Dentro del ecosistema del Big Data hay una gran variedad de alternativas para el manejo de los macrodatos. Entre ellos, existen determinados servidores de búsqueda, como ElasticSearch y Solr, que se encargan del desarrollo de herramientas para ayudar a las estrategias de consulta de la información.
A pesar de ello, existen ciertas diferencias entre ElasticSearch y Solr que requieren aclararse para llevar a cabo un manejo efectivo de cada una de ellas y su propósito principal de clasificación y búsqueda de datos. Por ello, en el transcurso de este post, te exponemos las principales diferencias entre ElasticSearch y Solr.
ElasticSearch y Solr
En primer lugar, te introducimos a qué son ElasticSearch y Solr. Pues bien, ElasticSearch es un sistema de búsqueda de datos por medio del motor de código abierto Lucene, a partir del que se produce un análisis distribuido de la información y en tiempo real.
Por otra parte, Solr también es un servidor de búsqueda que se abastece de Lucene para llevar a cabo su objetivo. Sin embargo, fue desarrollado en Java y posee un Apache de nivel superior bajo.
Ambos servidores de búsqueda tiene como objetivo principal brindar una consulta de la información rápida y efectiva a través de una serie de herramientas que clasifican, tokenizan e identifican los datos. Sin embargo, podrás encontrar una serie de diferencias entre ElasticSearch y Solr, fundamentales a la hora de considerar emplear alguno de estos servidores de búsqueda.
Diferencias entre ElasticSearch y Solr
Con el fin de aclarar con puntualidad cuáles son las principales diferencias entre ElasticSearch y Solr, a continuación te las detallamos:
No REST/ REST (HTTP)
Con el REST de ElasticSearch no se te pide que hagas un indexado ni que instales un buscador o que aprendas a hacer un SQL. Este factor fue uno de los que, en un principio, destacaron a este servidor, puesto que con agregar una carpeta REST de HTTP se permitió que las personas se conectaran desde cualquier sitio.
Por otra parte, Elastic Search no tiene un cliente ni un protocolo. El protocolo que utilizan es HTTP, que es abierto. No hay que instalar nada, simplemente lo tienes que aprender y mejorar con el tiempo. Este es un proceso en el que la ruta también importa en el método. En suma, con HTTP podrás hacer un get, un post, delete, options, etc. Hay un estándar bastante definido, pero no hay que instalar nada porque puede trabajar con absolutamente cualquier lenguaje de programación.
Por el contrario, Solr no posee REST, puesto que no trabaja con HTTP.
XML/JSON
Este es un gran factor distintivo, puesto que ElasticSearch empezó a utilizar JSON desde el principio, incluso cuando solo se utilizaba XML. Ahora bien, esto remite a la estructura que se le asigna a los datos, es decir, el formato.
En el caso de Solr, toda su API está en XML, lo que produce que debas mandar un XML si quieres hacer una query, lo que hace el proceso un poco fastidioso. Con JSON, su API simplemente te pide añadir los documentos y este los codifica para establecer la base de datos.
CLIENT-Dependant/CLIENT-LESS
Como ya hemos explicado antes, Elastic Search no tiene cliente ni protocolo, ya que emplea el protocolo abierto HTTP con el que no es necesario instalar nada, solo hay que conocerlo. Por otra parte, en el caso de Solr, sí se siguen unas reglas debido a la relación tan estrecha entre la inteligencia empresarial y Solr.
En efecto, Solr es un servidor de búsqueda que trabaja, principalmente, a nivel empresarial para el manejo del Big Data. Por lo tanto, su relación con el cliente sí es dependiente y mantiene un protocolo establecido.
Difícil/Fácil de configurar
Solr es mucho más complicado de intuir por primera vez, mientras que ElasticSearch resulta mucho más sencillo en cuanto al desarrollo de sus operaciones y su interfaz. Sin embargo, otro factor que se relaciona con esto es que Solr puede trabajar con varios formatos de datos, como JSON, XML y CSV, mientras que ElasticSearch solo admite JSON.
Zookeeper/Sistema distribuido
En cuanto a este factor, el servidor Solr trabaja los procesos de gestión distribuida por medio de Zookeeper (el software libre de Apache Software Foundation). Por otro lado, ElasticSearch trae consigo la función de gestión coordinada distribuida ya integrada, por lo que no necesita una ayuda externa.
¿Cómo continuar aprendiendo sobre el mundo Big Data?
Por medio de este post, has podido identificar las diferencias entre ElasticSearch y Solr. Esperamos que te haya sido de ayuda en tu formación del manejo Big Data. No obstante, estas dos herramientas para el manejo de datos poseen muchas más características y funciones que debes investigar si quieres convertirte en un experto.
Por esta razón, en KeepCoding te aconsejamos el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. En él, lo aprenderás todo sobre la optimización de los datos, el descenso por gradientes (método de Newton), el aprendizaje supervisado (como la regresión lineal y logística y los modelos lineales generalizados), el aprendizaje no supervisado (clustering métodos jerárquicos y no jerárquicos) y la reducción de la dimensionalidad (análisis de componentes principales y análisis factorial). ¡Apúntate y continúa aprendiendo sobre el mundo Big Data con KeepCoding!
