Hadoop vs MongoDB – 7 motivi per sapere qual è meglio per i Big Data?

Spero che tu stia apprezzando i tutorial su MongoDB. Oggi, discuteremo una domanda di tendenza Hadoop Vs MongoDB: qual è uno strumento migliore per i Big Data? Oggi, tutti i settori, come la vendita al dettaglio, l’assistenza sanitaria, le telecomunicazioni, i social media stanno generando una quantità enorme di dati. Entro l’anno 2020, i dati disponibili raggiungeranno 44 zettabyte.

Teorema CAP

Il Teorema CAP afferma che il calcolo distribuito non può raggiungere simultaneamente Consistenza, Disponibilità e Tolleranza alle partizioni durante l’elaborazione dei dati. Questa teoria può essere collegata a Big Data, in quanto aiuta a visualizzare i colli di bottiglia che qualsiasi soluzione raggiungerà; solo due obiettivi possono essere raggiunti dal sistema. Quindi, quando la metodologia “scegli due” del Teorema CAP viene presa in considerazione, la scelta è davvero quella di scegliere le due opzioni che la piattaforma sarà più in grado di gestire.

I RDBMS tradizionali forniscono coerenza e disponibilità ma sono carenti nella tolleranza alle partizioni. I Big Data forniscono sia tolleranza delle partizioni e consistenza, sia disponibilità e tolleranza delle partizioni.

Hadoop vs MongoDB

Iniziamo il confronto tra Hadoop e MongoDB per i Big Data:

a. Cos’è MongoDB?

MongoDB è stato sviluppato da 10 gen company nel 2007 come un motore di app basato su cloud, che era destinato a eseguire software e servizi assortiti. Avevano sviluppato Babble (il motore di app) e MongoDB (il database). L’idea non ha funzionato bene, così hanno rilasciato MongoDB come open source. Possiamo considerare MongoDB come una soluzione di Big data, vale la pena notare che è davvero una piattaforma general-purpose, progettata per sostituire o migliorare i sistemi RDBMS esistenti, dandogli una sana varietà di casi d’uso.

Funzionamento di MongoDB

Come MongoDB è un sistema di gestione di database orientato ai documenti, memorizza i dati in collezioni. Qui diversi campi di dati possono essere interrogati una volta sola, contro le query multiple richieste dagli RDBMS che allocano i dati su più tabelle in colonne e righe. Possiamo implementare MongoDB sia su Windows che su Linux. Ma poiché consideriamo MongoDB per progetti in tempo reale a bassa latenza, Linux è la scelta ideale per quel punto.

Benefici di MongoDB per Big Data

La più grande forza di MongoDB è la sua robustezza, capace di molta più flessibilità di Hadoop, compresa la potenziale sostituzione di RDBMS esistenti. Inoltre, MongoDB è intrinsecamente migliore nel gestire l’analisi dei dati in tempo reale. A causa dei dati prontamente disponibili, è anche in grado di fornire dati lato client, che non è così comune con le configurazioni Hadoop. Un altro punto di forza di MongoDB è la sua capacità di indicizzazione geospaziale, rendendo un caso d’uso ideale per l’analisi geospaziale in tempo reale.

Limitazioni di MongoDB per Big Data

Quando stiamo discutendo Hadoop vs MongoDb, le limitazioni di Mongo sono d’obbligo: MongoDB è soggetto alla maggior parte delle critiche perché cerca di essere così tante cose diverse, anche se sembra avere altrettanti consensi. Uno dei principali problemi di MongoDB è la tolleranza ai guasti, che può causare la perdita di dati. Vincoli di blocco, scarsa integrazione con RDBMS e molti altri sono le ulteriori lamentele contro MongoDB. MongoDB può anche consumare solo dati in formato CSV o JSON, che può richiedere un’ulteriore trasformazione dei dati.

Fino ad ora, abbiamo discusso solo MongoDB per Hadoop vs MongoDB. Ora, è il momento di rivelare l’Hadoop.

b. Cos’è Hadoop?

Hadoop era un progetto open source solo all’inizio. Originariamente derivava da un progetto chiamato Nutch, un crawler web open-source creato nel 2002. Dopo che nel 2003, Google ha rilasciato un white paper sul suo Distributed File System (DFS) e Nutch ha fatto riferimento allo stesso e ha sviluppato il suo NDFS. Dopo di che nel 2004 Google ha introdotto il concetto di MapReduce che è stato adottato da Nutch nel 2005. Lo sviluppo di Hadoop è stato ufficialmente iniziato nel 2006. Hadoop è diventato una piattaforma per l’elaborazione di grandi quantità di dati in parallelo su cluster di hardware di base. È diventato sinonimo di Big Data, in quanto è lo strumento Big Data più popolare.

