Hazelcast: мощная сетка данных в памяти с открытым исходным кодом

Hazelcast — это мощная сетка данных в памяти с открытым исходным кодом, которая предоставляет разработчикам Java надежную высокопроизводительную платформу для создания распределенных приложений. Функции Hazelcast включают распределенные структуры данных, обмен сообщениями и события. Базы данных NoSQL рассчитаны на масштабируемость и производительность и часто используются в приложениях для работы с большими данными. Технология сетки данных в памяти Hazelcast может использоваться в качестве распределенной базы данных NoSQL, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость. Функции NoSQL Hazelcast включают хранилище ключей и значений, хранилище документов и базу данных графов. Эти функции предоставляют разработчикам гибкую и мощную платформу для создания масштабируемых приложений.

Ниже приведены основные моменты сравнения Hazelcast и Oracle NoSQL . Если у вас есть какие-либо вопросы о наших предложениях, пожалуйста, свяжитесь с нами. Мы были бы признательны, если бы вы связались с поставщиками систем для обновления и расширения системной информации. Эта страница содержит предоставленную поставщиком информацию о ключевых клиентах, конкурентных преимуществах и рыночных показателях.

Встроенные базы данных можно кэшировать в Hazelcast. Разработчики смогут использовать знакомые API структур данных на своих языках без необходимости использования SQL или NoSQL API .

Сетка данных в памяти с открытым исходным кодом, Hazelcast (IMDG), является членом сообщества открытого исходного кода. Вычисления в памяти — это основанный на эластичной масштабируемости подход к производительности приложений, который широко признан самым быстрым и масштабируемым.

Считается ли Redis Nosql?

База данных, кеш или брокер сообщений Redis могут быть созданы в памяти с помощью Redis, хранилища структур данных в памяти с открытым исходным кодом. База данных классифицируется как NoSQL.

Redis (Remote DIctionary Server) — это сетевое, однопоточное, хранимое в памяти хранилище ключей и значений с открытым исходным кодом, сетевое, однопоточное, в памяти и с дополнительной устойчивостью. У него есть явное преимущество перед другими типами Redis, поскольку он не допускает больших наборов данных, которые не могут превышать размер памяти. Это хранилище ключей и значений, которое поддерживает широкий спектр структур данных, включая двоично-безопасные строки, списки, хэш-карты и гиперлоги. Процесс репликации на главной стороне Redis не блокируется. Используя репликацию, вы можете не платить мастеру за запись всех данных на диск. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl и PHP имеют библиотеки связывания Redis, а также многие Другие языки. Как следует из названия, Redis представляет собой набор файлов, которые легко установить, перейдя на веб-страницу redis.io или используя URL-адрес, который всегда указывает на самую последнюю стабильную версию Redis. В результате нет никаких зависимостей от Redis, кроме работающего компилятора GCC и libc, поэтому вам не нужно устанавливать его из исходного кода. Redis-cli, утилита интерфейса командной строки, используется для связи с Redis.

Использует ли Redis SQL?

В отличие от SQL, Redis не поддерживает язык структурных запросов; скорее каждая структура данных имеет свой собственный набор команд, которые можно использовать для эффективных атомарных операций.

Hazelcast лучше, чем Redis?

Было продемонстрировано, что Hazelcast намного эффективнее любой другой программы. Библиотека Redis является одноразовой многопоточной, поэтому она не может хорошо масштабироваться для больших нагрузок; тогда как библиотека Hazelcast масштабируется с количеством доступных ресурсов. Инструмент прост в использовании, его можно встраивать в приложения и развертывать как клиент-серверное приложение.

И Hazelcast, и Redis похожи, но две платформы имеют совершенно разные приложения. У Redis есть только кеширование, тогда как Hazelcast IMDG может обрабатывать сквозное чтение, сквозную запись и промахи кеша. Для Hazelcast требуется только логика обновления, в отличие от логики чтения, что делает базу кода намного проще и понятнее. Redis, как кэш, может использоваться для кэширования других файлов хранилища, таких как базы данных, заставляя использовать шаблон cache-ASide. В Hazelcast доступен шаблон кэширования, который обычно называют кэшированием. Например, перегруженная реляционная база данных может быть написана с помощью метода отложенной записи, который позволяет избежать записи в медленные резервные хранилища. Центры обработки данных предназначены для поддержки роста и расширения данных за счет кластеризации.

Различия между Hazelcast и Redis огромны: Hazelcast был разработан как распределенное хранилище данных в памяти, когда он был впервые запущен. В сочетании с графом объектов Hazelcast может хранить сложные объекты. Каждый участник Hazelcast использует возможности высокой доступности, автоматического разбиения на разделы и автоматического обнаружения. Обычно Redis имеет главный и резервный узлы. Hazelcast, с другой стороны, понимает и предоставляет API запросов для сложных графов объектов, а Redis — нет. Начиная с Hazelcast IMDG 4.1, будет доступна полная поддержка запросов ANSI SQL. Поскольку Redis изначально не поддерживает индексы, программисты приложений должны создавать свои собственные структуры индексов и обновлять их самостоятельно.

