OLTP proti OLAP
OLTP naj bi bil bolj spletni sistem za transakcije ali sistem za shranjevanje podatkov, kjer uporabnik opravi veliko spletnih transakcij z uporabo shrambe podatkov. Rečeno naj bi bilo tudi več ad-hoc branja / pisanja v realnem času.
OLAP je bolj shranjevanje podatkov brez povezave. Dostopna ještevilo kratv načinu brez povezave. Datoteke dnevnika v velikem obsegu se na primer preberejo in nato zapišejo nazaj v podatkovne datoteke. Nekatera pogosta področja, na katerih se uporablja OLAP, so dnevniški posli, podatkovna opravila itd.
Cassandra naj bi bila bolj OLTP, saj je v realnem času, medtem ko je Hadoop bolj OLAP, saj se uporablja za analitiko in množično pisanje.
lutka vs ansible vs chef
Zakaj integrirati OLAP in OLTP?
Če v primeru, da iščete najnižjo ceno za rezervacijo hotelov v naslednjih 365 dneh, imate tukaj nabor podatkov za Cassandro in želite priporočiti podatkovno bazo v realnem času, se promocija izvede glede na ceno.
V takem scenariju moramo ponoviti vse zapise in obdržati analitiko, kar je ogromno delo brez povezave, ki ga je treba pogosto zagnati. Tu nastopa Hadoop za množično drobljenje podatkov.
Druga prednost je ta, da lahko zaženemo eno gručo in prekinemo izvajanje druge gruče Hadoop.
Tretja korist je ta, da lahko tudi znižate veliko operativnih stroškov.
Glede na scenarij, v katerem mora uporabnik, če je dobro podkovan v različnih sistemih Hadoop, kot so Hive, Pig Latin in mora vanj vključiti podatke, vstaviti vir podatkov v Cassandri in poskusiti zagnati Map Zmanjšajte tudi delovna mesta.
argumenti ukazne vrstice v primeru kode Java
Med OLTP in OLAP je opazen vzorec. V OLTP je manj zapisov, npr. Informacije o hotelu. Ob predpostavki, da se spremembe cen dogajajo vsakih 5000 krat na sekundo, je tukaj morda več odčitkov. V takem scenariju lahko pišete 1 na sekundo, branje pa lahko povzroči stotine in tisoče. Torej je razmerje okoli 1: 1000.
Zanimivo je opažanje, da se Cassandra zlahka prilega temu modelu, ki vključuje modele, pri katerih je branje / pisanje enako. Tudi ko gre za OLTP, tudi če človek vstopi v prilagodljiv in močan model doslednosti, lahko opazi milisekundo razkoraka med morebitnimi skladnimi modeli in najmočnejšimi doslednimi modeli. Tako se Cassandra lahko prilega OLTP.
Ko pridemo v OLAP, lahko vidimo različne vzorce OLAP, kar pomeni, da se istočasno dogaja več zapisov. V OLAP podatke izločimo v enem posnetku, tj. Vse dnevniške datoteke se shranijo v shrambo podatkov in nato začnemo z obdelavo. Podatkovni vzorec ali vzorec dostopa je ravno nasproten od vrste OLTP. Tu bo uporaben Hadoop ali MapReduce.
Imate vprašanje za nas? Omenite jih v oddelku za komentarje in javili se vam bomo.
Sorodne objave:
5 najboljših razlogov za učenje Cassandre