Hadoop vs MongoDB – 7 grunde til at vide, hvad der er bedre til Big Data?

Håber, du nyder MongoDB tutorials. I dag vil vi diskutere et trending spørgsmål Hadoop Vs MongoDB: Hvilket er et bedre værktøj til Big Data? I dag genererer alle industrier, såsom detailhandel, sundhedspleje, telekommunikation, sociale medier, en enorm mængde data. I år 2020 vil de tilgængelige data nå op på 44 zettabytes.

CAP Theorem

CAP Theorem fastslår, at distribueret databehandling ikke kan opnå samtidig Konsistens, Tilgængelighed og Partitionstolerance, mens data behandles. Denne teori kan relateres til Big Data, da den hjælper med at visualisere flaskehalse, som enhver løsning vil nå; kun to mål kan opnås af systemet. Så når CAP-teoremets “vælg to”-metodologi tages i betragtning, handler valget i virkeligheden om at vælge de to muligheder, som platformen vil være bedst i stand til at håndtere.

Traditionelle RDBMS giver konsistens og tilgængelighed, men kommer til kort med hensyn til partitionstolerance. Big Data giver enten partitionstolerance og konsistens eller tilgængelighed og partitionstolerance.

Hadoop vs MongoDB

Lad os begynde sammenligningen mellem Hadoop og MongoDB til Big Data:

a. Hvad er MongoDB?

MongoDB blev udviklet af 10 gen-firmaet i 2007 som en cloud-baseret app-motor, der var beregnet til at køre assorteret software og tjenester. De havde udviklet Babble(app-motoren) og MongoDB(databasen). Ideen fungerede ikke ordentligt, så de frigav MongoDB som open source. Vi kan betragte MongoDB som en Big data-løsning, det er værd at bemærke, at det i virkeligheden er en platform til generelle formål, der er designet til at erstatte eller forbedre eksisterende RDBMS-systemer, hvilket giver den en sund variation af anvendelsesmuligheder.

Arbejdsmåde for MongoDB

Da MongoDB er et dokumentorienteret databasestyringssystem, lagrer den data i samlinger. Her kan forskellige datafelter forespørges én gang, i modsætning til flere forespørgsler, der kræves af RDBMS’, der tildeler data på tværs af flere tabeller i kolonner og rækker. Vi kan implementere MongoDB på enten Windows eller Linux. Men da vi overvejer MongoDB til projekter med lav latency i realtid, er Linux et ideelt valg til det punkt.

Fordele ved MongoDB til Big Data

MongoDB’s største styrke er dens robusthed, der er i stand til langt mere fleksibilitet end Hadoop, herunder potentiel erstatning af eksisterende RDBMS. Desuden er MongoDB i sagens natur bedre til at håndtere dataanalyser i realtid. På grund af let tilgængelige data er den også i stand til at levere data på klientsiden, hvilket ikke er så almindeligt med Hadoop-konfigurationer. En anden styrke ved MongoDB er dens geospatiale indekseringsevner, hvilket gør den til et ideelt anvendelsesområde for geospatial analyse i realtid.

Begrænsninger ved MongoDB til Big Data

Når vi diskuterer Hadoop vs MongoDb, er begrænsningerne ved Mongo et must: MongoDB er genstand for mest kritik, fordi det forsøger at være så mange forskellige ting, selv om det ser ud til at have lige så meget godkendelse. Et stort problem med MongoDB er fejltolerance, hvilket kan medføre tab af data. Lock constraints, dårlig integration med RDBMS og mange flere er de yderligere klager over MongoDB. MongoDB kan også kun forbruge data i CSV- eller JSON-formater, hvilket kan kræve yderligere datatransformation.

Ud til nu diskuterer vi kun MongoDB for Hadoop vs MongoDB. Nu er det tid til at afsløre Hadoop.

b. Hvad er Hadoop?

Hadoop var et open source-projekt fra starten kun. Det stammede oprindeligt fra et projekt kaldet Nutch, en open source webcrawler, der blev oprettet i 2002. Derefter udgav Google i 2003 et white paper om sit Distributed File System (DFS), og Nutch henviste til det samme og udviklede sit NDFS. Derefter introducerede Google i 2004 begrebet MapReduce, som blev overtaget af Nutch i 2005. Udviklingen af Hadoop blev officielt påbegyndt i 2006. Hadoop blev en platform til parallel behandling af store datamængder på tværs af klynger af råvarehardware. Det er blevet synonymt med Big Data, da det er det mest populære Big Data-værktøj.

