Hazelcast: una potente cuadrícula de datos en memoria de código abierto

Hazelcast es una potente cuadrícula de datos en memoria de código abierto que proporciona a los desarrolladores de Java una plataforma robusta y de alto rendimiento para crear aplicaciones distribuidas. Las funciones de Hazelcast incluyen estructuras de datos distribuidos, mensajes y eventos. Las bases de datos NoSQL están diseñadas para la escalabilidad y el rendimiento, y a menudo se usan en aplicaciones de big data. La tecnología de cuadrícula de datos en memoria de Hazelcast se puede utilizar como una base de datos NoSQL distribuida, lo que proporciona un alto rendimiento y escalabilidad. Las funciones NoSQL de Hazelcast incluyen un almacén de valores clave, un almacén de documentos y una base de datos de gráficos. Estas funciones brindan a los desarrolladores una plataforma flexible y poderosa para crear aplicaciones escalables.

Los siguientes son aspectos destacados de la comparación de Hazelcast y Oracle NoSQL . Si tiene alguna pregunta sobre nuestras ofertas, póngase en contacto con nosotros. Le agradeceríamos que se pusiera en contacto con los proveedores de sistemas para actualizar y ampliar la información del sistema. Esta página contiene información proporcionada por el proveedor sobre clientes clave, ventajas competitivas y métricas de mercado.

Las bases de datos en línea se pueden almacenar en caché en Hazelcast. Los desarrolladores podrán usar API de estructuras de datos familiares en sus propios lenguajes sin tener que usar SQL o una API NoSQL .

La cuadrícula de datos en memoria de código abierto, Hazelcast (IMDG), es miembro de la comunidad de código abierto. La computación en memoria es un enfoque basado en la escalabilidad elástica para el rendimiento de las aplicaciones que es ampliamente reconocido como el más rápido y escalable.

¿Se considera Redis Nosql?

Se puede crear una base de datos, un caché o un agente de mensajes de Redis en la memoria mediante Redis, un almacén de estructura de datos en memoria de código abierto. La base de datos está clasificada como NoSQL.

Redis (Remote DIctionary Server) es un almacén de clave-valor en memoria basado en red, en red, de un solo subproceso que es de código abierto, en red, de un solo subproceso, en memoria y tiene durabilidad opcional. Tiene una clara ventaja sobre los otros tipos de Redis porque no permite grandes conjuntos de datos que no pueden ser más grandes que la memoria. Es un almacén de clave-valor que admite una amplia gama de estructuras de datos, incluidas cadenas seguras para binarios, listas, mapas hash e hiperlogs. El proceso de replicación en el lado maestro de Redis no está bloqueado. Al utilizar la replicación, puede evitar pagar para que el maestro escriba todos los datos en un disco. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl y PHP tienen bibliotecas vinculantes de Redis, junto con muchas otros idiomas. Como sugiere el nombre, Redis es un conjunto de archivos que se instalan fácilmente yendo a la página web redis.io o usando una URL que siempre apunta a la versión estable más reciente de Redis. Como resultado, no hay dependencias en Redis que no sean un compilador GCC y libc en funcionamiento, por lo que no necesita instalarlo desde la fuente. Redis-cli, una utilidad de interfaz de línea de comandos, se utiliza para comunicarse con Redis.

¿Redis usa Sql?

A diferencia de SQL, Redis no admite un lenguaje de consulta estructurado; más bien, cada estructura de datos tiene su propio conjunto de comandos que se pueden usar para operaciones atómicas efectivas.

¿Es Hazelcast mejor que Redis?

Se ha demostrado que Hazelcast es mucho más eficiente que cualquier otro programa. La biblioteca de Redis tiene un subproceso único, por lo que no puede escalar bien para cargas grandes; mientras que la biblioteca Hazelcast escala con la cantidad de recursos disponibles. La herramienta es fácil de usar, se puede integrar en aplicaciones y se puede implementar como una aplicación cliente-servidor.

