Hadoop vs. MongoDB – 7 Gründe, um zu wissen, was besser für Big Data ist?

Ich hoffe, Sie genießen die MongoDB-Tutorials. Heute besprechen wir eine aktuelle Frage: Hadoop vs. MongoDB: Welches ist das bessere Tool für Big Data? Heutzutage werden in allen Branchen, wie z. B. Einzelhandel, Gesundheitswesen, Telekommunikation und soziale Medien, enorme Datenmengen erzeugt. Bis zum Jahr 2020 werden die verfügbaren Daten 44 Zettabyte erreichen.

CAP-Theorem

Das CAP-Theorem besagt, dass verteiltes Rechnen bei der Verarbeitung von Daten nicht gleichzeitig Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz erreichen kann. Diese Theorie kann mit Big Data in Verbindung gebracht werden, da sie hilft, Engpässe zu visualisieren, die jede Lösung erreichen wird; nur zwei Ziele können von dem System erreicht werden. Wenn also die „pick two“-Methode des CAP-Theorems in Betracht gezogen wird, geht es bei der Wahl wirklich darum, die beiden Optionen auszuwählen, die die Plattform am besten bewältigen kann.

Traditionelle RDBMS bieten Konsistenz und Verfügbarkeit, aber keine Partitionstoleranz. Big Data bietet entweder Partitionstoleranz und Konsistenz oder Verfügbarkeit und Partitionstoleranz.

Hadoop vs. MongoDB

Lassen Sie uns den Vergleich zwischen Hadoop und MongoDB für Big Data beginnen:

a. Was ist MongoDB?

MongoDB wurde 2007 von der Firma 10 gen als Cloud-basierte App-Engine entwickelt, mit der verschiedene Software und Dienste ausgeführt werden sollten. Sie hatten Babble (die App-Engine) und MongoDB (die Datenbank) entwickelt. Da die Idee nicht richtig funktionierte, wurde MongoDB als Open Source veröffentlicht. Man kann MongoDB als eine Big-Data-Lösung betrachten, aber es ist erwähnenswert, dass es wirklich eine Allzweckplattform ist, die entworfen wurde, um bestehende RDBMS-Systeme zu ersetzen oder zu verbessern, was ihr eine gesunde Vielfalt von Anwendungsfällen gibt.

Arbeitsweise von MongoDB

Da MongoDB ein dokumentenorientiertes Datenbankmanagementsystem ist, speichert es Daten in Sammlungen. Hier können verschiedene Datenfelder einmal abgefragt werden, im Gegensatz zu mehreren Abfragen, die bei RDBMS‘ erforderlich sind, die Daten über mehrere Tabellen in Spalten und Zeilen verteilen. Wir können MongoDB sowohl unter Windows als auch unter Linux einsetzen. Da wir MongoDB jedoch für Echtzeitprojekte mit geringer Latenz in Betracht ziehen, ist Linux in diesem Punkt die ideale Wahl.

Vorteile von MongoDB für Big Data

Die größte Stärke von MongoDB ist seine Robustheit, die weitaus flexibler ist als die von Hadoop, einschließlich des potenziellen Ersatzes bestehender RDBMS. Außerdem ist MongoDB von Natur aus besser in der Lage, Datenanalysen in Echtzeit durchzuführen. Aufgrund der leicht verfügbaren Daten ist es auch in der Lage, Daten auf der Client-Seite bereitzustellen, was bei Hadoop-Konfigurationen nicht so häufig der Fall ist. Eine weitere Stärke von MongoDB sind seine Fähigkeiten zur Indizierung von Geodaten, die einen idealen Anwendungsfall für die Echtzeitanalyse von Geodaten darstellen.

Grenzen von MongoDB für Big Data

Wenn wir über Hadoop und MongoDB diskutieren, müssen wir die Grenzen von Mongo beachten: MongoDB steht am meisten in der Kritik, weil es versucht, so viele verschiedene Dinge zu sein, obwohl es genauso viel Zustimmung zu haben scheint. Ein großes Problem bei MongoDB ist die Fehlertoleranz, die zu Datenverlusten führen kann. Sperreinschränkungen, schlechte Integration mit RDBMS und vieles mehr sind die weiteren Kritikpunkte an MongoDB. MongoDB kann außerdem nur Daten im CSV- oder JSON-Format verarbeiten, was eine zusätzliche Datentransformation erforderlich machen kann.

Bis jetzt haben wir nur über MongoDB für Hadoop vs. MongoDB gesprochen. Jetzt ist es an der Zeit, Hadoop offenzulegen.

b. Was ist Hadoop?

Hadoop war von Anfang an ein Open-Source-Projekt. Es ging ursprünglich aus einem Projekt namens Nutch hervor, einem Open-Source-Webcrawler, der 2002 entwickelt wurde. Im Jahr 2003 veröffentlichte Google ein White Paper über sein Distributed File System (DFS) und Nutch bezog sich auf dasselbe und entwickelte sein NDFS. Im Jahr 2004 stellte Google das Konzept von MapReduce vor, das 2005 von Nutch übernommen wurde. Die Entwicklung von Hadoop begann offiziell im Jahr 2006. Hadoop wurde zu einer Plattform für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen in Clustern von Standard-Hardware. Es ist zum Synonym für Big Data geworden, da es das beliebteste Big-Data-Tool ist.