Arbejdsmåde for Apache Hadoop

Hadoop har to primære komponenter: Hadoop Distributed File System(HDFS) og MapReduce. Sekundære komponenter omfatter Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop og Flume. Hadoop’s HBase-database opnår horisontal skalerbarhed ved hjælp af database-sharding ligesom MongoDB. Hadoop kører på klynger af råvarehardware. HDFS opdeler filen i mindre bidder og gemmer dem distribueret over klyngen. MapReduce behandler de data, som er gemt distribueret over klyngen. MapReduce udnytter kraften i distribueret databehandling, hvor flere knudepunkter arbejder parallelt for at udføre opgaven.

Styrke relateret til Big Data Use Cases

På den anden side er Hadoop mere velegnet til batchbehandling og langvarige ETL-jobs og analyser. Den største styrke ved Hadoop er, at det blev bygget til Big Data, hvorimod MongoDB blev en mulighed efterhånden. Mens Hadoop måske ikke håndterer realtidsdata lige så godt som MongoDB, kan ad hoc SQL-lignende forespørgsler køres med Hive, som er blevet fremhævet som værende mere effektivt som forespørgselssprog end JSON/BSON. Hadoops MapReduce-implementering er også langt mere effektiv end MongoDB’s, og det er et ideelt valg til analyse af store datamængder. Endelig accepterer Hadoop data i ethvert format, hvilket eliminerer den datatransformation, der er involveret i databehandlingen.

svaghed relateret til Big Data Use Cases

3. Forskel mellem Hadoop og MongoDB

Dette er en kortfattet måde af Hadoop Vs MongoDB:

i. Sprog

Hadoop er skrevet i Java-programmering.

På den anden side anvendes C++ i MongoDB.

ii. Open Source

Hadoop er open source.

MongoDB er open source.

iii. Skalérbarhed

Hadoop er skalérbar.

MongoDB er skalérbar.

iv. NoSQL

Hadoop understøtter ikke NoSQL, men HBase på toppen af Hadoop kan dog understøtte NoSQL

MongoDB understøtter NoSQL.

v. Datastruktur

Hadoop har en fleksibel datastruktur.

vi. Omkostninger

Hadoop er dyrere end MongoDB, da det er en samling af software.

MongoDB er omkostningseffektivt, da det er et enkelt produkt.

vii. Anvendelse

Hadoop har behandling i stor skala.

MongoDB har derimod udtrækning og behandling i realtid.

viii. Lav latenstid

Hadoop fokuserer mere på høj gennemstrømning end på lav latenstid

MongoDB kan håndtere data ved meget lav latenstid, det understøtter dataudvinding i realtid

ix. Rammer

Hadoop er en Big Data-ramme, som kan håndtere en lang række Big Data-krav.

MongoDB er en NoSQL DB, som kan håndtere CSV/JSON.

x. Datamængder

Hadoop kan håndtere enorme datamængder, i størrelsesordenen 1000 PBs.

MongoDB kan håndtere den moderate størrelse af data, i størrelsesordenen 100 TBs.

xi. Dataformat

Hadoop kan håndtere ethvert format af data, struktureret, semi-struktureret eller ustruktureret.

MongoDB kan kun håndtere CSV- og JSON-data.

xii. Geospatial indeksering

Hadoop kan ikke håndtere geospatiale data effektivt.

MongoDB kan analysere geospatiale data med sin evne til geospatial indeksering.

Summary of Hadoop Vs MongoDB

Hermed har vi set den komplette Hadoop vs MongoDB med fordele og ulemper for at bevise det bedste værktøj til Big Data. En primær forskel mellem MongoDB og Hadoop er, at MongoDB faktisk er en database, mens Hadoop er en samling af forskellige softwarekomponenter, der skaber en databehandlingsramme. Begge har nogle fordele, som gør dem unikke, men samtidig har de begge nogle ulemper.

Så, dette var alt om forskellen mellem Hadoop og MongoDB. Håber, du kan lide det. Du vil også nyde vores næste Hadoop Vs Cassandra.