OLTP vs OLAP
OLTP dikatakan lebih sebagai sistem transaksi online atau sistem penyimpanan data, di mana pengguna melakukan banyak transaksi online menggunakan penyimpanan data. Ia juga dikatakan memiliki lebih banyak pembacaan / penulisan ad-hoc yang terjadi secara real time.
OLAP lebih merupakan penyimpanan data offline. Itu diaksesberkali-kalidalam mode offline. Misalnya, file log Massal dibaca dan kemudian ditulis kembali ke file data. Beberapa area umum di mana OLAP digunakan adalah Pekerjaan Log, Pekerjaan penambangan data, dll.
Cassandra dikatakan lebih dari OLTP, karena real-time, sedangkan Hadoop lebih dari OLAP, karena digunakan untuk analitik dan penulisan massal.
Mengapa Mengintegrasikan OLAP & OLTP?
Jika Anda mencari harga termurah untuk pemesanan hotel dalam 365 hari ke depan, di sini Anda memiliki kumpulan data yang sangat besar untuk Cassandra dan ingin memiliki rekomendasi di database waktu nyata, promo dijalankan berdasarkan harga.
Dalam skenario seperti itu, kami harus mengulang semua catatan dan menyimpan analitik di atasnya, yang merupakan pekerjaan offline besar yang harus sering dimulai. Di sini, Hadoop ikut bermain untuk pemrosesan data Massal.
Manfaat lainnya adalah kita dapat menjalankan satu cluster dan membatalkan menjalankan cluster Hadoop yang berbeda.
Manfaat ketiga adalah dapat mengurangi banyak biaya operasi.
Diberikan skenario, di mana, jika pengguna berpengalaman dalam berbagai Eko-sistem Hadoop, seperti Hive, Pig Latin dan perlu mengintegrasikan data ke dalamnya, maka seseorang harus memasukkan beberapa sumber data di Cassandra dan mencoba menjalankan Map Kurangi pekerjaan juga.
Ada pola yang terlihat antara OLTP & OLAP. Di OLTP, jumlah penulisannya lebih sedikit, mis. Informasi hotel. Dengan asumsi bahwa perubahan Harga terjadi setiap 5000 kali per detik, bacaan mungkin lebih lanjut di sini. Dalam skenario seperti itu, bisa ada 1 tulisan per detik tetapi pembacaan bisa menghilangkan ratusan dan ribuan. Jadi rasionya di sini sekitar 1: 1000.
Ini adalah pengamatan yang menarik bahwa Cassandra dapat masuk ke dalam model ini dengan mudah, termasuk model, di mana baca / tulis adalah sama. Juga, ketika datang ke OLTP, bahkan jika seseorang menggunakan model konsistensi yang dapat disesuaikan dan kuat, seseorang dapat melihat celah milidetik antara model yang akhirnya konsisten dan model yang konsisten terkuat. Dengan demikian, Cassandra bisa masuk ke OLTP.
Datang ke OLAP, orang dapat melihat pola OLAP yang berbeda, yang berarti ada beberapa penulisan yang terjadi secara bersamaan. Di OLAP, kami membuang data dalam satu kesempatan yaitu, semua file log dimasukkan ke penyimpanan data dan kemudian kami mulai memproses. Pola data atau pola akses adalah kebalikan dari jenis aplikasi OLTP. Di sini, Hadoop atau MapReduce akan berguna.
Ada pertanyaan untuk kami? Sebutkan mereka di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait:
5 Alasan Teratas untuk Mempelajari Cassandra
cara keluar dari program java