Funzionamento di Apache Hadoop

Hadoop ha due componenti primari: Hadoop Distributed File System(HDFS) e MapReduce. I componenti secondari includono Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop e Flume. Il database HBase di Hadoop realizza una scalabilità orizzontale attraverso lo sharding del database proprio come MongoDB. Hadoop funziona su cluster di hardware di base. HDFS divide il file in pezzi più piccoli e li memorizza in modo distribuito sul cluster. MapReduce elabora i dati che sono memorizzati in modo distribuito sul cluster. MapReduce utilizza la potenza del calcolo distribuito, dove più nodi lavorano in parallelo per completare il compito.

Potere relativo ai casi d’uso dei Big Data

D’altra parte, Hadoop è più adatto all’elaborazione batch e ai lavori ETL di lunga durata e all’analisi. La più grande forza di Hadoop è che è stato costruito per i Big Data, mentre MongoDB è diventato un’opzione nel tempo. Mentre Hadoop potrebbe non gestire i dati in tempo reale così bene come MongoDB, query ad-hoc di tipo SQL possono essere eseguite con Hive, che è propagandato come un linguaggio di query efficace rispetto a JSON/BSON. L’implementazione MapReduce di Hadoop è anche molto più efficiente di quella di MongoDB, ed è una scelta ideale per analizzare enormi quantità di dati. Infine, Hadoop accetta i dati in qualsiasi formato, il che elimina la trasformazione dei dati coinvolta nell’elaborazione dei dati.

Deficit relativi ai casi d’uso dei Big Data

3. Differenza tra Hadoop e MongoDB

Questo è un modo conciso di Hadoop Vs MongoDB:

i. Lingua

Hadoop è scritto in programmazione Java.

D’altra parte, C++ usato in MongoDB.

ii. Open Source

Hadoop è open source.

MongoDB è open source.

iii. Scalabilità

Hadoop è scalabile.

MongoDB è scalabile.

iv. NoSQL

Hadoop non supporta NoSQL, anche se HBase sopra Hadoop può supportare NoSQL

MongoDB supporta NoSQL.

v. Struttura dati

Hadoop ha una struttura dati flessibile.

vi. Costo

Hadoop è più costoso di MongoDB perché è una collezione di software.

MongoDB è conveniente perché è un singolo prodotto.

vii. Applicazione

Hadoop sta avendo un’elaborazione su larga scala.

Perché, MongoDB ha estrazione ed elaborazione in tempo reale.

viii. Bassa latenza

Hadoop si concentra di più sull’alto rendimento piuttosto che sulla bassa latenza

MongoDB può gestire i dati a bassissima latenza, supporta il data mining in tempo reale

ix. Frameworks

Hadoop è un framework Big Data, che può gestire una grande varietà di requisiti Big Data.

MongoDB è un DB NoSQL, che può gestire CSV/JSON.

x. Volumi di dati

Hadoop può gestire enormi volumi di dati, nel range di 1000s di PBs.

MongoDB può gestire la dimensione moderata dei dati, nel range di 100s di TBs.

xi. Formato dei dati

Hadoop può gestire qualsiasi formato di dati strutturati, semi-strutturati o non strutturati.

MongoDB può gestire solo dati CSV e JSON.

xii. Indicizzazione geospaziale

Hadoop non può gestire i dati geospaziali in modo efficiente.

MongoDB può analizzare i dati geospaziali con la sua capacità di indicizzazione geospaziale.

Sommario di Hadoop Vs MongoDB

Quindi, abbiamo visto il completo Hadoop vs MongoDB con vantaggi e svantaggi per dimostrare il miglior strumento per Big Data. Una differenza primaria tra MongoDB e Hadoop è che MongoDB è in realtà un database, mentre Hadoop è una raccolta di diversi componenti software che creano un quadro di elaborazione dati. Entrambi hanno alcuni vantaggi che li rendono unici, ma allo stesso tempo, entrambi hanno alcuni svantaggi.

Quindi, questo era tutto sulla differenza tra Hadoop e MongoDB. Spero che vi piaccia. Vi piacerà anche il nostro prossimo Hadoop Vs Cassandra.