Hadoop vs MongoDB – 7 Redenen om te weten welke is beter voor Big Data?

Hoop, bent u genieten van MongoDB tutorials. Vandaag zullen we bespreken een trending vraag Hadoop vs MongoDB: Wat is een beter hulpmiddel voor Big Data? Vandaag de dag, alle industrieën, zoals retail, gezondheidszorg, telecom, sociale media zijn het genereren van een enorme hoeveelheid gegevens. Tegen het jaar 2020, zal de beschikbare gegevens 44 zettabytes.

CAP Theorem

CAP Theorem stelt dat gedistribueerd computergebruik niet gelijktijdig Consistency, Availability en Partition Tolerance kan bereiken tijdens het verwerken van gegevens. Deze theorie kan worden gerelateerd aan Big Data, omdat het helpt knelpunten te visualiseren die elke oplossing zal bereiken; slechts twee doelen kunnen door het systeem worden bereikt. Bij de “kies twee”-methodologie van de CAP Theorem gaat de keuze dus eigenlijk om het kiezen van de twee opties die het platform het best aankan.

Traditionele RDBMS bieden consistentie en beschikbaarheid, maar schieten tekort op het gebied van partitietolerantie. Big Data biedt ofwel partitietolerantie en -consistentie ofwel beschikbaarheid en partitietolerantie.

Hadoop vs MongoDB

Laten we beginnen met de vergelijking tussen Hadoop en MongoDB voor Big Data:

a. Wat is MongoDB?

MongoDB is ontwikkeld door 10 gen bedrijf in 2007 als een cloud-gebaseerde app-engine, die was bedoeld om diverse software en diensten uit te voeren. Ze hadden Babble (de app-engine) en MongoDB (de database) ontwikkeld. Het idee werkte niet goed, dus gaven ze MongoDB vrij als open source. We kunnen MongoDB beschouwen als een Big data-oplossing, is het vermeldenswaard dat het echt een general-purpose platform, het ontwerp te vervangen of te verbeteren bestaande RDBMS-systemen, waardoor het een gezonde verscheidenheid van use cases.

Werking van MongoDB

Als MongoDB is document-georiënteerde database management systeem slaat het gegevens in collecties. Hier verschillende gegevensvelden kunnen worden bevraagd een keer, versus meerdere query’s vereist door RDBMS ‘ die gegevens over meerdere tabellen in kolommen en rijen toe te wijzen. We kunnen MongoDB implementeren op zowel Windows of Linux. Maar als we overwegen MongoDB voor real-time lage latency projecten Linux is een ideale keuze voor dat punt.

Voordelen van MongoDB voor Big Data

MongoDB’s grootste kracht is de robuustheid, in staat tot veel meer flexibiliteit dan Hadoop, met inbegrip van potentiële vervanging van bestaande RDBMS. Ook, MongoDB is inherent beter in het omgaan met real-time data-analyse. Door de direct beschikbare gegevens is het ook in staat om client-side levering van gegevens, die niet zo gebruikelijk is met Hadoop configuraties. Een ander sterk punt van MongoDB is de geospatiale indexering capaciteiten, waardoor een ideale use case voor real-time geospatiale analyse.

Beperkingen van MongoDB voor Big Data

Wanneer we Hadoop vs MongoDb bespreken, de beperkingen van Mongo zijn must: MongoDB is onderworpen aan de meeste kritiek, omdat het probeert te zijn zo veel verschillende dingen, hoewel het lijkt te hebben net zo veel goedkeuring. Een groot probleem met MongoDB is fouttolerantie, die kan leiden tot verlies van gegevens. Lock constraints, slechte integratie met RDBMS en nog veel meer zijn de bijkomende klachten tegen MongoDB. MongoDB kan ook alleen gegevens consumeren in CSV-of JSON-indelingen, die extra data transformatie kan vereisen.

Tot nu toe hebben we alleen bespreken MongoDB voor Hadoop vs MongoDB. Nu is het tijd om te onthullen de Hadoop.

b. Wat is Hadoop?

Hadoop was een open source project vanaf het begin alleen. Het is oorspronkelijk voortgekomen uit een project genaamd Nutch, een open-source web crawler gemaakt in 2002. Daarna, in 2003, bracht Google een witboek uit over zijn Distributed File System (DFS) en Nutch verwees daarnaar en ontwikkelde zijn NDFS. In 2004 introduceerde Google het concept van MapReduce, dat in 2005 door Nutch werd overgenomen. De ontwikkeling van Hadoop ging officieel van start in 2006. Hadoop werd een platform voor de parallelle verwerking van grote hoeveelheden gegevens over clusters van commodity-hardware. Het is synoniem geworden voor Big Data, aangezien het de populairste Big Data tool is.

