Hadoop vs MongoDB – 7 důvodů, proč vědět, co je lepší pro velká data?

Doufám, že se vám líbí výukové programy MongoDB. Dnes probereme trendovou otázku Hadoop vs MongoDB: Který nástroj je lepší pro Big Data? Dnes všechna odvětví, jako je maloobchod, zdravotnictví, telekomunikace, sociální média, generují obrovské množství dat. Do roku 2020 dosáhne objem dostupných dat 44 zettabytů.

Věta CAP

Věta CAP tvrdí, že distribuované výpočty nemohou při zpracování dat dosáhnout současně konzistence, dostupnosti a tolerance rozdělení. Tuto teorii lze vztáhnout na Big Data, protože pomáhá vizualizovat úzká místa, kterých dosáhne každé řešení; systém může dosáhnout pouze dvou cílů. Když se tedy bere v úvahu metodika CAP Theorem „pick two“, jde ve skutečnosti o výběr dvou možností, které bude platforma schopna zvládnout lépe.

Tradiční RDBMS poskytují konzistenci a dostupnost, ale zaostávají v oblasti tolerance rozdělení. Big Data poskytují buď toleranci rozdělení a konzistenci, nebo dostupnost a toleranci rozdělení.

Hadoop vs MongoDB

Začněme porovnáním Hadoop a MongoDB pro Big Data:

a. Co je MongoDB?

MongoDB byla vyvinuta společností 10 gen v roce 2007 jako cloudový aplikační engine, který byl určen k provozování různorodého softwaru a služeb. Vyvinuli Babble (aplikační engine) a MongoDB (databázi). Tento nápad nefungoval správně, a tak uvolnili MongoDB jako open source. MongoDB můžeme považovat za řešení pro velká data, stojí za zmínku, že je to skutečně platforma pro všeobecné použití, navržená tak, aby nahradila nebo rozšířila stávající systémy RDBMS, což jí dává zdravou rozmanitost případů použití.

Fungování MongoDB

Jelikož je MongoDB systém pro správu databází orientovaný na dokumenty, ukládá data do kolekcí. Zde mohou být různá datová pole dotazována jednou, oproti vícenásobným dotazům, které vyžadují systémy RDBMS‘, které rozdělují data do více tabulek ve sloupcích a řádcích. MongoDB můžeme nasadit v systému Windows nebo Linux. Protože však uvažujeme o MongoDB pro projekty s nízkou latencí v reálném čase, je Linux pro tento bod ideální volbou.

Výhody MongoDB pro velká data

Největší předností MongoDB je její robustnost, je schopna mnohem větší flexibility než Hadoop, včetně potenciální náhrady stávajících RDBMS. MongoDB také ze své podstaty lépe zvládá analýzu dat v reálném čase. Díky snadno dostupným datům je také schopna dodávat data na straně klienta, což u konfigurací Hadoop není tak běžné. Jednou z dalších silných stránek MongoDB jsou její schopnosti geoprostorového indexování, což je ideální případ použití pro geoprostorovou analýzu v reálném čase.

Omezení MongoDB pro velká data

Když diskutujeme o Hadoop vs MongoDb, omezení Mongo jsou nutností: MongoDB je předmětem největší kritiky, protože se snaží být tolika různými věcmi, ačkoli se zdá, že má stejně velký souhlas. Hlavním problémem MongoDB je odolnost proti chybám, která může způsobit ztrátu dat. Omezení zámků, špatná integrace s RDBMS a mnoho dalších jsou další výtky vůči MongoDB. MongoDB také může konzumovat data pouze ve formátech CSV nebo JSON, což může vyžadovat dodatečnou transformaci dat.

Dosud jsme diskutovali pouze o MongoDB pro Hadoop vs MongoDB. Nyní je čas odhalit Hadoop.

b. Co je Hadoop?

Hadoop byl od počátku pouze open source projekt. Původně vycházel z projektu Nutch, open-source webového crawleru vytvořeného v roce 2002. Poté v roce 2003 společnost Google vydala bílou knihu o svém distribuovaném souborovém systému (DFS) a Nutch se na něj odvolal a vyvinul svůj NDFS. V roce 2004 pak Google představil koncept MapReduce, který Nutch převzal v roce 2005. Vývoj Hadoopu byl oficiálně zahájen v roce 2006. Hadoop se stal platformou pro paralelní zpracování velkého množství dat v clusterech komoditního hardwaru. Stal se synonymem pro Big Data, protože je nejpopulárnějším nástrojem pro zpracování velkých objemů dat.

