Hazelcast : une puissante grille de données en mémoire open source

Hazelcast est une puissante grille de données en mémoire open source qui fournit aux développeurs Java une plate-forme robuste et performante pour créer des applications distribuées. Les fonctionnalités de Hazelcast incluent les structures de données distribuées, la messagerie et les événements. Les bases de données NoSQL sont conçues pour l'évolutivité et les performances, et sont souvent utilisées dans les applications Big Data. La technologie de grille de données en mémoire de Hazelcast peut être utilisée comme une base de données NoSQL distribuée, offrant des performances et une évolutivité élevées. Les fonctionnalités NoSQL de Hazelcast incluent un magasin clé-valeur, un magasin de documents et une base de données de graphes. Ces fonctionnalités offrent aux développeurs une plate-forme flexible et puissante pour créer des applications évolutives.

Voici les faits saillants de la comparaison entre Hazelcast et Oracle NoSQL . Si vous avez des questions sur nos offres, veuillez nous contacter. Nous vous serions reconnaissants de bien vouloir contacter les fournisseurs de systèmes pour mettre à jour et étendre les informations système. Cette page contient des informations fournies par le fournisseur sur les principaux clients, les avantages concurrentiels et les mesures du marché.

Les bases de données en ligne peuvent être mises en cache dans Hazelcast. Les développeurs pourront utiliser des API de structure de données familières dans leur propre langage sans avoir à utiliser SQL ou une API NoSQL .

La grille de données en mémoire open source, Hazelcast (IMDG), est membre de la communauté Open source. L'informatique en mémoire est une approche basée sur l'évolutivité élastique des performances des applications qui est largement reconnue comme la plus rapide et la plus évolutive.

Redis est-il considéré comme Nosql ?

Une base de données, un cache ou un courtier de messages Redis peut être créé en mémoire à l'aide de Redis, un magasin de structure de données en mémoire open source. La base de données est classée comme NoSQL.

Redis (Remote DIctionary Server) est un magasin de valeur-clé en réseau, en réseau, à thread unique, en mémoire, open source, en réseau, à thread unique, en mémoire et doté d'une durabilité facultative. Il présente un avantage distinct par rapport aux autres types de Redis car il ne permet pas de grands ensembles de données qui ne peuvent pas être plus grands que la mémoire. Il s'agit d'un magasin clé-valeur qui prend en charge un large éventail de structures de données, y compris des chaînes binaires sûres, des listes, des cartes de hachage et des hyperlogs. Le processus de réplication côté maître de Redis n'est pas bloqué. En utilisant la réplication, vous pouvez éviter de payer pour que le maître écrive toutes les données sur un disque. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl et PHP ont des bibliothèques de liaison Redis, ainsi que de nombreux autres langues. Comme son nom l'indique, Redis est un ensemble de fichiers qui s'installent facilement en accédant à la page Web redis.io ou en utilisant une URL qui pointe toujours vers la version stable la plus récente de Redis. Par conséquent, il n'y a pas de dépendances sur Redis autres qu'un compilateur GCC et une libc fonctionnels, vous n'avez donc pas besoin de l'installer à partir de la source. Redis-cli, un utilitaire d'interface de ligne de commande, est utilisé pour communiquer avec Redis.

Redis utilise-t-il SQL ?

Contrairement à SQL, Redis ne prend pas en charge un langage de requête de structure ; au lieu de cela, chaque structure de données a son propre ensemble de commandes qui peuvent être utilisées pour des opérations atomiques efficaces.

Hazelcast est-il meilleur que Redis ?

Il a été démontré que Hazelcast est beaucoup plus efficace que tout autre programme. La bibliothèque Redis est à thread unique, elle ne peut donc pas évoluer correctement pour des charges importantes ; tandis que la bibliothèque Hazelcast évolue avec le nombre de ressources disponibles. L'outil est simple à utiliser, peut être intégré dans des applications et peut être déployé en tant qu'application client-serveur.