Werking van Apache Hadoop

Hadoop heeft twee primaire componenten: het Hadoop Distributed File System (HDFS) en MapReduce. Secundaire componenten zijn Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop en Flume. HBase, de databank van Hadoop, biedt horizontale schaalbaarheid door middel van database sharding, net zoals MongoDB. Hadoop draait op clusters van commodity-hardware. HDFS verdeelt het bestand in kleinere brokken en slaat deze verdeeld over het cluster op. MapReduce verwerkt de gegevens die gedistribueerd over het cluster zijn opgeslagen. MapReduce maakt gebruik van de kracht van gedistribueerd computergebruik, waarbij meerdere knooppunten parallel werken om de taak te voltooien.

Sterkte gerelateerd aan Big Data Use Cases

Aan de andere kant is Hadoop meer geschikt voor batchverwerking en langlopende ETL-taken en analyse. De grootste kracht van Hadoop is dat het is gebouwd voor Big Data, terwijl MongoDB in de loop der tijd een optie is geworden. Hadoop kan misschien niet zo goed overweg met realtimegegevens als MongoDB, maar ad-hoc SQL-achtige query’s kunnen worden uitgevoerd met Hive, waarvan wordt gezegd dat het als querytaal efficiënter is dan JSON/BSON. De MapReduce-implementatie van Hadoop is ook veel efficiënter dan die van MongoDB, en het is een ideale keuze voor het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens. Ten slotte accepteert Hadoop gegevens in elk formaat, waardoor er geen datatransformatie meer nodig is bij de gegevensverwerking.

Weakness Related to Big Data Use Cases

3. Verschil tussen Hadoop en MongoDB

Dit is een beknopte manier van Hadoop Vs MongoDB:

i. Taal

Hadoop is geschreven in Java Programming.

Aan de andere kant, C++ gebruikt in MongoDB.

ii. Open Source

Hadoop is open source.

MongoDB is open source.

iii. Schaalbaarheid

Hadoop is schaalbaar.

MongoDB is schaalbaar.

iv. NoSQL

Hadoop ondersteunt geen NoSQL, hoewel HBase bovenop Hadoop wel NoSQL kan ondersteunen

MongoDB ondersteunt NoSQL.

v. Datastructuur

Hadoop heeft een flexibele datastructuur.

vi. Kosten

Hadoop is duurder dan MongoDB omdat het een verzameling software is.

MongoDB is kosteneffectief omdat het een enkel product is.

vii. Application

Hadoop is met grootschalige verwerking.

Whereas, MongoDB heeft real-time extractie en verwerking.

viii. Lage latency

Hadoop richt zich meer op hoge doorvoer dan op lage-latency

MongoDB kan de gegevens bij zeer lage-latency verwerken, het ondersteunt real-time data mining

ix. Frameworks

Hadoop is een Big Data-framework, dat een grote verscheidenheid aan Big Data-eisen aankan.

MongoDB is een NoSQL DB, die CSV/JSON kan verwerken.

x. Datavolumes

Hadoop kan enorme datavolumes aan, in de orde van 1000s PBs.

MongoDB kan de gemiddelde datagrootte aan, in de orde van 100s TBs.

xi. Gegevensformaat

Hadoop kan elk gegevensformaat aan, gestructureerd, halfgestructureerd of ongestructureerd.

MongoDB kan alleen CSV- en JSON-gegevens aan.

xii. Geospatiale indexering

Hadoop kan niet efficiënt omgaan met geospatiale gegevens.

MongoDB kan analyseren geospatiale gegevens met zijn vermogen van geospatiale indexering.

Samenvatting van Hadoop Vs MongoDB

Hiermee hebben we gezien de volledige Hadoop vs MongoDB met voor-en nadelen aan de beste tool voor Big Data te bewijzen. Een primair verschil tussen MongoDB en Hadoop is dat MongoDB is eigenlijk een database, terwijl Hadoop is een verzameling van verschillende software-componenten die een data processing framework te creëren. Beide hebben een aantal voordelen die ze uniek maken, maar op hetzelfde moment, beide hebben een aantal nadelen.

Dus, dit was alles over het verschil tussen Hadoop en MongoDB. Hoop, je het leuk vindt. U zult ook genieten van onze volgende Hadoop Vs Cassandra.