Hadoop vs MongoDB – 7 ok, amiért tudnia kell, melyik a jobb a nagy adatokhoz?

Hope, you are enjoying MongoDB tutorials. Ma egy trendi kérdést fogunk megvitatni Hadoop Vs MongoDB: Melyik a jobb eszköz a Big Data számára? Napjainkban minden iparág, például a kiskereskedelem, az egészségügy, a távközlés, a közösségi média óriási mennyiségű adatot generál. A 2020-as évre az elérhető adatmennyiség eléri a 44 zettabájtot.

CAP-tétel

A CAP-tétel kimondja, hogy az elosztott számítástechnika nem képes egyidejű konzisztenciát, rendelkezésre állást és partíciótűrést elérni az adatok feldolgozása során. Ez az elmélet összefüggésbe hozható a Big Data-val, mivel segít láthatóvá tenni a szűk keresztmetszeteket, amelyeket bármilyen megoldás elér; csak két célt érhet el a rendszer. Tehát, amikor a CAP-tétel “válasszunk kettőt” módszertanát vesszük figyelembe, a választás valójában annak a két lehetőségnek a kiválasztásáról szól, amelyet a platform jobban tud kezelni.

A hagyományos RDBMS-ek konzisztenciát és rendelkezésre állást biztosítanak, de a partíciótűrés terén alulmaradnak. A Big Data vagy partíciótűrést és konzisztenciát, vagy rendelkezésre állást és partíciótűrést biztosít.

Hadoop vs MongoDB

Kezdjük a Hadoop és a MongoDB összehasonlítását a Big Data esetében:

a. Mi az a MongoDB?

A MongoDB-t 2007-ben fejlesztette ki a 10 gen cég, mint felhőalapú alkalmazásmotort, amelyet válogatott szoftverek és szolgáltatások futtatására szántak. Ők fejlesztették ki a Babble(az alkalmazásmotor) és a MongoDB(az adatbázis). Az ötlet nem működött megfelelően, ezért a MongoDB-t nyílt forráskódúként adták ki. A MongoDB-t tekinthetjük Big data megoldásnak, érdemes megjegyezni, hogy valójában egy általános célú platform, amelyet a meglévő RDBMS rendszerek kiváltására vagy továbbfejlesztésére terveztek, így a felhasználási esetek egészséges változatosságát biztosítja.

A MongoDB működése

Mivel a MongoDB dokumentumorientált adatbázis-kezelő rendszer, az adatokat gyűjteményekben tárolja. Itt a különböző adatmezők egyszer lekérdezhetők, szemben az RDBMS’ által megkövetelt többszörös lekérdezésekkel, amelyek az adatokat több táblában oszlopokban és sorokban osztják el. A MongoDB-t Windowson vagy Linuxon egyaránt telepíthetjük. De mivel a MongoDB-t valós idejű, alacsony késleltetésű projektekhez tekintjük, a Linux ideális választás ezen a ponton.

A MongoDB előnyei a Big Data számára

A MongoDB legnagyobb erőssége a robusztussága, sokkal nagyobb rugalmasságra képes, mint a Hadoop, beleértve a meglévő RDBMS-ek potenciális kiváltását. Emellett a MongoDB eredendően jobban kezeli a valós idejű adatelemzést. A könnyen elérhető adatoknak köszönhetően kliensoldali adatszolgáltatásra is képes, ami a Hadoop-konfigurációk esetében nem olyan gyakori. A MongoDB további erőssége a térbeli indexelési képességei, így ideális felhasználási eset a valós idejű térbeli elemzésekhez.

A MongoDB korlátai a nagy adatokhoz

A Hadoop vs. MongoDb vitájában a Mongo korlátai elengedhetetlenek: A MongoDB-t éri a legtöbb kritika, mert olyan sokféle dolog próbál lenni, bár úgy tűnik, hogy ugyanannyira elfogadható. A MongoDB egyik fő problémája a hibatűrés, ami adatvesztést okozhat. A zárolási korlátozások, a gyenge integráció az RDBMS-sel és még sok más további panasz a MongoDB ellen. A MongoDB emellett csak CSV vagy JSON formátumú adatokat tud fogyasztani, ami további adattranszformációt igényelhet.

Eleddig csak a MongoDB for Hadoop vs MongoDB-t tárgyaltuk. Most itt az ideje, hogy felfedjük a Hadoopot.

b. Mi az a Hadoop?

A Hadoop már a kezdetektől fogva nyílt forráskódú projekt volt. Eredetileg a Nutch nevű projektből eredt, amely egy 2002-ben létrehozott nyílt forráskódú webes lánctalpas program volt. Ezt követően 2003-ban a Google kiadott egy fehér könyvet az elosztott fájlrendszeréről(DFS), és a Nutch ugyanerre hivatkozott, és kifejlesztette az NDFS-ét. Ezt követően 2004-ben a Google bevezette a MapReduce koncepcióját, amelyet 2005-ben a Nutch is átvett. A Hadoop fejlesztése hivatalosan 2006-ban kezdődött. A Hadoop a tömeges adatmennyiségek párhuzamos feldolgozásának platformjává vált az alaphardverek fürtjeiben. A Big Data szinonimájává vált, mivel ez a legnépszerűbb Big Data eszköz.

