OLTP vs OLAP
O OLTP é mais um sistema transacional online ou sistema de armazenamento de dados, onde o usuário faz muitas transações online usando o armazenamento de dados. Também é dito que há mais leituras / gravações ad-hoc acontecendo em tempo real.
OLAP é mais um armazenamento de dados offline. É acessadonúmero de vezesno modo offline. Por exemplo, os arquivos de log em massa são lidos e gravados de volta nos arquivos de dados. Algumas das áreas comuns onde OLAP é usado são Log Jobs, Data Mining Jobs, etc.
Diz-se que Cassandra é mais OLTP, pois é em tempo real, enquanto o Hadoop é mais OLAP, pois é usado para análises e gravações em massa.
Por que integrar OLAP e OLTP?
Se caso você esteja procurando o preço mais barato para reserva de hotel nos próximos 365 dias, aqui você tem um enorme conjunto de dados do Cassandra e quer ter recomendação em banco de dados em tempo real, é feita uma promoção baseada no preço.
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Em tal cenário, temos que iterar todos os registros e manter a análise em cima deles, o que é um grande trabalho offline que deve ser iniciado com frequência. Aqui, o Hadoop entra em ação para processamento de dados em massa.
O outro benefício é que podemos executar um cluster e interromper a execução de um cluster Hadoop diferente.
O terceiro benefício é que também se pode reduzir muito o custo operacional.
Dado um cenário em que, se um usuário é bem versado em vários ecossistemas Hadoop, como Hive, Pig Latin e precisa integrar dados a ele, deve-se conectar alguma fonte de dados no Cassandra e tentar executar o Map Reduza os empregos também.
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Existe um padrão perceptível entre OLTP e OLAP. Em OLTP, há menos número de gravações, por exemplo, Informação do hotel. Supondo que as mudanças de preço acontecem a cada 5000 vezes por segundo, as leituras podem ser mais aqui. Nesse cenário, pode haver 1 gravação por segundo, mas as leituras podem ser expelidas para centenas e milhares. Portanto, a proporção aqui é de cerca de 1: 1000.
É uma observação interessante que o Cassandra pode se encaixar neste modelo facilmente, que inclui modelos, onde leitura / gravação é igual. Além disso, quando se trata de OLTP, mesmo se alguém entrar em um modelo de consistência forte e ajustável, pode-se ver uma lacuna de milissegundos entre os modelos consistentes eventuais e os modelos consistentes mais fortes. Assim, o Cassandra pode caber no OLTP.
Chegando ao OLAP, é possível ver diferentes padrões OLAP, o que significa que há várias gravações acontecendo simultaneamente. No OLAP, despejamos os dados de uma vez, ou seja, todos os arquivos de log são colocados no armazenamento de dados e então iniciamos o processamento. O padrão de dados ou padrão de acesso é exatamente o oposto do tipo de aplicativo OLTP. Aqui, o Hadoop ou MapReduce será útil.
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