Hazelcast: O rețea puternică de date în memorie cu sursă deschisă

Hazelcast este o rețea de date puternică, open source în memorie, care oferă dezvoltatorilor java o platformă robustă și de înaltă performanță pentru crearea de aplicații distribuite. Caracteristicile lui Hazelcast includ structuri de date distribuite, mesagerie și evenimente. Bazele de date NoSQL sunt concepute pentru scalabilitate și performanță și sunt adesea folosite în aplicațiile de date mari. Tehnologia rețelei de date în memorie Hazelcast poate fi utilizată ca bază de date NoSQL distribuită, oferind performanță și scalabilitate ridicate. Caracteristicile NoSQL ale Hazelcast includ un depozit de cheie-valoare, un depozit de documente și o bază de date grafice. Aceste caracteristici oferă dezvoltatorilor o platformă flexibilă și puternică pentru crearea de aplicații scalabile.

Următoarele sunt punctele importante ale comparației dintre Hazelcast și Oracle NoSQL . Dacă aveți întrebări despre ofertele noastre, vă rugăm să ne contactați. Am aprecia dacă ați putea contacta furnizorii de sisteme pentru a actualiza și extinde informațiile despre sistem. Această pagină conține informații furnizate de furnizor despre clienții cheie, avantajele competitive și valorile pieței.

Bazele de date în linie pot fi stocate în cache în Hazelcast. Dezvoltatorii vor putea folosi API-uri familiare cu structura de date în propriile limbi, fără a fi nevoie să folosească SQL sau un API NoSQL .

Grilă de date în memorie cu sursă deschisă, Hazelcast (IMDG), este membru al comunității cu sursă deschisă. Calculul în memorie este o abordare bazată pe scalabilitate elastică a performanței aplicațiilor, care este recunoscută pe scară largă drept cea mai rapidă și mai scalabilă.

Este Redis considerat Nosql?

O bază de date Redis, un cache sau un broker de mesaje pot fi create în memorie folosind Redis, un depozit de structură de date cu sursă deschisă în memorie. Baza de date este clasificată ca NoSQL.

Redis (Remote DIctionary Server) este un magazin de valori-cheie în rețea, în rețea, cu un singur thread, care este open source, în rețea, cu un singur thread, în memorie și are durabilitate opțională. Are un avantaj distinct față de celelalte tipuri de Redis, deoarece nu permite seturi mari de date care nu pot fi mai mari decât memoria. Este un magazin cheie-valoare care acceptă o gamă largă de structuri de date, inclusiv șiruri de caractere binare, liste, hărți hash și hyperlog-uri. Procesul de replicare pe partea master a Redis nu este blocat. Folosind replicarea, puteți evita să plătiți pentru ca masterul să scrie toate datele pe un disc. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl și PHP au biblioteci de legare Redis, împreună cu multe alte limbi. După cum sugerează și numele, Redis este un set de fișiere care sunt ușor de instalat accesând pagina web redis.io sau folosind o adresă URL care indică întotdeauna cea mai recentă versiune stabilă Redis. Ca rezultat, nu există dependențe de Redis în afară de un compilator GCC și libc funcțional, deci nu trebuie să îl instalați din sursă. Redis-cli, un utilitar de interfață de linie de comandă, este folosit pentru a comunica cu Redis.

Redis folosește Sql?

Spre deosebire de SQL, Redis nu acceptă un limbaj de interogare de structură; mai degrabă, fiecare structură de date are propriul set de comenzi care pot fi folosite pentru operații atomice eficiente.

Este Hazelcast mai bun decât Redis?

S-a demonstrat că Hazelcast este mult mai eficient decât orice alt program. Biblioteca Redis este unică, deci nu poate scala bine pentru încărcări mari; în timp ce biblioteca Hazelcast se adaptează cu numărul de resurse disponibile. Instrumentul este simplu de utilizat, poate fi încorporat în aplicații și poate fi implementat ca aplicație client-server.

