Hadoop vs MongoDB – 7 razones para saber cuál es mejor para Big Data?

Espero que estés disfrutando de los tutoriales de MongoDB. Hoy, vamos a discutir una pregunta de tendencia Hadoop Vs MongoDB: ¿Cuál es una mejor herramienta para Big Data? Hoy en día, todas las industrias, tales como el comercio minorista, la salud, las telecomunicaciones, los medios de comunicación social están generando una enorme cantidad de datos. Para el año 2020, los datos disponibles alcanzarán los 44 zettabytes.

Teorema CAP

El Teorema CAP establece que la computación distribuida no puede alcanzar simultáneamente la Consistencia, la Disponibilidad y la Tolerancia a la Partición mientras se procesan los datos. Esta teoría puede relacionarse con el Big Data, ya que ayuda a visualizar los cuellos de botella a los que llegará cualquier solución; sólo dos objetivos pueden ser alcanzados por el sistema. Por lo tanto, cuando se tiene en cuenta la metodología de «elegir dos» del Teorema CAP, la elección consiste realmente en elegir las dos opciones que la plataforma será más capaz de manejar.

Los RDBMS tradicionales proporcionan consistencia y disponibilidad pero se quedan cortos en la tolerancia a las particiones. Big Data proporciona o bien tolerancia a las particiones y consistencia o bien disponibilidad y tolerancia a las particiones.

Hadoop vs MongoDB

Comencemos la comparación entre Hadoop y MongoDB para Big Data:

a. ¿Qué es MongoDB?

MongoDB fue desarrollado por la empresa 10 gen en 2007 como un motor de aplicaciones basado en la nube, que estaba destinado a ejecutar software y servicios variados. Habían desarrollado Babble (el motor de aplicaciones) y MongoDB (la base de datos). La idea no funcionó bien, así que lanzaron MongoDB como código abierto. Podemos considerar MongoDB como una solución de Big data, vale la pena señalar que es realmente una plataforma de propósito general, diseñada para reemplazar o mejorar los sistemas RDBMS existentes, dándole una saludable variedad de casos de uso.

Funcionamiento de MongoDB

Como MongoDB es un sistema de gestión de bases de datos orientado a documentos, almacena los datos en colecciones. Aquí se pueden consultar diferentes campos de datos una sola vez, frente a las múltiples consultas que requieren los RDBMS’ que distribuyen los datos en múltiples tablas en columnas y filas. Podemos implementar MongoDB tanto en Windows como en Linux. Pero como consideramos MongoDB para proyectos de baja latencia en tiempo real, Linux es una opción ideal para ese punto.

Beneficios de MongoDB para Big Data

La mayor fortaleza de MongoDB es su robustez, capaz de mucha más flexibilidad que Hadoop, incluyendo la potencial sustitución de RDBMS existentes. Además, MongoDB es inherentemente mejor en el manejo de análisis de datos en tiempo real. Debido a la disponibilidad de datos, también es capaz de entregar datos del lado del cliente, lo que no es tan común en las configuraciones de Hadoop. Otro punto fuerte de MongoDB es su capacidad de indexación geoespacial, lo que lo convierte en un caso de uso ideal para el análisis geoespacial en tiempo real.

Limitaciones de MongoDB para Big Data

Cuando hablamos de Hadoop vs MongoDb, las limitaciones de Mongo son imprescindibles: MongoDB es objeto de la mayor parte de las críticas porque trata de ser muchas cosas diferentes, aunque parece tener la misma aprobación. Un problema importante de MongoDB es la tolerancia a los fallos, que puede causar la pérdida de datos. Las restricciones de bloqueo, la mala integración con RDBMS y muchas más son las quejas adicionales contra MongoDB. MongoDB también sólo puede consumir datos en formatos CSV o JSON, que puede requerir la transformación de datos adicionales.

Hasta ahora, sólo discutimos MongoDB para Hadoop vs MongoDB. Ahora, es el momento de revelar el Hadoop.

b. ¿Qué es Hadoop?

Hadoop fue un proyecto de código abierto desde su inicio. Originalmente se derivó de un proyecto llamado Nutch, un rastreador web de código abierto creado en 2002. Después, en 2003, Google publicó un libro blanco sobre su Sistema de Archivos Distribuidos (DFS) y Nutch se refirió al mismo y desarrolló su NDFS. Posteriormente, en 2004, Google introdujo el concepto de MapReduce, que fue adoptado por Nutch en 2005. El desarrollo de Hadoop se inició oficialmente en 2006. Hadoop se convirtió en una plataforma para procesar cantidades masivas de datos en paralelo a través de clusters de hardware básico. Se ha convertido en sinónimo de Big Data, ya que es la herramienta de Big Data más popular.

