Hope, you are enjoying MongoDB tutorials. 今日は、トレンドの質問である「Hadoop vs MongoDB: Which is a better tool for Big Data?(HadoopとMongoDBの比較)」について説明します。 今日、小売、ヘルスケア、テレコム、ソーシャルメディアなど、あらゆる産業で膨大な量のデータが生成されています。 2020年までには、利用可能なデータは44ゼタバイトに達すると言われています。 809>
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CAP Theorem
CAP Theorem は、分散コンピューティングではデータ処理中に一貫性、可用性、およびパーティション耐性を同時に達成できないことを述べています。 この理論は、どのようなソリューションでも到達するボトルネックを可視化するのに役立つため、ビッグ データに関連付けることができます。システムで達成できるのは、2 つの目標だけです。 つまり、CAP Theorem の「2 つを選ぶ」という方法論を考慮する場合、その選択は、実際には、プラットフォームがより処理できるようになる 2 つの選択肢を選ぶことです。
従来の RDBMS では一貫性と可用性が実現されていますが、パーティション耐性については十分ではありません。 ビッグ データは、パーティション耐性と一貫性、または可用性とパーティション耐性を提供します。
Hadoop vs MongoDB
では、ビッグ データ用の Hadoop と MongoDB の比較を始めます。 MongoDB とは何か。
MongoDB は 2007 年に 10Gen 社によって、さまざまなソフトウェアやサービスを実行するための、クラウド ベースのアプリケーション エンジンとして開発されました。 彼らは、Babble（アプリエンジン）とMongoDB（データベース）を開発しました。 このアイデアはうまくいかなかったので、彼らはMongoDBをオープンソースとして公開しました。 MongoDB をビッグデータソリューションと見なすことができますが、注目すべきは、MongoDB が本当に汎用プラットフォームであり、既存の RDBMS システムを置き換えたり強化したりするように設計されていて、多様な使用事例があることです。 RDBMS では列と行で複数のテーブルにデータを割り当てるため、複数のクエリーが必要ですが、ここでは異なるデータフィールドを一度にクエリーすることができます。 MongoDBは、WindowsでもLinuxでも導入できる。 しかし、MongoDB をリアルタイムの低遅延プロジェクト用に考えているため、Linux はその点では理想的な選択です。
ビッグデータにおける MongoDB のメリット
MongoDB の最大の強みはその堅牢性で、Hadoop よりはるかに柔軟であり、既存の RDBMS を置換できる可能性も含んでいます。 また、MongoDBは本質的にリアルタイムのデータ分析に優れています。 Hadoopの構成ではあまり見られないクライアントサイドのデータ配信も可能です。 MongoDB のもうひとつの強みは、地理空間インデックスを作成できることで、リアルタイムの地理空間分析に理想的なユースケースとなっています。 MongoDB は非常に多くの異なるものになろうとしているため、最も批判される対象になっていますが、同じように多くの賛同を得ているようです。 MongoDBの大きな問題はフォールトトレランスで、データロスを引き起こす可能性があります。 ロック制約、RDBMSとの統合性の低さ、その他にもMongoDBに対する不満はたくさんあります。 また、MongoDBはCSVやJSON形式のデータしか取得できないため、追加のデータ変換が必要になる場合があります。
これまで、Hadoop用のMongoDBとMongoDBについてだけ述べてきました。
b.Hadoopについて開示する時が来ました。 Hadoopとは何ですか。
Hadoopはオープンソースのプロジェクトです。 もともとは、2002年に作られたオープンソースのWebクローラー「Nutch」というプロジェクトに端を発しています。 その後、2003年にGoogleが分散ファイルシステム（DFS）に関するホワイトペーパーを発表し、Nutchがそれを参考にしてNDFSを開発しました。 その後、2004年にGoogleがMapReduceの概念を紹介し、2005年にNutchが採用した。 Hadoopの開発は2006年に正式に開始されました。 Hadoopは、コモディティハードウェアのクラスタ上で大量のデータを並列処理するためのプラットフォームとなった。 Hadoop は、最も人気のあるビッグデータツールであるため、ビッグデータの代名詞となっています。
