emplea en Big Data por la gran eficiencia que tiene a la hora de almacenar y procesar la información.

Se trata de un ecosistema que ha crecido mucho en los últimos años y que ha encontrado su hueco en el Big Data. En Apache Hadoop se incluyen muchas herramientas y aplicaciones distintas y se divide el trabajo general en cuatro submódulos:

HDFS. Es el sistema de distribución de archivos de Hadoop. Se ejecuta en un hardware estándar e incluso en equipos con poca potencia de procesamiento. A pesar de ello, proporciona un mejor rendimiento para el trabajo en Big Data que los archivos y bases de datos convencionales.
YARN. Es el módulo que administra y supervisa los distintos nodos del clúster de ordenadores en el que se sustenta Hadoop.
MapReduce. Se trata de un framework específico para Hadop que ayuda a realizar los cálculos en paralelo.
Hadoop Common. Recopila las bibliotecas de Hadoop y agrupa distintos recursos Java para que se puedan usar con todos los módulos.

Ahora vamos a ver qué es Cassandra para poder compararlo con Hadoop. Como vas a ver, se trata de dos sistemas distintos, pero con aplicación dentro del mundo del Big Data.

¿Qué es Cassandra? Características fundamentales

Cassandra es una base de datos de código abierto y distribuida. Se entiende que se trata de una base de datos de tipo NoSQL y fue desarrollada originalmente por Facebook para impulsar algunas de sus funcionalidades. En 2008 pasó a ser de código abierto y se trata de una base de datos diseñada específicamente para manejar cargas de datos grandes.

En este caso, Cassandra, a diferencia de Hadoop, es tan solo la base de datos en la que se escriben o leen datos para Big Data. Se trata de un sistema peer-to-peer que está formado por distintos nodos en los que cualquiera de ellos puede solicitar la lectura o la escritura de los datos. Así, cada nodo puede comunicar información sobre su estado y sobre el de otros de los nodos que componen el sistema.

Al final, Cassandra es una base de datos diseñada específicamente para el trabajo con datos transaccionales de forma online y distribuida. Es decir, igual que Hadoop, la carga de trabajo se reparte entre varios ordenadores conectados en red, pero, en el caso de esta base de datos, se hace mediante un sistema peer-to-peer, similar en funcionamiento a programas de descarga como µTorrent y derivados.

Cassandra vs Hadoop, ¿cuál es mejor?

Hemos visto las características de cassandra vs las características de Apache Hadoop. Con esta tabla se pueden ver claramente las características y diferencias fundamentales entre Cassandra vs Hadoop.

	Hadoop	Cassandra
Definición	Framework para el procesamiento de Big Data	Base de datos NoSQL distribuida y diseñada para la administración de grandes cantidades de datos
Formatos soportados	Todo tipo de datos, tano estructurados como no estructurados	Soporta todo tipo de datos, pero trabaja mejor con datos semiestructurados.
Usos	Se prefiere Hadoop en el procesamiento de datos por lotes	Se usa más en el procesamiento de datos en tiempo real
Arquitectura	Sigue un diseño de arquitectura de nodos maestros-esclavos.	Aquitectura distribuida con sistema peer-to-peer. Todos los nodos están diseñados para cumplir las mismas funciones dentro del clúster.
Protección de datos	Auditoría de datos y control de acceso para usuarios y grupos	Sistema de registro para el acceso a los datos y mecanismos de copias de seguridad y sistemas de restauración.
Tolerancia a fallos	Hadoop es más vulnerable a fallos, ya que, si falla el nodo maestro, caen el resto de nodos del clúster	Al ser los nodos parte de un mismo clúster y tener toda la misma importancia, la caída de uno, no significa que el sistema caiga.
Formato de almacenamiento	HDFS es el sistema de archivos predominante en Hadoop. Los archivos más grandes se dividen y se replican en los distintos nodos	Almacena los datos en columnas e introduce índices primarios y secundarios para una mayor disponibilidad de acceso a ellos.

También es importante destacar que, aunque existen diferencias, ambos sistemas tienen aplicación en Big Data. De ellos, es Hadoop el más utilizado por las empresas por sus bajos costes. Sin embargo, por otra parte, se pueden combinar ambos para mejores resultados en el procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos.

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