Funcionamiento de Apache Hadoop

Hadoop tiene dos componentes principales: el sistema de archivos distribuidos Hadoop (HDFS) y MapReduce. Los componentes secundarios incluyen Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop y Flume. La base de datos HBase de Hadoop logra la escalabilidad horizontal mediante la fragmentación de la base de datos, al igual que MongoDB. Hadoop se ejecuta en clusters de hardware básico. HDFS divide el archivo en trozos más pequeños y los almacena de forma distribuida en el clúster. MapReduce procesa los datos que se almacenan de forma distribuida en el clúster. MapReduce utiliza la potencia de la computación distribuida, donde múltiples nodos trabajan en paralelo para completar la tarea.

Fuerza relacionada con los casos de uso de Big Data

Por otro lado, Hadoop es más adecuado para el procesamiento por lotes y los trabajos y análisis ETL de larga duración. La mayor fortaleza de Hadoop es que fue construido para Big Data, mientras que MongoDB se convirtió en una opción con el tiempo. Aunque Hadoop no maneja los datos en tiempo real tan bien como MongoDB, las consultas ad-hoc tipo SQL pueden ejecutarse con Hive, que se promociona como un lenguaje de consulta más eficaz que JSON/BSON. La implementación de MapReduce de Hadoop también es mucho más eficiente que la de MongoDB, y es una opción ideal para analizar cantidades masivas de datos. Por último, Hadoop acepta datos en cualquier formato, lo que elimina la transformación de datos que conlleva el procesamiento de los mismos.

Debilidades relacionadas con los casos de uso de Big Data

3. Diferencia entre Hadoop y MongoDB

Esta es una forma concisa de Hadoop Vs MongoDB:

i. Lenguaje

Hadoop está escrito en programación Java.

Por otro lado, C++ utilizado en MongoDB.

ii. Código abierto

Hadoop es de código abierto.

MongoDB es de código abierto.

iii. Escalabilidad

Hadoop es escalable.

MongoDB es escalable.

iv. NoSQL

Hadoop no soporta NoSQL, aunque HBase sobre Hadoop puede soportar NoSQL

MongoDB soporta NoSQL.

v. Estructura de datos

Hadoop tiene una estructura de datos flexible.

vi. Coste

Hadoop es más costoso que MongoDB al ser una colección de software.

MongoDB es rentable al ser un único producto.

vii. Aplicación

Hadoop tiene procesamiento a gran escala.

Mientras que MongoDB tiene extracción y procesamiento en tiempo real.

viii. Baja latencia

Hadoop se centra más en el alto rendimiento que en la baja latencia

MongoDB puede manejar los datos a muy baja latencia, soporta la extracción de datos en tiempo real

ix. Frameworks

Hadoop es un framework de Big Data, que puede manejar una amplia variedad de requisitos de Big Data.

MongoDB es una DB NoSQL, que puede manejar CSV/JSON.

x. Volúmenes de datos

Hadoop puede manejar enormes volúmenes de datos, en el rango de 1000s de PBs.

MongoDB puede manejar el tamaño moderado de los datos, en el rango de 100s de TBs.

xi. Formato de datos

Hadoop puede manejar cualquier formato de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados.

MongoDB sólo puede manejar datos CSV y JSON.

xii. Indexación geoespacial

Hadoop no puede manejar datos geoespaciales de manera eficiente.

MongoDB puede analizar datos geoespaciales con su capacidad de indexación geoespacial.

Resumen de Hadoop Vs MongoDB

Por lo tanto, hemos visto el Hadoop vs MongoDB completo con ventajas y desventajas para demostrar la mejor herramienta para Big Data. Una diferencia principal entre MongoDB y Hadoop es que MongoDB es realmente una base de datos, mientras que Hadoop es una colección de diferentes componentes de software que crean un marco de procesamiento de datos. Ambos tienen algunas ventajas que los hacen únicos, pero al mismo tiempo, ambos tienen algunas desventajas.

Así que, esto fue todo acerca de la diferencia entre Hadoop y MongoDB. Espero que te guste. Usted también disfrutará de nuestra próxima Hadoop Vs Cassandra.