Redis Streams, который сохраняет порядок вставки и допускает неразрушающее чтение, представляет собой хранилище на основе журнала только для добавления, которое было добавлено в Redis, начиная с версии 5. Jet постоянно обнаруживает новые события данных и отправляет результаты в кэш, сохраняя данные в актуальном состоянии. Его можно использовать для агрегирования или объединения потоков данных , используя семантику времени события и обеспечивая непрерывную работу процесса до конца. Существует множество соединителей для Jet, в том числе CDC, который преобразует транзакции реляционной базы данных в изменения в потоке.

Hazelcast быстрее, чем Redis?

Клиенты могут добиться максимальной пропускной способности и минимальной задержки благодаря многопоточной архитектуре (у Redis она есть), близкому кешированию, конвейерной обработке и другим возможностям.

Что лучше, чем Redis?

Поскольку KeyDB является многоядерной базой данных , Redis может превзойти ее по производительности в расчете на каждый узел.

Что быстрее, чем Redis?

Разница между Redis и MongoDB Speed ​​Redis не имеет схемы, что означает, что база данных не имеет фиксированного набора параметров. По мере увеличения объема данных, хранящихся в базе данных, MongoDB сможет работать быстрее, чем Redis.

Hazelcast против Mongodb

Hazelcast — это сетка данных в памяти, обеспечивающая высокую доступность и горизонтальную масштабируемость. Он используется для распределенного кэширования, кластеризации и других задач управления данными. MongoDB — это ориентированная на документы база данных, которая обеспечивает высокую производительность и масштабируемость. Он используется для хранения и поиска данных.

Это полностью управляемая платформа «база данных как услуга» (DBaaS), которая позволяет автоматизировать задачи администрирования базы данных как локально, так и в облаке. Это встроенная база данных временных рядов, которую можно использовать для использования в памяти IoT и пограничными устройствами. Инструмент Bugfender собирает все, что происходит в приложении, даже если оно не дает сбоев, позволяя воспроизводить и устранять ошибки. С помощью TIi компании могут использовать свои корпоративные данные для выдвижения новых идей и принятия важных бизнес-решений быстрее и проще. Поскольку bugfender записывает ошибки на всех устройствах за считанные секунды, вы можете найти и исправить ошибки до того, как ваши пользователи получат сообщения об ошибках. Благодаря платформе Lumada DataOps пользователи данных со всего предприятия получают инструменты самообслуживания для преобразования разнообразных данных в управляемую сеть потоков данных. Пользователи могут подключать и объединять данные из нескольких источников с помощью адаптируемых, интуитивно понятных инструментов интеграции данных. Используя платформу Sematext Cloud, все эти функции мониторинга могут выполняться в одном месте, например, мониторинг инфраструктуры, мониторинг производительности приложений, управление журналами и мониторинг реальных пользователей. Система управления сетью (NMIS) от FirstWave поддерживает работу более ста тысяч организаций по всему миру.

Хейзелкаст Память

Возможность использовать физическую память в системе для хранения сверхбыстрых данных для эффективного доступа к данным — это функция, которая делает память Hazelcast HD Memory идеальной для хранения больших объемов данных в памяти. В результате задержка данных значительно сокращается при доступе к вашим данным через HD-память Hazelcast, что увеличивает временную ценность ваших данных.

В этом посте я расскажу, как использовать Hazelcast для хранения ТБ данных в памяти ваших серверов. Он использует ряд механизмов для устранения задержки при обработке данных. Сборка мусора является серьезной проблемой для любого решения для кэширования виртуальной машины Java (JVM). Хранилище памяти высокой плотности, входящее в состав Hazelcast Enterprise HD, доступно бесплатно. Благодаря добавлению возможностей сборки мусора приложения могут более эффективно использовать аппаратную память. Поскольку Hazelcast может получить доступ к терабайтам ОЗУ на современном оборудовании для хранения важных данных, хранилища данных в памяти ограничены только выделенным оборудованием. Настроить HD Memory довольно просто.

Некоторые карты, возможно, потребуется активировать для хранения данных в их HD-памяти, в то время как другие можно оставить в своей обычной куче. Если ваш клиент Near Cache использует модель развертывания с чрезвычайно низкой задержкой, вы можете настроить для него HD Memory. Даже если фрагментация высока, принудительное выселение предотвращает сбой системы. Уменьшая задержку, связанную с доступом к данным, вы можете повысить ценность своих данных. Поскольку байты, используемые при фрагментации, измеряются в байтах, если для хранения недостаточно байтов, срабатывает принудительное выселение. Политика принудительного выселения встроена в Hazelcast Enterprise HD и отличается от стандартных политик выселения Map или JCache, которые позволяют пользователям контролировать это.

Модель кэш-кластера Hazelcast проста в использовании, что делает ее идеальной для приложений, интенсивно использующих данные. Хранилище данных в памяти в Hazelcast является результатом объединения оперативной памяти всех членов кластера в одном месте. Если вы используете только память кучи, каждый член Hazelcast должен иметь возможность хранить максимум 3,5 ГБ активных и резервных данных (все данные, хранящиеся в куче). При использовании хранилища данных высокой плотности до 75 % объема физической памяти может использоваться для активных и резервных данных, при этом не более 25 % пространства памяти выделяется для нормальной фрагментации.

Hazelcast: распределенное хранилище данных в памяти

Данные могут быть сохранены и доступны из хранилища данных, которое распределено в памяти. Хранилище данных высокой плотности имеет размер файла 12 байт и может хранить до 3,5 ГБ данных с объектом Integer. В результате Hazelcast имеет доступ к большому объему встроенной памяти.