Fungování Apache Hadoop

Hadoop má dvě základní součásti: Hadoop Distributed File System(HDFS) a MapReduce. Mezi sekundární komponenty patří Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop a Flume. Databáze HBase v systému Hadoop dosahuje horizontální škálovatelnosti pomocí rozdělení databáze stejně jako MongoDB. Hadoop běží na clusterech komoditního hardwaru. HDFS rozděluje soubor na menší části a ukládá je distribuovaně po clusteru. MapReduce zpracovává data, která jsou distribuovaně uložena v clusteru. MapReduce využívá sílu distribuovaných výpočtů, kdy více uzlů pracuje paralelně na dokončení úlohy.

Silná stránka související s případy použití velkých dat

Na druhou stranu je Hadoop vhodnější při dávkovém zpracování a dlouhodobých úlohách ETL a analýzách. Největší silnou stránkou systému Hadoop je to, že byl vytvořen pro Big Data, zatímco MongoDB se stala možností až postupem času. Hadoop sice nezvládá data v reálném čase tak dobře jako MongoDB, ale ad-hoc dotazy podobné SQL lze provádět pomocí Hive, o kterém se říká, že je jako dotazovací jazyk efektivnější než JSON/BSON. Implementace MapReduce v Hadoopu je také mnohem efektivnější než v MongoDB a je ideální volbou pro analýzu velkého množství dat. A konečně, Hadoop přijímá data v libovolném formátu, což eliminuje transformaci dat spojenou s jejich zpracováním.

Slabiny související s případy použití velkých dat

3. Rozdíl mezi Hadoop a MongoDB

Toto je stručný způsob, jak Hadoop vs MongoDB:

i. Jazyk

Hadoop je napsán v programovacím jazyce Java.

Naopak v MongoDB se používá jazyk C++.

ii. Open Source

Hadoop je open source.

MongoDB je open source.

iii. Škálovatelnost

Hadoop je škálovatelný.

MongoDB je škálovatelná.

iv. NoSQL

Hadoop nepodporuje NoSQL, i když HBase nad Hadoopem může podporovat NoSQL

MongoDB podporuje NoSQL.

v. Struktura dat

Hadoop má flexibilní strukturu dat.

vi. Náklady

Hadoop je nákladnější než MongoDB, protože se jedná o soubor softwaru.

MongoDB je nákladově efektivní, protože se jedná o jediný produkt.

vii. Aplikace

Hadoop má rozsáhlé zpracování.

Proti tomu MongoDB má extrakci a zpracování v reálném čase.

viii. Nízká latence

Hadoop se zaměřuje spíše na vysokou propustnost než na nízkou latenci

MongoDB dokáže zpracovávat data s velmi nízkou latencí, podporuje vytěžování dat v reálném čase

ix. Rámce

Hadoop je rámec pro zpracování velkých objemů dat, který dokáže zpracovat širokou škálu požadavků na velká data.

MongoDB je NoSQL DB, která dokáže zpracovat CSV/JSON.

x. Objem dat

Hadoop zvládne obrovské objemy dat v rozsahu 1000 PB.

MongoDB zvládne středně velké objemy dat v rozsahu 100 TB.

xi. Formát dat

Hadoop si poradí s jakýmkoli formátem dat strukturovaných, polostrukturovaných i nestrukturovaných.

MongoDB si poradí pouze s daty CSV a JSON.

xii. Geoprostorové indexování

Hadoop nedokáže efektivně zpracovávat geoprostorová data.

MongoDB dokáže analyzovat geoprostorová data díky své schopnosti geoprostorového indexování.

Shrnutí Hadoop vs MongoDB

Podívali jsme se tedy na kompletní srovnání Hadoop vs MongoDB s výhodami a nevýhodami, které dokazují, který nástroj je pro Big Data nejlepší. Základní rozdíl mezi MongoDB a Hadoop spočívá v tom, že MongoDB je vlastně databáze, zatímco Hadoop je soubor různých softwarových komponent, které vytvářejí rámec pro zpracování dat. Oba mají určité výhody, které je činí jedinečnými, ale zároveň mají oba i určité nevýhody.

Takže, toto bylo vše o rozdílu mezi Hadoop a MongoDB. Doufám, že se vám to bude líbit. Určitě se vám bude líbit i náš další článek Hadoop vs. Cassandra.