Hadoop vs MongoDB – 7 raisons de savoir lequel est le meilleur pour le Big Data?

J’espère que vous appréciez les tutoriels MongoDB. Aujourd’hui, nous allons discuter d’une question tendance Hadoop Vs MongoDB : quel est le meilleur outil pour le Big Data ? Aujourd’hui, toutes les industries, telles que le commerce de détail, les soins de santé, les télécommunications, les médias sociaux, génèrent une énorme quantité de données. En 2020, les données disponibles atteindront 44 zettaoctets.

Théorème CAP

Le théorème CAP stipule que l’informatique distribuée ne peut pas atteindre simultanément la cohérence, la disponibilité et la tolérance de partition tout en traitant les données. Cette théorie peut être liée au Big Data, car elle permet de visualiser les goulots d’étranglement que toute solution atteindra ; seuls deux objectifs peuvent être atteints par le système. Ainsi, lorsque la méthodologie « choisir deux » du Théorème CAP est prise en considération, le choix consiste en réalité à choisir les deux options que la plateforme sera plus à même de gérer.

Les SGBDR traditionnels fournissent la cohérence et la disponibilité mais sont insuffisants en matière de tolérance de partition. Le Big Data fournit soit la tolérance de partition et la cohérence, soit la disponibilité et la tolérance de partition.

Hadoop vs MongoDB

Démarrons la comparaison entre Hadoop et MongoDB pour le Big Data :

a. Qu’est-ce que MongoDB ?

MongoDB a été développé par 10 gen company en 2007 comme un moteur d’application basé sur le cloud, qui était destiné à exécuter des logiciels et services assortis. Ils avaient développé Babble(le moteur d’application) et MongoDB(la base de données). L’idée n’ayant pas fonctionné correctement, ils ont publié MongoDB en open source. Nous pouvons considérer MongoDB comme une solution Big data, il convient de noter que c’est vraiment une plateforme à usage général, conçue pour remplacer ou améliorer les systèmes SGBDR existants, ce qui lui donne une saine variété de cas d’utilisation.

Fonctionnement de MongoDB

Comme MongoDB est un système de gestion de base de données orienté document, il stocke les données dans des collections. Ici, différents champs de données peuvent être interrogés une fois, par opposition aux multiples requêtes requises par les SGBDR’ qui répartissent les données sur plusieurs tables en colonnes et en lignes. Nous pouvons déployer MongoDB sous Windows ou Linux. Mais comme nous considérons MongoDB pour des projets de faible latence en temps réel, Linux est un choix idéal pour ce point.

Avantages de MongoDB pour le Big Data

La plus grande force de MongoDB est sa robustesse, capable de beaucoup plus de flexibilité que Hadoop, y compris le remplacement potentiel des SGBDR existants. De plus, MongoDB est intrinsèquement meilleur pour gérer les analyses de données en temps réel. En raison de la disponibilité des données, il est également capable de fournir des données côté client, ce qui n’est pas aussi courant dans les configurations Hadoop. Un autre point fort de MongoDB est ses capacités d’indexation géospatiale, ce qui en fait un cas d’utilisation idéal pour l’analyse géospatiale en temps réel.

Limitations de MongoDB pour le Big Data

Lorsque nous discutons de Hadoop vs MongoDb, les limitations de Mongo sont incontournables : MongoDB est sujet à la plupart des critiques parce qu’il essaie d’être tellement de choses différentes, bien qu’il semble avoir tout autant d’approbation. Un problème majeur de MongoDB est la tolérance aux pannes, qui peut entraîner des pertes de données. Les contraintes de verrouillage, l’intégration médiocre avec les SGBDR et bien d’autres choses encore sont autant de plaintes supplémentaires contre MongoDB. MongoDB ne peut également consommer des données que dans des formats CSV ou JSON, ce qui peut nécessiter une transformation supplémentaire des données.

Jusqu’à présent, nous ne discutons que de MongoDB pour Hadoop vs MongoDB. Maintenant, il est temps de divulguer l’Hadoop.

b. Qu’est-ce que Hadoop ?