Arbeitsweise von Apache Hadoop

Hadoop hat zwei Hauptkomponenten: das Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce. Zu den sekundären Komponenten gehören Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop und Flume. Die HBase-Datenbank von Hadoop ermöglicht eine horizontale Skalierbarkeit durch Datenbank-Sharing, ähnlich wie MongoDB. Hadoop läuft auf Clustern mit handelsüblicher Hardware. HDFS teilt die Datei in kleinere Brocken auf und speichert sie verteilt über den Cluster. MapReduce verarbeitet die Daten, die über den Cluster verteilt gespeichert sind. MapReduce nutzt die Leistung des verteilten Rechnens, bei dem mehrere Knoten parallel arbeiten, um die Aufgabe zu erledigen.

Stärke in Bezug auf Big-Data-Anwendungsfälle

Andererseits ist Hadoop besser für die Batch-Verarbeitung und lang laufende ETL-Aufgaben und Analysen geeignet. Die größte Stärke von Hadoop ist, dass es für Big Data entwickelt wurde, während MongoDB erst im Laufe der Zeit eine Option wurde. Zwar kann Hadoop Echtzeitdaten nicht so gut verarbeiten wie MongoDB, doch können mit Hive, das als effektivere Abfragesprache als JSON/BSON angepriesen wird, SQL-ähnliche Ad-hoc-Abfragen durchgeführt werden. Auch die MapReduce-Implementierung von Hadoop ist wesentlich effizienter als die von MongoDB und eignet sich ideal für die Analyse großer Datenmengen. Schließlich akzeptiert Hadoop Daten in jedem beliebigen Format, wodurch die mit der Datenverarbeitung verbundene Datentransformation entfällt.

Schwächen in Bezug auf Big-Data-Anwendungsfälle

3. Unterschied zwischen Hadoop und MongoDB

Hier eine kurze Zusammenfassung von Hadoop vs. MongoDB:

i. Sprache

Hadoop ist in Java Programmierung geschrieben.

Auf der anderen Seite, C++ in MongoDB verwendet.

ii. Open Source

Hadoop ist Open Source.

MongoDB ist Open Source.

iii. Skalierbarkeit

Hadoop ist skalierbar.

MongoDB ist skalierbar.

iv. NoSQL

Hadoop unterstützt NoSQL nicht, obwohl HBase auf Hadoop NoSQL unterstützen kann

MongoDB unterstützt NoSQL.

v. Datenstruktur

Hadoop hat eine flexible Datenstruktur.

vi. Kosten

Hadoop ist teurer als MongoDB, da es sich um eine Sammlung von Software handelt.

MongoDB ist kostengünstig, da es sich um ein einzelnes Produkt handelt.

vii. Anwendung

Hadoop hat eine groß angelegte Verarbeitung.

MongoDB hingegen hat eine Extraktion und Verarbeitung in Echtzeit.

viii. Niedrige Latenz

Hadoop konzentriert sich eher auf hohen Durchsatz als auf niedrige Latenz

MongoDB kann die Daten mit sehr niedriger Latenz verarbeiten und unterstützt Data Mining in Echtzeit

ix. Frameworks

Hadoop ist ein Big-Data-Framework, das eine Vielzahl von Big-Data-Anforderungen verarbeiten kann.

MongoDB ist eine NoSQL-DB, die CSV/JSON verarbeiten kann.

x. Datenvolumen

Hadoop kann riesige Datenmengen im Bereich von Tausenden von PBs verarbeiten.

MongoDB kann mittelgroße Daten im Bereich von Hunderten von TBs verarbeiten.

xi. Datenformat

Hadoop kann jedes beliebige Format von strukturierten, halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten verarbeiten.

MongoDB kann nur CSV- und JSON-Daten verarbeiten.

xii. Geospatial Indexing

Hadoop kann Geodaten nicht effizient verarbeiten.

MongoDB kann Geodaten mit seiner Fähigkeit des Geospatial Indexing analysieren.

Zusammenfassung von Hadoop vs. MongoDB

Damit haben wir die komplette Hadoop vs. MongoDB mit Vor- und Nachteilen gesehen, um das beste Tool für Big Data zu beweisen. Ein Hauptunterschied zwischen MongoDB und Hadoop besteht darin, dass MongoDB eigentlich eine Datenbank ist, während Hadoop eine Sammlung von verschiedenen Softwarekomponenten ist, die ein Datenverarbeitungs-Framework bilden. Beide haben einige Vorteile, die sie einzigartig machen, aber gleichzeitig haben beide auch einige Nachteile.

So, das war alles über den Unterschied zwischen Hadoop und MongoDB. Ich hoffe, es hat Ihnen gefallen. Unser nächstes Thema Hadoop vs. Cassandra wird Ihnen auch gefallen.