Tanto Hazelcast como Redis son similares, pero las dos plataformas tienen aplicaciones completamente diferentes. Redis solo tiene caché aparte, mientras que Hazelcast IMDG puede manejar errores de lectura, escritura y caché. Solo se requiere la lógica de actualización, a diferencia de la lógica de lectura, para Hazelcast, lo que hace que el código base sea mucho más simple y comprensible. Redis, como caché, se puede usar para almacenar en caché otros archivos de almacenamiento, como bases de datos, lo que obliga al uso del patrón cache-Aside. Un patrón de caché aparte está disponible en Hazelcast, y se lo conoce comúnmente como caché aparte. Por ejemplo, una base de datos relacional sobrecargada se puede escribir detrás de un método de escritura posterior que evita escribir en almacenes de respaldo lentos. Los centros de datos están diseñados para admitir el crecimiento y la expansión de los datos mediante la agrupación.

Las diferencias entre Hazelcast y Redis son marcadas: Hazelcast se diseñó como un almacén de datos distribuidos en memoria cuando se lanzó por primera vez. Cuando se combina con el gráfico de objetos, Hazelcast puede almacenar objetos complejos. Cada miembro de Hazelcast emplea capacidades de alta disponibilidad, partición automática y detección automática. Es común ver que Redis tiene nodos maestros y de respaldo. Hazelcast, por otro lado, entiende y proporciona una API de consulta para gráficos de objetos complejos, mientras que Redis no lo hace. A partir de Hazelcast IMDG 4.1, estará disponible el soporte completo de consultas ANSI SQL. Dado que Redis no admite índices de forma nativa, los programadores de aplicaciones deben crear sus propias estructuras de índice y actualizarlas por su cuenta.

Redis Streams, que conserva el orden de inserción y permite la lectura no destructiva, es un almacenamiento basado en registros solo para agregar que se ha agregado a Redis desde la versión 5. Jet detecta constantemente nuevos eventos de datos y envía los resultados a la memoria caché, manteniendo los datos actualizados en todo momento. Se puede usar para agregar o unir flujos de datos usando semántica de tiempo de evento y asegurando que el proceso se ejecute continuamente hasta el final. Existen numerosos conectores para Jet, incluido un CDC que convierte las transacciones de bases de datos relacionales en cambios en un flujo.

¿Es Hazelcast más rápido que Redis?

Los clientes pueden lograr el rendimiento más alto y la latencia más baja gracias a su arquitectura de subprocesos múltiples (Redis tiene una), casi caché, canalización y otras capacidades.

¿Qué es mejor que Redis?

Debido a que KeyDB es una base de datos multinúcleo , Redis puede superarla por nodo.

¿Qué es más rápido que Redis?

Diferencia entre Redis y MongoDB Speed ​​Redis no tiene esquema, lo que significa que la base de datos no tiene un conjunto fijo de parámetros. A medida que aumenta la cantidad de datos almacenados en la base de datos, MongoDB podrá ejecutarse más rápido que Redis.

Hazelcast vs mongodb

Hazelcast es una cuadrícula de datos en memoria que ofrece alta disponibilidad y escalabilidad horizontal. Se utiliza para el almacenamiento en caché distribuido, la agrupación en clústeres y otras tareas de gestión de datos. MongoDB es una base de datos orientada a documentos que ofrece alto rendimiento y escalabilidad. Se utiliza para el almacenamiento y recuperación de datos.

