Hadoop vs MongoDB – 7 Razões para Saber o que é Melhor para Grandes Dados?

Hope, você está gostando dos tutoriais do MongoDB. Hoje, vamos discutir uma questão de tendência Hadoop Vs MongoDB: Qual é a melhor ferramenta para Big Data? Hoje, todas as indústrias, tais como varejo, saúde, telecomunicações, mídias sociais estão gerando uma enorme quantidade de dados. Até o ano 2020, os dados disponíveis atingirão 44 zettabytes.

CAP Theorem

CAP Theorem states that distributed computing cannot achieve simultaneous Consistency, Availability, and Partition Tolerance while processing data. Esta teoria pode ser relacionada a Grandes Dados, pois ajuda a visualizar gargalos que qualquer solução alcançará; apenas dois objetivos podem ser alcançados pelo sistema. Então, quando a metodologia “pick two” do Teorema CAP está sendo levada em consideração, a escolha é realmente sobre escolher as duas opções que a plataforma será mais capaz de lidar.

Tradicional RDBMS fornece consistência e disponibilidade, mas fica aquém da tolerância de partição. Big Data fornece ou tolerância e consistência de partição ou disponibilidade e tolerância de partição.

Hadoop vs MongoDB

Deixamos começar a comparação entre Hadoop e MongoDB para Big Data:

a. O que é MongoDB?

MongoDB foi desenvolvido por 10 gen empresa em 2007 como um motor de aplicação baseado em nuvem, que se destinava a executar software e serviços sortidos. Eles tinham desenvolvido Babble(o motor de aplicação) e MongoDB(a base de dados). A idéia não funcionou corretamente, então eles lançaram o MongoDB como código aberto. Podemos considerar o MongoDB como uma grande solução de dados, vale a pena notar que ele é realmente uma plataforma de uso geral, design para substituir ou melhorar sistemas RDBMS existentes, dando-lhe uma variedade saudável de casos de uso.

Working of MongoDB

As MongoDB é um sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a documentos que armazena dados em coleções. Aqui diferentes campos de dados podem ser consultados uma vez, versus múltiplas consultas requeridas pelo RDBMS que alocam dados através de múltiplas tabelas em colunas e linhas. Podemos implantar o MongoDB tanto no Windows quanto no Linux. Mas como consideramos o MongoDB para projetos de baixa latência em tempo real, Linux é a escolha ideal para esse ponto.

Benefícios do MongoDB para Grandes Dados

MongoDB tem como maior força a sua robustez, capaz de muito mais flexibilidade do que o Hadoop, incluindo a substituição potencial do RDBMS existente. Além disso, o MongoDB é inerentemente melhor em lidar com a análise de dados em tempo real. Devido aos dados prontamente disponíveis, ele também é capaz de entregar dados do lado do cliente, o que não é tão comum nas configurações Hadoop. Mais um ponto forte do MongoDB é sua capacidade de indexação geoespacial, fazendo um caso de uso ideal para análise geoespacial em tempo real.

Limitações do MongoDB para Grandes Dados

Quando estamos discutindo Hadoop vs MongoDb, as limitações do Mongo são imperativas: MongoDB está sujeito a muitas críticas porque tenta ser tantas coisas diferentes, embora pareça ter a mesma aprovação. Uma questão importante com o MongoDB é a tolerância a falhas, o que pode causar perda de dados. Restrições de bloqueio, má integração com RDBMS e muitas outras são as reclamações adicionais contra o MongoDB. MongoDB também só pode consumir dados nos formatos CSV ou JSON, o que pode exigir transformação de dados adicionais.

Até agora, discutimos apenas MongoDB para Hadoop vs MongoDB. Agora, é hora de divulgar o Hadoop.

b. O que é o Hadoop?

Hadoop foi um projeto de código aberto desde apenas o início. Originalmente foi originado a partir de um projeto chamado Nutch, um rastreador web de código aberto criado em 2002. Depois disso, em 2003, o Google lançou um white paper sobre seu Sistema de Arquivos Distribuídos (DFS) e o Nutch fez referência ao mesmo e desenvolveu seu NDFS. Depois disso, em 2004, o Google introduziu o conceito de MapReduce, que foi adoptado pelo Nutch em 2005. O desenvolvimento do Hadoop foi oficialmente iniciado em 2006. O Hadoop tornou-se uma plataforma para o processamento de grandes quantidades de dados em paralelo através de clusters de hardware de commodities. Tornou-se sinônimo de Big Data, pois é a ferramenta Big Data mais popular.

