Hadoop vs MongoDB – 7 syytä tietää kumpi on parempi Big Dataan?

Toivottavasti nautit MongoDB-oppaista. Tänään keskustelemme trendikkäästä kysymyksestä Hadoop Vs MongoDB: Kumpi on parempi työkalu Big Dataan? Nykyään kaikki toimialat, kuten vähittäiskauppa, terveydenhuolto, televiestintä ja sosiaalinen media, tuottavat valtavan määrän dataa. Vuoteen 2020 mennessä käytettävissä oleva data nousee 44 zettabyteihin.

CAP-teoreema

CAP-teoreeman mukaan hajautetussa tietojenkäsittelyssä ei pystytä saavuttamaan samanaikaista johdonmukaisuutta, saatavuutta ja osioiden sietokykyä tietoja käsiteltäessä. Tämä teoria voidaan liittää Big Dataan, sillä se auttaa havainnollistamaan pullonkauloja, joihin mikä tahansa ratkaisu pääsee; järjestelmä voi saavuttaa vain kaksi tavoitetta. Kun siis otetaan huomioon CAP-teoreeman ”valitse kaksi” -menetelmä, valinnassa on oikeastaan kyse niiden kahden vaihtoehdon valitsemisesta, joita alusta pystyy käsittelemään paremmin.

Traditionaaliset RDBMS-tietojärjestelmät tarjoavat konsistenssin ja käytettävyyden, mutta jäävät vajaiksi partitioinnin sietokyvyssä. Big Data tarjoaa joko osioiden sietokyvyn ja johdonmukaisuuden tai saatavuuden ja osioiden sietokyvyn.

Hadoop vs MongoDB

Aloitetaan Hadoopin ja MongoDB:n vertailu Big Datassa:

a. Mikä on MongoDB?

MongoDB:n kehitti 10 gen yritys vuonna 2007 pilvipohjaiseksi sovellusmoottoriksi, joka oli tarkoitettu erilaisten ohjelmistojen ja palveluiden pyörittämiseen. He olivat kehittäneet Babble(sovellusmoottori) ja MongoDB(tietokanta). Idea ei toiminut kunnolla, joten he julkaisivat MongoDB:n avoimena lähdekoodina. Voimme pitää MongoDB:tä Big data -ratkaisuna, on syytä huomata, että se on todella yleiskäyttöinen alusta, joka on suunniteltu korvaamaan tai parantamaan olemassa olevia RDBMS-järjestelmiä, mikä antaa sille terveen valikoiman käyttötapauksia.

MongoDB:n toiminta

Mikäli MongoDB on dokumenttipainotteinen tietokannanhallintajärjestelmä, se tallentaa tiedot kokoelmiin. Tässä eri tietokenttiä voidaan kysyä yhdellä kertaa verrattuna useisiin kyselyihin, joita vaaditaan RDBMS-järjestelmissä, jotka jakavat tiedot useisiin taulukoihin sarakkeisiin ja riveihin. Voimme ottaa MongoDB:n käyttöön joko Windowsissa tai Linuxissa. Mutta koska harkitsemme MongoDB:tä reaaliaikaisiin matalan viiveen projekteihin, Linux on ihanteellinen valinta tässä kohtaa.

MongoDB:n edut Big Datassa

MongoDB:n suurin vahvuus on sen vankkuus, sillä se kykenee paljon suurempaan joustavuuteen kuin Hadoop, mukaan lukien olemassa olevien RDBMS-järjestelmien mahdollinen korvaaminen. Lisäksi MongoDB on luonnostaan parempi käsittelemään reaaliaikaista data-analytiikkaa. Helposti saatavilla olevan datan ansiosta se pystyy myös toimittamaan dataa asiakkaan puolelta, mikä ei ole yhtä yleistä Hadoop-kokoonpanoissa. Yksi MongoDB:n vahvuus on sen geospatiaaliset indeksointikyvyt, mikä tekee siitä ihanteellisen käyttötapauksen reaaliaikaiseen geospatiaaliseen analyysiin.

MongoDB:n rajoitukset Big Datassa

Keskustellessamme Hadoopista ja MongoDb:stä Mongon rajoitukset on otettava huomioon: MongoDB on eniten kritiikin kohteena, koska se yrittää olla niin monia eri asioita, vaikka sillä tuntuu olevan yhtä paljon hyväksyntää. MongoDB:n suurimpana ongelmana on vikasietoisuus, joka voi aiheuttaa tietojen häviämistä. Lukitusrajoitukset, huono integrointi RDBMS:n kanssa ja monet muut ovat MongoDB:tä vastaan esitettyjä lisäväitteitä. MongoDB voi myös kuluttaa dataa vain CSV- tai JSON-muodossa, mikä voi vaatia ylimääräistä datan muokkausta.

Tähän asti olemme keskustelleet vain MongoDB for Hadoop vs. MongoDB. Nyt on aika paljastaa Hadoop.

b. Mikä on Hadoop?

Hadoop oli avoimen lähdekoodin projekti jo alusta alkaen. Se sai alun perin alkunsa Nutch-nimisestä projektista, joka oli vuonna 2002 luotu avoimen lähdekoodin webcrawler. Sen jälkeen vuonna 2003 Google julkaisi valkoisen kirjan Distributed File System(DFS) ja Nutch viittasi samaan ja kehitti NDFS:nsä. Vuonna 2004 Google esitteli MapReduce-käsitteen, jonka Nutch otti käyttöön vuonna 2005. Hadoopin kehittäminen aloitettiin virallisesti vuonna 2006. Hadoopista tuli alusta suurten tietomäärien rinnakkaiselle käsittelylle perushyödykelaitteistojen klustereissa. Siitä on tullut Big Datan synonyymi, sillä se on suosituin Big Data -työkalu.

