Hadoop vs MongoDB – 7 motive pentru a ști care este mai bun pentru Big Data?

Sperăm că vă bucurați de tutorialele MongoDB. Astăzi, vom discuta o întrebare în tendințe Hadoop vs MongoDB: Care este un instrument mai bun pentru Big Data? Astăzi, toate industriile, cum ar fi comerțul cu amănuntul, asistența medicală, telecomunicațiile, social media, generează o cantitate imensă de date. Până în anul 2020, datele disponibile vor ajunge la 44 de zettabytes.

Teorema CAP

Teorema CAP afirmă că informatica distribuită nu poate atinge simultan Consistența, Disponibilitatea și Toleranța la partiții în timpul procesării datelor. Această teorie poate fi legată de Big Data, deoarece ajută la vizualizarea blocajelor pe care orice soluție le va atinge; doar două obiective pot fi atinse de sistem. Astfel, atunci când se ia în considerare metodologia „alege două” a Teoremei CAP, alegerea se referă de fapt la alegerea celor două opțiuni pe care platforma va fi mai capabilă să le gestioneze.

SGBD-urile tradiționale oferă consistență și disponibilitate, dar nu reușesc să atingă toleranța la partiții. Big Data oferă fie toleranță la partiții și consistență, fie disponibilitate și toleranță la partiții.

Hadoop vs MongoDB

Să începem comparația între Hadoop și MongoDB pentru Big Data:

a. Ce este MongoDB?

MongoDB a fost dezvoltat de compania 10 gen în 2007 ca un motor de aplicații bazat pe cloud, care era destinat să ruleze software și servicii asortate. Ei au dezvoltat Babble(motorul de aplicații) și MongoDB(baza de date). Ideea nu a funcționat cum trebuie, așa că au lansat MongoDB ca sursă deschisă. Putem considera MongoDB ca fiind o soluție Big data, este demn de remarcat faptul că este de fapt o platformă de uz general, proiectată pentru a înlocui sau îmbunătăți sistemele RDBMS existente, ceea ce îi conferă o varietate sănătoasă de cazuri de utilizare.

Funcționarea MongoDB

Pentru că MongoDB este un sistem de gestionare a bazelor de date orientat pe documente, acesta stochează datele în colecții. Aici diferite câmpuri de date pot fi interogate o singură dată, față de interogările multiple cerute de RDBMS’ care alocă datele pe mai multe tabele în coloane și rânduri. Putem implementa MongoDB atât pe Windows, cât și pe Linux. Dar cum luăm în considerare MongoDB pentru proiecte cu latență redusă în timp real, Linux este o alegere ideală pentru acest punct.

Beneficii ale MongoDB pentru Big Data

Cel mai mare punct forte al MongoDB este robustețea sa, capabil de o flexibilitate mult mai mare decât Hadoop, inclusiv potențiala înlocuire a RDBMS-urilor existente. De asemenea, MongoDB este în mod inerent mai bun la gestionarea analizelor de date în timp real. Datorită datelor ușor disponibile, de asemenea, este capabil să livreze date pe partea clientului, ceea ce nu este la fel de comun în cazul configurațiilor Hadoop. Un alt punct forte al MongoDB este reprezentat de abilitățile sale de indexare geospațială, ceea ce face un caz de utilizare ideal pentru analiza geospațială în timp real.

Limitații ale MongoDB pentru Big Data

Când discutăm despre Hadoop vs MongoDb, limitările lui Mongo sunt obligatorii: MongoDB este supus celor mai multe critici pentru că încearcă să fie atât de multe lucruri diferite, deși pare să aibă la fel de multe aprobări. O problemă majoră cu MongoDB este toleranța la erori, care poate cauza pierderi de date. Constrângerile de blocare, integrarea slabă cu RDBMS și multe altele sunt plângeri suplimentare împotriva MongoDB. De asemenea, MongoDB poate consuma date doar în format CSV sau JSON, ceea ce poate necesita o transformare suplimentară a datelor.

Până acum, am discutat doar despre MongoDB pentru Hadoop vs. MongoDB. Acum, este timpul să dezvăluim Hadoop.

b. Ce este Hadoop?

Hadoop a fost un proiect open source doar de la început. Inițial a pornit de la un proiect numit Nutch, un web crawler open-source creat în 2002. După aceea, în 2003, Google a publicat o carte albă cu privire la Distributed File System(DFS), iar Nutch s-a referit la același lucru și a dezvoltat NDFS-ul său. Ulterior, în 2004, Google a introdus conceptul de MapReduce, care a fost adoptat de Nutch în 2005. Dezvoltarea Hadoop a început oficial în 2006. Hadoop a devenit o platformă pentru procesarea în paralel a unor cantități masive de date în clustere de hardware de bază. A devenit sinonim cu Big Data, deoarece este cel mai popular instrument Big Data.