Working of Apache Hadoop

Hadoop tem dois componentes primários: o Hadoop Distributed File System(HDFS) e o MapReduce. Os componentes secundários incluem Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop, e Flume. A base de dados do Hadoop HBase realiza a escalabilidade horizontal através da destruição da base de dados, tal como o MongoDB. O Hadoop é executado em clusters de hardware de commodity. O HDFS divide o arquivo em pedaços menores e os armazena distribuídos sobre o cluster. MapReduce processa os dados que são armazenados distribuídos sobre o cluster. MapReduce utiliza o poder da computação distribuída, onde vários nós trabalham em paralelo para completar a tarefa.

Força Relacionada a Grandes Casos de Uso de Dados

Por outro lado, o Hadoop é mais adequado para processamento em lote e trabalhos e análises ETL de longa duração. A maior força do Hadoop é que ele foi construído para Big Data, enquanto MongoDB se tornou uma opção ao longo do tempo. Enquanto o Hadoop pode não lidar com dados em tempo real bem como com o MongoDB, as consultas ad-hoc SQL podem ser executadas com o Hive, que é tocado como sendo uma linguagem de consulta mais eficaz do que o JSON/BSON. A implementação do Hadoop MapReduce é também muito mais eficiente do que a do MongoDB, e é uma escolha ideal para analisar grandes quantidades de dados. Finalmente, o Hadoop aceita dados em qualquer formato, o que elimina a transformação de dados envolvidos no processamento de dados.

Weakness Related to Big Data Use Cases

3. Diferença entre Hadoop e MongoDB

Esta é uma forma concisa do Hadoop Vs MongoDB:

i. A linguagem

Hadoop é escrita em Programação Java.

Por outro lado, C++ usado no MongoDB.

ii. Código aberto

Hadoop é código aberto.

MongoDB é código aberto.

iii. Escalabilidade

Hadoop é escalável.

MongoDB é escalável.

iv. NoSQL

Hadoop não suporta NoSQL, embora a HBase no topo do Hadoop possa suportar NoSQL

MongoDB suporta NoSQL.

v. Estrutura de dados

Hadoop tem uma estrutura de dados flexível.

vi. Custo

Hadoop é mais caro que o MongoDB por ser uma coleção de software.

MongoDB é econômico por ser um único produto.

vii. Aplicação

Hadoop está tendo processamento em grande escala.

Whereas, MongoDB tem extração e processamento em tempo real.

viii. Baixa latência

Hadoop foca mais em alta produção do que em baixa latência

MongoDB pode lidar com os dados em muito baixa latência, ele suporta mineração de dados em tempo real

ix. Frameworks

Hadoop é um Big Data framework, que pode lidar com uma grande variedade de requisitos de Big Data.

MongoDB é um DB NoSQL, que pode lidar com CSV/JSON.

x. Volumes de Dados

Hadoop pode lidar com grandes volumes de dados, na faixa de 1000s de PBs.

MongoDB pode lidar com o tamanho moderado de dados, na faixa de 100s de TBs.

xi. Data Format

Hadoop pode lidar com qualquer formato de dados estruturados, semi-estruturados ou não-estruturados.

MongoDB pode lidar apenas com dados CSV e JSON.

xii. Geospatial Indexing

Hadoop não pode lidar com dados geoespaciais eficientemente.

MongoDB pode analisar dados geoespaciais com sua capacidade de indexação geoespacial.

Sumário do Hadoop Vs MongoDB

Hence, vimos o Hadoop completo vs MongoDB com vantagens e desvantagens para provar a melhor ferramenta para Grandes Dados. Uma diferença principal entre MongoDB e Hadoop é que MongoDB é na verdade uma base de dados, enquanto Hadoop é uma coleção de diferentes componentes de software que criam uma estrutura de processamento de dados. Ambos estão tendo algumas vantagens que os tornam únicos mas, ao mesmo tempo, ambos têm algumas desvantagens.

Então, isto foi tudo sobre a diferença entre o Hadoop e o MongoDB. Esperança, você gosta. Você também vai gostar do nosso próximo Hadoop Vs Cassandra.