Atât Hazelcast, cât și Redis sunt similare, dar cele două platforme au aplicații complet diferite. Redis are doar cache-aside, în timp ce Hazelcast IMDG poate gestiona rate-through, write-through și pierderile de cache. Numai logica de actualizare, spre deosebire de logica de citire, este necesară pentru Hazelcast, făcând baza de cod mult mai simplă și mai ușor de înțeles. Redis, ca cache, poate fi folosit pentru a stoca în cache alte fișiere de stocare, cum ar fi baze de date, forțând utilizarea modelului cache-ASide. Un model de cache-aside este disponibil în Hazelcast și este denumit în mod obișnuit cache-aside. De exemplu, o bază de date relațională supraîncărcată poate fi scrisă în spatele unei metode write-behind care evită scrierea în magazinele de back-up lenți. Centrele de date sunt proiectate pentru a sprijini creșterea și extinderea datelor prin clustering.

Diferențele dintre Hazelcast și Redis sunt mari: Hazelcast a fost conceput ca un depozit de date distribuit în memorie când a fost lansat pentru prima dată. Atunci când este combinat cu graficul obiectelor, Hazelcast este capabil să stocheze obiecte complexe. Fiecare membru Hazelcast folosește capabilități de înaltă disponibilitate, auto-partiționare și auto-descoperire. Este obișnuit să vedeți Redis ca având noduri master și de rezervă. Hazelcast, pe de altă parte, înțelege și oferă API de interogare pentru grafice de obiecte complexe, în timp ce Redis nu. Începând cu Hazelcast IMDG 4.1, va fi disponibil suport complet pentru interogări ANSI SQL. Deoarece Redis nu acceptă în mod nativ indexuri, programatorii de aplicații trebuie să-și creeze propriile structuri de index și să le actualizeze singuri.

Redis Streams, care păstrează ordinea de inserare și permite citirea nedistructivă, este un spațiu de stocare bazat pe jurnal, care a fost adăugat la Redis începând cu versiunea 5. Jet detectează în mod constant evenimente noi de date și trimite rezultatele în cache, păstrând datele proaspete pe tot parcursul. Poate fi folosit pentru a agrega sau uni fluxuri de date utilizând semantica evenimentului și asigurându-se că procesul rulează continuu până la sfârșit. Există numeroși conectori pentru Jet, inclusiv un CDC care convertește tranzacțiile din bazele de date relaționale în modificări într-un flux.

Este Hazelcast mai rapid decât Redis?

Clienții pot obține cel mai mare debit și cea mai mică latență datorită arhitecturii sale multi-threaded (Redis are unul), aproape cache-ului, pipelining și alte capabilități.

Ce este mai bun decât Redis?

Deoarece KeyDB este o bază de date multicore , aceasta poate fi depășită de Redis pe bază de nod.

Ce este mai rapid decât Redis?

Diferența dintre Redis și MongoDB Speed ​​Redis este fără schemă, ceea ce înseamnă că baza de date nu are un set fix de parametri. Pe măsură ce cantitatea de date stocate în baza de date crește, MongoDB va putea rula mai rapid decât Redis.

Hazelcast Vs Mongodb

Hazelcast este o grilă de date în memorie care oferă disponibilitate ridicată și scalabilitate orizontală. Este folosit pentru stocarea în cache distribuită, clustering și alte sarcini de gestionare a datelor. MongoDB este o bază de date orientată spre documente care oferă performanță și scalabilitate ridicate. Este folosit pentru stocarea și recuperarea datelor.