Funcționarea Apache Hadoop

Hadoop are două componente principale: Hadoop Distributed File System(HDFS) și MapReduce. Componentele secundare includ Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop și Flume. Baza de date HBase a lui Hadoop realizează o scalabilitate orizontală prin împărțirea bazei de date, la fel ca MongoDB. Hadoop rulează pe clustere de hardware de bază. HDFS împarte fișierul în bucăți mai mici și le stochează în mod distribuit pe cluster. MapReduce procesează datele care sunt stocate în mod distribuit în cluster. MapReduce utilizează puterea calculului distribuit, unde mai multe noduri lucrează în paralel pentru a finaliza sarcina.

Putere legată de cazurile de utilizare a datelor mari

Pe de altă parte, Hadoop este mai potrivit la procesarea pe loturi și la lucrări ETL și analize de lungă durată. Cel mai mare punct forte al Hadoop este faptul că a fost construit pentru Big Data, în timp ce MongoDB a devenit o opțiune în timp. Deși este posibil ca Hadoop să nu gestioneze datele în timp real la fel de bine ca MongoDB, interogările ad-hoc de tip SQL pot fi executate cu Hive, care este promovat ca fiind mai eficient ca limbaj de interogare decât JSON/BSON. Implementarea MapReduce a lui Hadoop este, de asemenea, mult mai eficientă decât cea a lui MongoDB, fiind o alegere ideală pentru analizarea unor cantități masive de date. În cele din urmă, Hadoop acceptă date în orice format, ceea ce elimină transformările de date implicate de procesarea datelor.

Lucruri slabe legate de cazurile de utilizare Big Data

3. Diferența dintre Hadoop și MongoDB

Aceasta este o modalitate concisă de a compara Hadoop cu MongoDB:

i. Limbajul

Hadoop este scris în programare Java.

Pe de altă parte, în MongoDB se folosește C++.

ii. Open Source

Hadoop este open source.

MongoDB este open source.

iii. Scalabilitate

Hadoop este scalabil.

MongoDB este scalabil.

iv. NoSQL

Hadoop nu suportă NoSQL, deși HBase pe partea superioară a Hadoop poate suporta NoSQL

MongoDB suportă NoSQL.

v. Structura datelor

Hadoop are o structură de date flexibilă.

vi. Cost

Hadoop este mai costisitor decât MongoDB deoarece este o colecție de software.

MongoDB este rentabil deoarece este un singur produs.

vii. Aplicație

Hadoop are procesare la scară mare.

În timp ce MongoDB are extragere și procesare în timp real.

viii. Latență scăzută

Hadoop se concentrează mai mult pe un debit ridicat decât pe o latență scăzută

MongoDB poate gestiona datele la o latență foarte scăzută, suportă extragerea datelor în timp real

ix. Cadre

Hadoop este un cadru Big Data, care poate gestiona o mare varietate de cerințe Big Data.

MongoDB este un DB NoSQL, care poate gestiona CSV/JSON.

x. Volumele de date

Hadoop poate gestiona volume uriașe de date, de ordinul a 1000 de PBs.

MongoDB poate gestiona dimensiuni moderate de date, de ordinul a 100 de TBs.

xi. Format de date

Hadoop poate gestiona orice format de date structurate, semistructurate sau nestructurate.

MongoDB poate gestiona doar date CSV și JSON.

xii. Indexarea geospațială

Hadoop nu poate manipula eficient datele geospațiale.

MongoDB poate analiza datele geospațiale cu abilitatea sa de indexare geospațială.

Sumarul Hadoop vs MongoDB

În concluzie, am văzut întregul tablou Hadoop vs MongoDB cu avantaje și dezavantaje pentru a dovedi cel mai bun instrument pentru Big Data. O diferență principală între MongoDB și Hadoop este că MongoDB este de fapt o bază de date, în timp ce Hadoop este o colecție de diferite componente software care creează un cadru de procesare a datelor. Ambele au unele avantaje care le fac unice, dar, în același timp, ambele au și unele dezavantaje.

Acum, toate acestea au fost despre diferența dintre Hadoop și MongoDB. Sperăm că v-a plăcut. Vă va plăcea, de asemenea, următorul nostru Hadoop vs Cassandra.

.