Hazelcast et Redis sont similaires, mais les deux plates-formes ont des applications complètement différentes. Redis n'a que du cache, tandis que Hazelcast IMDG peut gérer la lecture, l'écriture et les échecs de cache. Seule la logique de mise à jour, par opposition à la logique de lecture, est requise pour Hazelcast, ce qui rend la base de code beaucoup plus simple et plus compréhensible. Redis, en tant que cache, peut être utilisé pour mettre en cache d'autres fichiers de magasin, tels que des bases de données, forçant l'utilisation du modèle cache-ASide. Un modèle cache-aside est disponible dans Hazelcast, et il est communément appelé cache-aside. Par exemple, une base de données relationnelle surchargée peut être écrite derrière une méthode d'écriture différée qui évite d'écrire dans des magasins de sauvegarde lents. Les centres de données sont conçus pour prendre en charge la croissance et l'expansion des données par le regroupement.

Les différences entre Hazelcast et Redis sont flagrantes : Hazelcast a été conçu comme un magasin de données distribué en mémoire lors de son lancement. Lorsqu'il est combiné avec le graphe d'objets, Hazelcast est capable de stocker des objets complexes. Chaque membre Hazelcast utilise des capacités de haute disponibilité, de partitionnement automatique et de découverte automatique. Il est courant de voir Redis comme ayant des nœuds maîtres et de sauvegarde. Hazelcast, d'autre part, comprend et fournit une API de requête pour les graphiques d'objets complexes, contrairement à Redis. À partir de Hazelcast IMDG 4.1, la prise en charge complète des requêtes SQL ANSI sera disponible. Étant donné que Redis ne prend pas en charge les index de manière native, les programmeurs d'applications doivent créer leurs propres structures d'index et les mettre à jour eux-mêmes.

Redis Streams, qui préserve l'ordre d'insertion et permet une lecture non destructive, est un stockage basé sur les journaux d'ajout uniquement qui a été ajouté à Redis depuis la version 5. Jet détecte constamment de nouveaux événements de données et pousse les résultats vers le cache, en gardant les données à jour tout au long. Il peut être utilisé pour agréger ou joindre des flux de données en utilisant la sémantique événementielle et en veillant à ce que le processus s'exécute en continu jusqu'à la fin. Il existe de nombreux connecteurs pour Jet, y compris un CDC qui convertit les transactions de base de données relationnelles en modifications dans un flux.

Hazelcast est-il plus rapide que Redis ?

Les clients peuvent atteindre le débit le plus élevé et la latence la plus faible grâce à son architecture multithread (Redis en a un), le quasi-cache, le pipelining et d'autres fonctionnalités.

Quoi de mieux que Redis ?

Étant donné que KeyDB est une base de données multicœur , elle peut être surpassée par Redis sur une base par nœud.

Qu'est-ce qui est plus rapide que Redis ?

Différence entre Redis et MongoDB Speed ​​Redis est sans schéma, ce qui signifie que la base de données n'a pas d'ensemble fixe de paramètres. À mesure que la quantité de données stockées dans la base de données augmente, MongoDB pourra fonctionner plus rapidement que Redis.

Hazelcast contre Mongodb

Hazelcast est une grille de données en mémoire qui offre une haute disponibilité et une évolutivité horizontale. Il est utilisé pour la mise en cache distribuée, le clustering et d'autres tâches de gestion de données. MongoDB est une base de données orientée documents qui offre des performances et une évolutivité élevées. Il est utilisé pour le stockage et la récupération de données .

