elasticsearch和hadoop的不同是甚么

Elasticsearch和Hadoop都是用于大数据处理的工具，但它们在功能和使用方式上有一些区分的地方。

1. 数据处理方式：

• Hadoop是一个散布式计算框架，主要用于批处理大范围数据。它将数据分割成小块，然后并行处理这些数据。Hadoop通经常使用于处理离线数据分析、数据发掘等任务。
• Elasticsearch是一个实时搜索和分析引擎，主要用于实时分析和搜索大范围数据。它将数据存储在索引中，并提供复杂的搜索和分析功能。Elasticsearch通经常使用于处理实时数据分析、日志分析、监控等任务。

2. 查询方式：

• Hadoop使用MapReduce模型进行数据处理，用户需要编写Map和Reduce函数来处理数据。这类编程模型比较复杂，合适处理复杂的数据处理任务。
• Elasticsearch使用RESTful API进行查询，用户可以通过简单的JSON格式来进行查询。这类查询方式更加直观和易于理解，合适处理实时搜索和分析任务。

3. 数据存储方式：

• Hadoop将数据存储在HDFS（散布式文件系统）中，数据通常以文件的情势存储。
• Elasticsearch将数据存储在分片中，每一个分片可以存储一部份数据。这类存储方式更加灵活和高效，合适处理实时搜索和分析任务。

总的来讲，Hadoop合适处理离线数据分析任务，而Elasticsearch合适处理实时搜索和分析任务。用户可以根据自己的需求选择适合的工具来处理大数据。