Az Apache Hadoop működése

A Hadoop két fő komponensből áll: a Hadoop Distributed File System(HDFS) és a MapReduce. A másodlagos komponensek közé tartozik a Pig, a Hive, a HBase, az Oozie, a Sqoop és a Flume. A Hadoop HBase adatbázisa a MongoDB-hez hasonlóan horizontális skálázhatóságot valósít meg az adatbázisok felosztásával. A Hadoop commodity hardverekből álló fürtökön fut. A HDFS a fájlt kisebb darabokra osztja és a klaszterben elosztva tárolja. A MapReduce feldolgozza a fürtön elosztva tárolt adatokat. A MapReduce az elosztott számítástechnika erejét használja ki, ahol több csomópont párhuzamosan dolgozik a feladat elvégzésén.

A Big Data felhasználási esetekhez kapcsolódó erősség

A Hadoop viszont inkább a kötegelt feldolgozásra és a hosszú ideig tartó ETL-feladatokra és elemzésekre alkalmas. A Hadoop legnagyobb erőssége, hogy a Big Data számára készült, míg a MongoDB idővel vált opcióvá. Bár a Hadoop nem kezeli olyan jól a valós idejű adatokat, mint a MongoDB, az ad-hoc SQL-szerű lekérdezések futtathatók a Hive-val, amelyet a JSON/BSON-nál hatékonyabb lekérdezési nyelvként emlegetnek. A Hadoop MapReduce implementációja is sokkal hatékonyabb, mint a MongoDB-é, és ideális választás hatalmas adatmennyiségek elemzésére. Végül a Hadoop bármilyen formátumú adatokat elfogad, ami kiküszöböli az adatfeldolgozással járó adattranszformációt.

A Big Data felhasználási esetekhez kapcsolódó gyengeségek

3. A Hadoop és a MongoDB közötti különbség

Ez a Hadoop Vs MongoDB tömören:

i. Nyelv

A Hadoop Java programozási nyelven íródott.

A MongoDB-ben viszont C++-t használnak.

ii. Nyílt forrás

A Hadoop nyílt forráskódú.

A MongoDB nyílt forráskódú.

iii. Skálázhatóság

A Hadoop skálázható.

A MongoDB skálázható.

iv. NoSQL

A Hadoop nem támogatja a NoSQL-t, bár a Hadoop tetején lévő HBase támogathatja a NoSQL-t

A MongoDB támogatja a NoSQL-t.

v. Adatszerkezet

A Hadoop rugalmas adatszerkezettel rendelkezik.

vi. Költség

A Hadoop költségesebb, mint a MongoDB, mivel szoftverek gyűjteménye.

A MongoDB költséghatékonyabb, mivel egyetlen termék.

vii. Alkalmazás

A Hadoop nagy léptékű feldolgozással rendelkezik.

Míg a MongoDB valós idejű kinyeréssel és feldolgozással rendelkezik.

viii. Alacsony késleltetés

A Hadoop inkább a nagy áteresztőképességre összpontosít, mint az alacsony késleltetésre

A MongoDB nagyon alacsony késleltetéssel tudja kezelni az adatokat, támogatja a valós idejű adatbányászatot

ix. Keretrendszerek

A Hadoop egy Big Data keretrendszer, amely sokféle Big Data követelményt képes kezelni.

A MongoDB egy NoSQL DB, amely képes kezelni a CSV/JSON-t.

x. Adatmennyiségek

A Hadoop hatalmas adatmennyiségeket tud kezelni, 1000 PB nagyságrendben.

A MongoDB a közepes méretű adatokat tudja kezelni, 100 TB nagyságrendben.

xi. Adatformátum

A Hadoop bármilyen formátumú strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlan adatot képes kezelni.

A MongoDB csak CSV és JSON adatokat képes kezelni.

xii. Geospatial Indexing

A Hadoop nem tudja hatékonyan kezelni a geospatial adatokat.

A MongoDB képes elemezni a geospatial adatokat a geospatial indexing képességével.

A Hadoop Vs MongoDB összefoglalása

Ezért láttuk a teljes Hadoop vs MongoDB-t az előnyökkel és hátrányokkal, hogy bizonyítsuk a legjobb eszköz a Big Data számára. A MongoDB és a Hadoop közötti elsődleges különbség az, hogy a MongoDB valójában egy adatbázis, míg a Hadoop különböző szoftverkomponensek gyűjteménye, amelyek egy adatfeldolgozási keretrendszert hoznak létre. Mindkettőnek vannak előnyei, amelyek egyedivé teszik őket, ugyanakkor mindkettőnek vannak hátrányai is.

Ez tehát a Hadoop és a MongoDB közötti különbségről szólt. Remélem, tetszett. A következő Hadoop Vs Cassandra című cikkünk is tetszeni fog.