Hadoop vs MongoDB – 7 powodów, aby wiedzieć, który z nich jest lepszy dla Big Data?

Mam nadzieję, że podobają Ci się tutoriale MongoDB. Dzisiaj omówimy trendowe pytanie Hadoop Vs MongoDB: Które narzędzie jest lepsze dla Big Data? Obecnie wszystkie branże, takie jak handel detaliczny, opieka zdrowotna, telekomunikacja, media społecznościowe generują ogromne ilości danych. Do roku 2020, dostępne dane osiągną 44 zettabajty.

Twierdzenie CAP

Twierdzenie CAP stwierdza, że obliczenia rozproszone nie mogą osiągnąć jednoczesnej spójności, dostępności i tolerancji partycji podczas przetwarzania danych. Teoria ta może być związana z Big Data, ponieważ pomaga wizualizować wąskie gardła, które każde rozwiązanie osiągnie; tylko dwa cele mogą być osiągnięte przez system. Tak więc, gdy brana jest pod uwagę metodologia „wybierz dwa” CAP Theorem, wybór polega tak naprawdę na wybraniu dwóch opcji, które platforma będzie w stanie lepiej obsłużyć.

Tradycyjne RDBMS zapewniają spójność i dostępność, ale brakuje im tolerancji na partycje. Big Data zapewnia albo tolerancję na partycje i spójność, albo dostępność i tolerancję na partycje.

Hadoop vs MongoDB

Zacznijmy porównanie Hadoop i MongoDB dla Big Data:

a. Czym jest MongoDB?

MongoDB została opracowana przez firmę 10 gen w 2007 roku jako oparty na chmurze silnik aplikacji, który był przeznaczony do uruchamiania różnego rodzaju oprogramowania i usług. Stworzyli oni Babble (silnik aplikacji) i MongoDB (bazę danych). Pomysł nie sprawdził się, więc udostępnili MongoDB jako open source. Możemy uznać MongoDB za rozwiązanie Big Data, warto zauważyć, że jest to platforma ogólnego przeznaczenia, zaprojektowana w celu zastąpienia lub ulepszenia istniejących systemów RDBMS, co daje jej zdrową różnorodność przypadków użycia.

Praca z MongoDB

Jako że MongoDB jest zorientowanym na dokumenty systemem zarządzania bazą danych, przechowuje dane w kolekcjach. Tutaj różne pola danych mogą być zapytane raz, w przeciwieństwie do wielu zapytań wymaganych przez RDBMS’, które rozdzielają dane na wiele tabel w kolumnach i wierszach. MongoDB możemy wdrożyć zarówno na Windowsie jak i Linuksie. Ale ponieważ rozważamy MongoDB dla projektów czasu rzeczywistego o niskiej latencji, Linux jest idealnym wyborem dla tego punktu.

Korzyści z MongoDB dla Big Data

Największą siłą MongoDB jest jej solidność, zdolna do znacznie większej elastyczności niż Hadoop, w tym do potencjalnego zastąpienia istniejących RDBMS. Ponadto MongoDB jest z natury lepsza w obsłudze analityki danych w czasie rzeczywistym. Ze względu na łatwo dostępne dane jest również w stanie dostarczać dane po stronie klienta, co nie jest tak powszechne w konfiguracjach Hadoop. Jeszcze jedną mocną stroną MongoDB są jego zdolności indeksowania geoprzestrzennego, co czyni go idealnym przypadkiem użycia do analizy geoprzestrzennej w czasie rzeczywistym.

Ograniczenia MongoDB dla Big Data

Gdy dyskutujemy o Hadoop vs MongoDb, ograniczenia Mongo są konieczne: MongoDB jest przedmiotem największej krytyki, ponieważ próbuje być tak wieloma różnymi rzeczami, chociaż wydaje się, że ma równie dużo aprobaty. Głównym problemem z MongoDB jest odporność na błędy, co może spowodować utratę danych. Ograniczenia blokady, słaba integracja z RDBMS i wiele innych to dodatkowe zarzuty wobec MongoDB. MongoDB może również konsumować dane tylko w formatach CSV lub JSON, co może wymagać dodatkowej transformacji danych.

Do tej pory omawialiśmy tylko MongoDB dla Hadoop vs MongoDB. Teraz nadszedł czas, aby ujawnić Hadoop.

b. Co to jest Hadoop?

Hadoop był projektem open source od samego początku. To był pierwotnie wywodzi się z projektu o nazwie Nutch, open-source web crawler stworzony w 2002 roku. Po tym, w 2003 roku, Google wydało białą księgę na temat swojego rozproszonego systemu plików (DFS) i Nutch odniósł się do tego samego i opracował swój NDFS. Następnie w 2004 roku Google wprowadziło koncepcję MapReduce, która została zaadoptowana przez Nutch w 2005 roku. Rozwój Hadoop został oficjalnie rozpoczęty w 2006 roku. Hadoop stał się platformą do przetwarzania masowych ilości danych równolegle w klastrach sprzętu klasy commodity. Stał się synonimem Big Data, ponieważ jest najpopularniejszym narzędziem Big Data.

