OLTP बनाम OLAP
OLTP को ऑनलाइन ट्रांजेक्शनल सिस्टम या डेटा स्टोरेज सिस्टम के रूप में अधिक कहा जाता है, जहाँ उपयोगकर्ता डेटा स्टोर का उपयोग करके बहुत सारे ऑनलाइन लेनदेन करता है। यह भी कहा जाता है कि वास्तविक समय के आधार पर अधिक तदर्थ में पठन / लेखन होता है।
जावा उदाहरण में धागा सिंक्रनाइज़ेशन
OLAP एक ऑफ़लाइन डेटा स्टोर का अधिक है। इसे एक्सेस किया जाता हैकई बारऑफ़लाइन फैशन में। उदाहरण के लिए, बल्क लॉग फ़ाइलें पढ़ी जाती हैं और फिर डेटा फ़ाइलों पर वापस लिखी जाती हैं। कुछ सामान्य क्षेत्र जहां OLAP का उपयोग किया जाता है, वे लॉग जॉब्स, डेटा माइनिंग जॉब्स, आदि हैं।
कैसंड्रा को ओएलटीपी से अधिक कहा जाता है, क्योंकि यह वास्तविक समय है, जबकि हैडोप ओएलएपी से अधिक है, क्योंकि इसका उपयोग एनालिटिक्स और बल्क राइट्स के लिए किया जाता है।
OLAP और OLTP को क्यों एकीकृत करें?
यदि आप अगले 365 दिनों में होटल बुकिंग के लिए सबसे सस्ती कीमत की तलाश कर रहे हैं, तो यहां आपके पास कैसंड्रा के लिए एक विशाल डेटा सेट है और रियल टाइम डेटाबेस पर सिफारिश करना चाहते हैं, कीमत के आधार पर एक प्रोमो चलाया जाता है।
ऐसे परिदृश्य में, हमें सभी रिकॉर्डों को पुनरावृत्त करना होगा और इसके शीर्ष पर एनालिटिक्स को रखना होगा, जो एक बहुत बड़ा ऑफ़लाइन काम है जिसे अक्सर किक-स्टार्ट करना पड़ता है। यहाँ, Hadoop बल्क डेटा क्रंचिंग के लिए आता है।
दूसरा लाभ यह है कि हम एक क्लस्टर चला सकते हैं और एक अलग Hadoop क्लस्टर चला सकते हैं।
तीसरा लाभ यह है कि ऑपरेशन की लागत को बहुत कम किया जा सकता है।
एक परिदृश्य को देखते हुए, जिसमें, यदि कोई उपयोगकर्ता विभिन्न Hadoop Eco-Systems में अच्छी तरह से वाकिफ है, जैसे Hive, Pig Latin और उसमें डेटा को एकीकृत करने की आवश्यकता है, तो किसी को Cassandra में कुछ डेटा स्रोत प्लग-इन करना होगा और मैप चलाने का प्रयास करना होगा साथ ही नौकरियां कम करें।
OLTP और OLAP के बीच एक ध्यान देने योग्य पैटर्न है। OLTP में, लिखने की संख्या कम है, उदा। होटल जानकारी। यह मानते हुए कि मूल्य परिवर्तन प्रति सेकंड 5000 बार होता है, यहां रीड्स अधिक हो सकते हैं। ऐसे परिदृश्य में, प्रति सेकंड 1 लेखन हो सकता है, लेकिन पढ़ता सैकड़ों और हजारों को निष्कासित कर सकता है। इसलिए यहां का अनुपात लगभग 1: 1000 है।
यह एक दिलचस्प अवलोकन है कि कैसंड्रा इस मॉडल में आसानी से फिट हो सकता है, जिसमें मॉडल शामिल हैं, जहां पढ़ना / लिखना बराबर है। इसके अलावा, जब यह ओएलटीपी की बात आती है, भले ही एक ट्यूनेबल और मजबूत स्थिरता मॉडल में मिल जाए, तो कोई अंतिम सुसंगत मॉडल और सबसे मजबूत सुसंगत मॉडल के बीच एक मिलीसेकंड गैप देख सकता है। इस प्रकार, कैसेंड्रा ओएलटीपी में फिट हो सकता है।
OLAP में आकर, कोई भी अलग-अलग OLAP पैटर्न देख सकता है, जिसका अर्थ है कि एक साथ कई लेखन हो रहे हैं। OLAP में, हम डेटा को एक शॉट में डंप करते हैं यानी, सभी लॉग फ़ाइलों को डेटा स्टोर में डाल दिया जाता है और फिर हम प्रोसेसिंग शुरू करते हैं। डेटा पैटर्न या एक्सेस पैटर्न OLTP तरह के एप्लिकेशन के बिल्कुल विपरीत है। यहाँ, Hadoop या MapReduce उपयोगी होगा।
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