Este o platformă Database-as-a-Service (DBaaS) complet gestionată, care vă permite să automatizați sarcinile de administrare a bazei de date atât on-premises, cât și în cloud. Este o bază de date încorporată în serie de timp care poate fi utilizată pentru utilizarea în memorie de către dispozitivele IoT și edge. Instrumentul Bugfender colectează tot ce se întâmplă în aplicație, chiar dacă nu se blochează, permițându-i să reproducă și să rezolve erorile. Companiile își pot folosi datele corporative pentru a veni cu idei noi și pentru a lua decizii de afaceri critice mai rapid și mai ușor cu ajutorul TIi. Deoarece bugfender înregistrează erori pe toate dispozitivele în câteva secunde, puteți găsi și remedia erori înainte ca utilizatorii dvs. să primească mesaje de eroare. Cu platforma Lumada DataOps , utilizatorii de date din întreaga întreprindere au instrumente de autoservire pentru a transforma diverse date într-o rețea guvernată de fluxuri de date. Utilizatorii se pot conecta și combina date din mai multe surse utilizând instrumente adaptabile și intuitive de integrare a datelor. Prin utilizarea platformei Sematext Cloud, toate aceste funcții de monitorizare pot fi efectuate într-o singură locație, cum ar fi monitorizarea infrastructurii, monitorizarea performanței aplicațiilor, gestionarea jurnalelor și monitorizarea utilizatorilor reali. Sistemul de management al rețelei (NMIS) de la FirstWave sprijină operațiunile a peste o sută de mii de organizații din întreaga lume.

Memoria Hazelcast

Capacitatea de a utiliza memoria fizică într-un sistem pentru a stoca date ultrarapide pentru un acces eficient la date este o caracteristică care face ca Hazelcast HD Memory să fie ideală pentru stocarea unor cantități mari de date în memorie. Ca rezultat, latența datelor este redusă dramatic în timp ce accesați datele dvs. prin Hazelcast HD Memory, crescând valoarea de timp a datelor dvs.

În această postare, voi analiza cum să utilizați Hazelcast pentru a stoca TB de date pe memoria serverelor dvs. Utilizează o serie de mecanisme pentru a elimina latența în procesarea datelor. Colectarea gunoiului este o problemă majoră pentru orice soluție de cache a mașinii virtuale Java (JVM). Magazinul de memorie de înaltă densitate, care este inclus în Hazelcast Enterprise HD, este disponibil gratuit. Datorită adăugării capacităților de colectare a gunoiului, aplicațiile pot exploata mai eficient memoria hardware. Deoarece Hazelcast poate accesa TB de RAM în hardware-ul modern pentru a vă stoca datele de mare valoare, depozitele de date în memorie sunt limitate doar de hardware-ul furnizat. Este o sarcină destul de simplă să configurați memoria HD.

Este posibil ca unele hărți să fie activate pentru a stoca date în memoria HD, în timp ce altele ar putea fi lăsate în memoria lor normală. Dacă clientul dvs. Near Cache rulează un model de implementare cu latență extrem de scăzută, puteți configura HD Memory pe acesta. Chiar dacă fragmentarea este mare, evacuarea forțată împiedică prăbușirea sistemului. Prin reducerea latenței asociate accesului la date, puteți crește valoarea datelor dvs. Deoarece octeții utilizați în fragmentare sunt măsurați în octeți, dacă nu mai sunt suficienți octeți pentru stocare, această evacuare forțată începe. Politica de evacuare forțată este încorporată în Hazelcast Enterprise HD și este separată de politicile standard de evacuare Map sau JCache care permit utilizatorilor să controlează-l.

Modelul de cluster de cache al Hazelcast este simplu de utilizat, făcându-l ideal pentru aplicațiile care folosesc intens date. Magazinul de date în memorie din Hazelcast este rezultatul combinării memoriei RAM a tuturor membrilor clusterului într-o singură locație. Dacă utilizați doar memoria heap, fiecare membru Hazelcast ar trebui să poată stoca maximum 3,5 GB de date active și de rezervă (toate datele stocate în heap). Când utilizați Magazinul de date de înaltă densitate, până la 75% din amprenta memoriei fizice poate fi utilizată pentru date active și de rezervă, cu maximum 25% din spațiul de memorie dedicat fragmentării normale.

Hazelcast: un depozit de date distribuit în memorie

Datele pot fi stocate și accesate dintr-un depozit de date care este distribuit în memorie. Magazinul de date de înaltă densitate are o dimensiune de fișier de 12 octeți și poate stoca până la 3,5 GB de date cu obiectul Integer. Ca rezultat, Hazelcast are acces la o cantitate mare de memorie nativă.