Il s'agit d'une plate-forme de base de données en tant que service (DBaaS) entièrement gérée qui vous permet d'automatiser les tâches d'administration de base de données à la fois sur site et dans le cloud. Il s'agit d'une base de données de séries chronologiques intégrée qui peut être utilisée pour une utilisation en mémoire par les appareils IoT et de périphérie. L'outil Bugfender collecte tout ce qui se passe dans l'application même si elle ne plante pas, ce qui lui permet de reproduire et de résoudre les bogues. Les entreprises peuvent utiliser leurs données d'entreprise pour proposer de nouvelles idées et prendre des décisions commerciales critiques plus rapidement et plus facilement avec l'aide de TIi. Parce que bugfender enregistre les bogues sur tous les appareils en quelques secondes, vous pouvez trouver et corriger les bogues avant que vos utilisateurs ne reçoivent des messages d'erreur. Avec la plate-forme Lumada DataOps , les utilisateurs de données de toute l'entreprise disposent d'outils en libre-service pour transformer diverses données en un réseau gouverné de flux de données. Les utilisateurs peuvent connecter et fusionner des données provenant de plusieurs sources à l'aide d'outils d'intégration de données adaptables et intuitifs. En utilisant la plate-forme Sematext Cloud, toutes ces fonctions de surveillance peuvent être exécutées en un seul endroit, telles que la surveillance de l'infrastructure, la surveillance des performances des applications, la gestion des journaux et la surveillance des utilisateurs réels. Le système de gestion de réseau (NMIS) de FirstWave prend en charge les opérations de plus de cent mille organisations dans le monde.

Mémoire Hazelcast

La possibilité d'utiliser la mémoire physique dans un système pour stocker des données ultra-rapides pour un accès efficace aux données est une fonctionnalité qui rend Hazelcast HD Memory idéale pour stocker de grandes quantités de données dans la mémoire. En conséquence, la latence des données est considérablement réduite lors de l'accès à vos données via Hazelcast HD Memory, ce qui augmente la valeur temporelle de vos données.

Dans cet article, je vais vous expliquer comment utiliser Hazelcast pour stocker des To de données sur la mémoire de vos serveurs. Il utilise un certain nombre de mécanismes pour éliminer la latence dans le traitement des données. La récupération de place est un problème majeur pour toute solution de mise en cache de machine virtuelle Java (JVM). Le High Density Memory Store, qui est inclus dans Hazelcast Enterprise HD, est disponible gratuitement. Grâce à l'ajout de fonctionnalités de récupération de place, les applications peuvent exploiter plus efficacement la mémoire matérielle. Étant donné que Hazelcast peut accéder à des To de RAM dans du matériel moderne pour stocker vos données de grande valeur, les magasins de données en mémoire ne sont limités que par le matériel qui est provisionné. La configuration de la mémoire HD est une tâche assez simple.

Certaines cartes peuvent avoir besoin d'être activées pour stocker des données sur leur mémoire HD, tandis que d'autres peuvent être laissées sur leur tas normal. Si votre client Near Cache exécute un modèle de déploiement à latence extrêmement faible, vous pouvez y configurer la mémoire HD. Même si la fragmentation est élevée, l'expulsion forcée empêche le système de planter. En réduisant la latence associée à l'accès aux données, vous pouvez augmenter la valeur de vos données. Étant donné que les octets utilisés dans la fragmentation sont mesurés en octets, s'il ne reste pas suffisamment d'octets pour le stockage, cette expulsion forcée se déclenche. La politique d'expulsion forcée est intégrée à Hazelcast Enterprise HD et est distincte des politiques d'expulsion Map ou JCache standard qui permettent aux utilisateurs de le contrôler.

Le modèle de cluster de cache de Hazelcast est simple à utiliser, ce qui le rend idéal pour les applications gourmandes en données. Le magasin de données en mémoire dans Hazelcast est le résultat de la combinaison de la RAM de tous les membres du cluster en un seul emplacement. Si vous n'utilisez que du tas de mémoire, chaque membre Hazelcast doit pouvoir stocker un maximum de 3,5 Go de données actives et de sauvegarde (toutes les données stockées dans le tas). Lorsque vous utilisez le magasin de données haute densité, jusqu'à 75 % de votre empreinte mémoire physique peut être utilisée pour les données actives et de sauvegarde, avec un maximum de 25 % de l'espace mémoire dédié à la fragmentation normale.

Hazelcast : un magasin de données en mémoire distribué

Les données peuvent être stockées et accessibles à partir d'un magasin de données distribué en mémoire. Le magasin de données haute densité a une taille de fichier de 12 octets et peut stocker jusqu'à 3,5 Go de données avec l'objet Integer. Par conséquent, Hazelcast a accès à une grande quantité de mémoire native.