Working of Apache Hadoop
Hadoop には、Hadoop Distributed File System (HDFS) および MapReduce という 2 つの主要コンポーネントがあります。 二次的なコンポーネントとして、Pig、Hive、HBase、Oozie、Sqoop、Flumeがあります。 HadoopのHBaseデータベースは、MongoDBのようにデータベースをシャーディングすることで水平方向のスケーラビリティを実現する。 Hadoopは、コモディティハードウェアのクラスタ上で動作する。 HDFSはファイルを小さなチャンクに分割し、クラスタ上で分散して保存する。 MapReduceは、クラスタに分散して保存されたデータを処理する。 MapReduceは、複数のノードが並列に動作してタスクを完了させる、分散コンピューティングの力を利用します。
ビッグデータの使用例に関する強み
一方で、Hadoopはバッチ処理や長時間稼働するETLジョブ、分析に適しています。 Hadoopの最大の強みは、MongoDBが時代とともに選択肢に加わったのに対し、ビッグデータ用に構築されたことです。 HadoopはMongoDBほどリアルタイムなデータを扱えないかもしれませんが、JSON/BSONよりもクエリー言語として有効だと謳われているHiveを使えば、アドホックなSQLライクなクエリーを実行することが可能です。 また、HadoopのMapReduce実装はMongoDBよりもはるかに効率的で、大量のデータを分析するのに最適な選択肢となります。 最後に、Hadoopはあらゆる形式のデータを受け入れるため、データ処理に伴うデータ変換が不要です。
ビッグデータ使用例に関する弱点
3. HadoopとMongoDBの違い
Hadoop Vs MongoDBを簡潔に説明すると、
i.HadoopとMongoDBの違い。 言語
Hadoop は Java Programming で書かれています。
一方、MongoDB は C++ が使われています。 オープンソース
Hadoop はオープンソースです。
MongoDB はオープンソースです。 スケーラビリティ
Hadoop はスケーラブル、
MongoDB はスケーラブル、
iv. NoSQL
Hadoop は NoSQL をサポートしないが、Hadoop 上の HBase は NoSQL をサポートする
MongoDB は NoSQL をサポートする
v. データ構造
Hadoop は柔軟なデータ構造を持っています。
vi. コスト
Hadoop はソフトウェアの集合体であるため、MongoDB よりコストが高い。
MongoDB は単一製品であるため、コスト効率が良い。 アプリケーション
Hadoop は大規模な処理をしている。
MongoDB はリアルタイムの抽出と処理をしている。 低遅延
Hadoop は低遅延よりも高スループットを重視している
MongoDB は非常に低遅延でデータを扱うことができ、リアルタイムのデータマイニングをサポートしている
ix. フレームワーク
Hadoop はビッグデータフレームワークで、さまざまなビッグデータ要件に対応できます。
MongoDB は NoSQL DB で、CSV/JSON を扱うことができます。 データ量
Hadoop は 1000 PBs の範囲の膨大なデータ量を扱えます。
MongoDB は 100 TBs の範囲の中程度のサイズのデータを扱うことができます。 データ形式
Hadoop は構造化、半構造化、非構造化などあらゆる形式のデータを扱える。
MongoDB は CSV と JSON データのみを扱える。
Summary of Hadoop Vs MongoDB
Hadoop vs MongoDB, advantages and disadvantages to prove the best tool for Big Data.以上、完全な Hadoop 対 MongoDB の比較を、利点と欠点とともに見てきました。 MongoDBとHadoopの主な違いは、MongoDBは実際にデータベースであり、Hadoopはデータ処理フレームワークを作成するさまざまなソフトウェアコンポーネントのコレクションであることです。
以上、Hadoop と MongoDB の違いについて説明しました。 気に入っていただけたでしょうか。 次回のHadoopとCassandraの違いもお楽しみに。