Working of Apache Hadoop

Hadoop ma dwa podstawowe komponenty: Hadoop Distributed File System(HDFS) i MapReduce. Drugorzędne komponenty to Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop i Flume. HBase, baza danych Hadoop, podobnie jak MongoDB, osiąga poziomą skalowalność poprzez sharding bazy danych. Hadoop działa na klastrach sprzętu klasy commodity. HDFS dzieli plik na mniejsze kawałki i przechowuje je rozproszone po klastrze. MapReduce przetwarza dane, które są przechowywane rozproszone na klastrze. MapReduce wykorzystuje moc obliczeń rozproszonych, gdzie wiele węzłów pracuje równolegle, aby wykonać zadanie.

Siła związana z przypadkami użycia Big Data

Z drugiej strony, Hadoop jest bardziej odpowiedni do przetwarzania wsadowego i długo trwających zadań ETL i analizy. Największą siłą Hadoop jest to, że został on zbudowany dla Big Data, podczas gdy MongoDB stał się opcją z czasem. Podczas gdy Hadoop może nie radzić sobie z danymi w czasie rzeczywistym tak dobrze jak MongoDB, doraźne zapytania w stylu SQL mogą być wykonywane przy użyciu Hive, który jest uznawany za bardziej efektywny jako język zapytań niż JSON/BSON. Implementacja MapReduce w Hadoop jest również znacznie bardziej wydajna niż w MongoDB i jest idealnym wyborem do analizowania ogromnych ilości danych. Wreszcie, Hadoop akceptuje dane w dowolnym formacie, co eliminuje transformację danych związaną z przetwarzaniem danych.

Słabości związane z przypadkami użycia Big Data

3. Różnica między Hadoop a MongoDB

To jest zwięzły sposób Hadoop Vs MongoDB:

i. Language

Hadoop jest napisany w języku Java Programming.

On the other hand, C++ used in MongoDB.

ii. Open Source

Hadoop jest open source.

MongoDB jest open source.

iii. Skalowalność

Hadoop jest skalowalny.

MongoDB jest skalowalny.

iv. NoSQL

Hadoop nie obsługuje NoSQL, choć HBase na Hadoop może obsługiwać NoSQL

MongoDB obsługuje NoSQL.

v. Struktura danych

Hadoop ma elastyczną strukturę danych.

vi. Koszt

Hadoop jest droższy niż MongoDB, ponieważ jest zbiorem oprogramowania.

MongoDB jest opłacalny, ponieważ jest pojedynczym produktem.

vii. Zastosowanie

Hadoop ma przetwarzanie na dużą skalę.

W przeciwieństwie do tego, MongoDB ma ekstrakcję i przetwarzanie w czasie rzeczywistym.

viii. Niska latencja

Hadoop koncentruje się bardziej na wysokiej przepustowości niż na niskiej latencji

MongoDB może obsługiwać dane przy bardzo niskiej latencji, obsługuje eksplorację danych w czasie rzeczywistym

ix. Frameworks

Hadoop jest frameworkiem Big Data, który może obsługiwać szeroką gamę wymagań Big Data.

MongoDB jest NoSQL DB, który może obsługiwać CSV/JSON.

x. Objętości danych

Hadoop może obsługiwać ogromne wolumeny danych, w zakresie 1000 PBs.

MongoDB może obsługiwać umiarkowane rozmiary danych, w zakresie 100s TBs.

xi. Format danych

Hadoop może obsługiwać dowolny format danych ustrukturyzowanych, półstrukturalnych lub niestrukturalnych.

MongoDB może obsługiwać tylko dane CSV i JSON.

xii. Geoprzestrzenne indeksowanie

Hadoop nie może efektywnie obsługiwać danych geoprzestrzennych.

MongoDB może analizować dane geoprzestrzenne dzięki swojej zdolności indeksowania geoprzestrzennego.

Podsumowanie Hadoop Vs MongoDB

Więc, widzieliśmy kompletny Hadoop vs MongoDB z zaletami i wadami, aby udowodnić najlepsze narzędzie dla Big Data. Podstawową różnicą między MongoDB i Hadoop jest to, że MongoDB jest w rzeczywistości bazą danych, podczas gdy Hadoop jest zbiorem różnych komponentów oprogramowania, które tworzą ramy przetwarzania danych. Oba mają pewne zalety, które czynią je wyjątkowymi, ale w tym samym czasie, oba mają pewne wady.

Więc, to było wszystko o różnicy między Hadoop i MongoDB. Mam nadzieję, że Ci się podobało. Będziesz również cieszyć się naszym następnym Hadoop Vs Cassandra.