Apache Hadoopin toiminta

Hadoopissa on kaksi pääkomponenttia: Hadoop Distributed File System(HDFS) ja MapReduce. Toissijaisia komponentteja ovat Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop ja Flume. Hadoopin HBase-tietokannalla saavutetaan horisontaalinen skaalautuvuus tietokannan jakamisen avulla aivan kuten MongoDB:llä. Hadoop toimii perushyödykelaitteistojen klustereissa. HDFS jakaa tiedoston pienempiin palasiin ja tallentaa ne hajautetusti klusteriin. MapReduce käsittelee tiedot, jotka on tallennettu hajautetusti klusteriin. MapReduce hyödyntää hajautetun laskennan tehoa, jossa useat solmut työskentelevät rinnakkain tehtävän suorittamiseksi.

Vahvuus liittyen Big Data -käyttökohteisiin

Toisaalta Hadoop soveltuu paremmin eräkäsittelyyn ja pitkäkestoisiin ETL-työskentelyihin ja analyyseihin. Hadoopin suurin vahvuus on se, että se on rakennettu Big Dataa varten, kun taas MongoDB tuli vaihtoehdoksi vasta ajan myötä. Vaikka Hadoop ei ehkä käsittele reaaliaikaista dataa yhtä hyvin kuin MongoDB, ad-hoc SQL:n kaltaisia kyselyitä voidaan suorittaa Hivellä, jonka mainostetaan olevan tehokkaampi kyselykieli kuin JSON/BSON. Hadoopin MapReduce-toteutus on myös paljon tehokkaampi kuin MongoDB:n, ja se on ihanteellinen valinta massiivisten tietomäärien analysointiin. Lopuksi, Hadoop hyväksyy datan missä tahansa muodossa, mikä eliminoi datan käsittelyyn liittyvän datan transformaation.

Big Data -käyttökohteisiin liittyvät heikkoudet

3. Hadoopin ja MongoDB:n ero

Tässä on tiivistetysti Hadoop Vs MongoDB:

i. Kieli

Hadoop on kirjoitettu Java-ohjelmointikielellä.

Toisaalta MongoDB:ssä käytetään C++:a.

ii. Avoin lähdekoodi

Hadoop on avointa lähdekoodia.

MongoDB on avointa lähdekoodia.

iii. Skaalautuvuus

Hadoop on skaalautuva.

MongoDB on skaalautuva.

iv. NoSQL

Hadoop ei tue NoSQL:ää, vaikka HBase Hadoopin päällä voi tukea NoSQL:ää

MongoDB tukee NoSQL:ää.

v. Tietorakenne

Hadoopissa on joustava tietorakenne.

vi. Kustannukset

Hadoop on kalliimpi kuin MongoDB, koska se on kokoelma ohjelmistoja.

MongoDB on kustannustehokas, koska se on yksittäinen tuote.

vii. Sovellus

Hadoopissa on laajamittaista käsittelyä.

MongoDB:ssä taas on reaaliaikainen louhinta ja käsittely.

viii. Matala viive

Hadoop keskittyy enemmän suureen läpimenoon kuin matalaan viiveeseen

MongoDB pystyy käsittelemään tietoja hyvin matalalla viiveellä, se tukee reaaliaikaista tiedonlouhintaa

ix. Kehykset

Hadoop on Big Data -kehys, joka pystyy käsittelemään monenlaisia Big Data -vaatimuksia.

MongoDB on NoSQL DB, joka pystyy käsittelemään CSV/JSON.

x. Datamäärät

Hadoop pystyy käsittelemään valtavia datamääriä, jotka ovat suuruusluokaltaan 1000 PB:n luokkaa.

MongoDB pystyy käsittelemään kohtuullisen suuria datamääriä, jotka ovat suuruusluokaltaan 100 TB:n luokkaa.

xi. Dataformaatti

Hadoop voi käsitellä mitä tahansa datan muotoa strukturoituna, puolistrukturoituna tai strukturoimattomana.

MongoDB voi käsitellä vain CSV- ja JSON-dataa.

xii. Geospatiaalinen indeksointi

Hadoop ei pysty käsittelemään geospatiaalista dataa tehokkaasti.

MongoDB pystyy analysoimaan geospatiaalista dataa geospatiaalisen indeksointikykynsä avulla.

Yhteenveto Hadoopista vs. MongoDB:stä

Siten olemme nähneet täydellisen Hadoopin vs. MongoDB:n ja sen etujen ja haittojen välisen vertailun osoittaaksemme, kumpi on paras työkalu Big Datan käyttöön. Ensisijainen ero MongoDB:n ja Hadoopin välillä on se, että MongoDB on itse asiassa tietokanta, kun taas Hadoop on kokoelma erilaisia ohjelmistokomponentteja, jotka luovat tietojenkäsittelykehyksen. Molemmilla on joitakin etuja, jotka tekevät niistä ainutlaatuisia, mutta samalla molemmilla on myös joitakin haittoja.

Tässä oli siis kyse Hadoopin ja MongoDB:n eroista. Toivottavasti pidät siitä. Nautit myös seuraavasta Hadoop Vs Cassandra.