Hadoop était un projet open source dès le départ seulement. Il était initialement issu d’un projet appelé Nutch, un crawler web open-source créé en 2002. Après cela, en 2003, Google a publié un livre blanc sur son système de fichiers distribués (DFS) et Nutch a fait référence à ce système et a développé son NDFS. En 2004, Google a introduit le concept de MapReduce, qui a été adopté par Nutch en 2005. Le développement d’Hadoop a officiellement commencé en 2006. Hadoop est devenu une plateforme permettant de traiter des quantités massives de données en parallèle sur des clusters de matériel de base. Il est devenu synonyme de Big Data, car c’est l’outil de Big Data le plus populaire.

Fonctionnement d’Apache Hadoop

Hadoop a deux composants principaux : le système de fichiers distribués Hadoop(HDFS) et MapReduce. Les composants secondaires sont Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop et Flume. La base de données HBase d’Hadoop offre une extensibilité horizontale grâce au partage de la base de données, tout comme MongoDB. Hadoop fonctionne sur des grappes de matériel de base. HDFS divise le fichier en petits morceaux et les stocke de manière distribuée sur le cluster. MapReduce traite les données qui sont stockées de manière distribuée sur le cluster. MapReduce utilise la puissance de l’informatique distribuée, où plusieurs nœuds travaillent en parallèle pour accomplir la tâche.

Force liée aux cas d’utilisation du Big Data

D’autre part, Hadoop est plus adapté au traitement par lots et aux travaux ETL et analyses de longue durée. La plus grande force d’Hadoop est qu’il a été construit pour le Big Data, alors que MongoDB est devenu une option au fil du temps. Si Hadoop ne gère pas les données en temps réel aussi bien que MongoDB, des requêtes ad hoc de type SQL peuvent être exécutées avec Hive, qui est considéré comme un langage de requête plus efficace que JSON/BSON. L’implémentation MapReduce d’Hadoop est également beaucoup plus efficace que celle de MongoDB, et c’est un choix idéal pour analyser des quantités massives de données. Enfin, Hadoop accepte les données dans n’importe quel format, ce qui élimine la transformation des données impliquée dans le traitement des données.

La faiblesse liée aux cas d’utilisation du Big Data

3. Différence entre Hadoop et MongoDB

Voici une manière concise de Hadoop Vs MongoDB:

i. Langage

Hadoop est écrit en programmation Java.

En revanche, C++ utilisé dans MongoDB.

ii. Open Source

Hadoop est open source.

MongoDB est open source.

iii. Scalabilité

Hadoop est scalable.

MongoDB est scalable.

iv. NoSQL

Hadoop ne supporte pas NoSQL, bien que HBase au sommet de Hadoop puisse supporter NoSQL

MongoDB supporte NoSQL.

v. Structure de données

Hadoop a une structure de données flexible.

vi. Coût

Hadoop est plus coûteux que MongoDB car c’est une collection de logiciels.

MongoDB est rentable car c’est un produit unique.

vii. Application

Hadoop a un traitement à grande échelle.

Alors que MongoDB a une extraction et un traitement en temps réel.

viii. Faible latence

Hadoop se concentre plus sur le haut débit que sur la faible latence

MongoDB peut traiter les données à très faible latence, il supporte l’extraction de données en temps réel

ix. Cadres

Hadoop est un cadre de Big Data, qui peut traiter une grande variété d’exigences de Big Data.

MongoDB est une BD NoSQL, qui peut traiter CSV/JSON.

x. Volumes de données

Hadoop peut gérer d’énormes volumes de données, de l’ordre de 1000 PBs.

MongoDB peut gérer la taille modérée des données, de l’ordre de 100s de TBs.

xi. Format des données

Hadoop peut traiter tout format de données structurées, semi-structurées ou non structurées.

MongoDB ne peut traiter que des données CSV et JSON.

xii. Indexation géospatiale

Hadoop ne peut pas traiter efficacement les données géospatiales.

MongoDB peut analyser les données géospatiales avec sa capacité d’indexation géospatiale.

Résumé de Hadoop vs MongoDB

Hence, nous avons vu l’ensemble de Hadoop vs MongoDB avec les avantages et les inconvénients pour prouver le meilleur outil pour le Big Data. La principale différence entre MongoDB et Hadoop est que MongoDB est en fait une base de données, tandis que Hadoop est une collection de différents composants logiciels qui créent un cadre de traitement des données. Les deux ont des avantages qui les rendent uniques, mais en même temps, les deux ont des inconvénients.

So, c’était tout sur la différence entre Hadoop et MongoDB. J’espère que vous l’avez apprécié. Vous apprécierez également notre prochain Hadoop Vs Cassandra.