Es una plataforma de base de datos como servicio (DBaaS) completamente administrada que le permite automatizar las tareas de administración de la base de datos tanto en las instalaciones como en la nube. Es una base de datos de series de tiempo integrada que se puede usar para uso en memoria por parte de IoT y dispositivos perimetrales. La herramienta Bugfender recopila todo lo que sucede en la aplicación, incluso si no falla, lo que le permite reproducir y resolver errores. Las empresas pueden usar sus datos corporativos para generar nuevas ideas y tomar decisiones comerciales críticas de manera más rápida y fácil con la ayuda de TIi. Debido a que bugfender registra errores en todos los dispositivos en segundos, puede encontrar y corregir errores antes de que sus usuarios reciban mensajes de error. Con la plataforma Lumada DataOps , los usuarios de datos de toda la empresa tienen herramientas de autoservicio para transformar diversos datos en una red gobernada de flujos de datos. Los usuarios pueden conectar y combinar datos de múltiples fuentes mediante el uso de herramientas de integración de datos adaptables e intuitivas. Al utilizar la plataforma Sematext Cloud, todas estas funciones de monitoreo se pueden realizar en una ubicación, como el monitoreo de la infraestructura, el monitoreo del rendimiento de las aplicaciones, la gestión de registros y el monitoreo de usuarios reales. El Sistema de administración de red (NMIS) de FirstWave respalda las operaciones de más de cien mil organizaciones en todo el mundo.

Memoria Hazelcast

La capacidad de usar la memoria física dentro de un sistema para almacenar datos ultrarrápidos para un acceso eficiente a los datos es una característica que hace que la memoria Hazelcast HD sea ideal para almacenar grandes cantidades de datos en la memoria. Como resultado, la latencia de los datos se reduce drásticamente al acceder a sus datos a través de la memoria Hazelcast HD, lo que aumenta el valor del tiempo de sus datos.

En esta publicación, repasaré cómo usar Hazelcast para almacenar TB de datos en la memoria de sus servidores. Emplea una serie de mecanismos para eliminar la latencia en el procesamiento de datos. La recolección de basura es un problema importante para cualquier solución de almacenamiento en caché de Java Virtual Machine (JVM). High Density Memory Store, que se incluye en Hazelcast Enterprise HD, está disponible de forma gratuita. Debido a la adición de capacidades de recolección de elementos no utilizados, las aplicaciones pueden aprovechar la memoria del hardware de manera más efectiva. Debido a que Hazelcast puede acceder a TB de RAM en hardware moderno para almacenar sus datos de alto valor, los almacenamientos de datos en memoria solo están limitados por el hardware que se aprovisiona. Es una tarea bastante simple configurar HD Memory.

Es posible que sea necesario activar algunos mapas para almacenar datos en su memoria HD, mientras que otros pueden dejarse en su almacenamiento normal. Si su cliente Near Cache está ejecutando un modelo de implementación de latencia extremadamente baja, puede configurar la memoria HD en él. Incluso si la fragmentación es alta, el desalojo forzoso evita que el sistema se bloquee. Al reducir la latencia asociada con el acceso a los datos, puede aumentar el valor de sus datos. Debido a que los bytes utilizados en la fragmentación se miden en bytes, si no quedan suficientes bytes para el almacenamiento, se activa esta expulsión forzada. La política de expulsión forzada está integrada en Hazelcast Enterprise HD y es independiente de las políticas de expulsión estándar de Map o JCache que permiten a los usuarios controlarlo.

El modelo de clúster de caché de Hazelcast es fácil de usar, lo que lo hace ideal para aplicaciones de uso intensivo de datos. El almacén de datos en memoria en Hazelcast es el resultado de combinar la RAM de todos los miembros del clúster en una sola ubicación. Si solo usa la memoria del montón, cada miembro de Hazelcast debería poder almacenar un máximo de 3,5 GB de datos activos y de copia de seguridad (todos los datos almacenados en el montón). Cuando se utiliza el almacén de datos de alta densidad, se puede utilizar hasta el 75 % de la superficie de la memoria física para datos activos y de copia de seguridad, con un máximo del 25 % del espacio de memoria dedicado a la fragmentación normal.

Hazelcast: un almacén de datos en memoria distribuido

Los datos se pueden almacenar y acceder desde un almacén de datos que se distribuye en la memoria. El almacén de datos de alta densidad tiene un tamaño de archivo de 12 bytes y puede almacenar hasta 3,5 GB de datos con el objeto Integer. Como resultado, Hazelcast tiene acceso a una gran cantidad de memoria nativa.