Hadoop vs MongoDB – 7 anledningar till att veta vad som är bättre för Big Data?

Hoppet är att du gillar MongoDB handledning. Idag kommer vi att diskutera en trendig fråga Hadoop Vs MongoDB: Vilket är ett bättre verktyg för Big Data? Idag genererar alla branscher, såsom detaljhandel, hälsovård, telekom och sociala medier, en enorm mängd data. År 2020 kommer de tillgängliga uppgifterna att nå 44 zettabytes.

CAP Theorem

CAP Theorem säger att distribuerad databehandling inte kan uppnå samtidig konsistens, tillgänglighet och partitionstolerans vid databehandling. Denna teori kan relateras till Big Data, eftersom den hjälper till att visualisera flaskhalsar som alla lösningar kommer att nå; endast två mål kan uppnås av systemet. Så när CAP-teorins ”välj två”-metodik beaktas handlar valet egentligen om att välja de två alternativ som plattformen kommer att kunna hantera bäst.

Traditionella RDBMS ger konsistens och tillgänglighet men brister i fråga om partitionstolerans. Big Data ger antingen partitionstolerans och konsistens eller tillgänglighet och partitionstolerans.

Hadoop vs MongoDB

Låt oss börja jämförelsen mellan Hadoop och MongoDB för Big Data:

a. Vad är MongoDB?

MongoDB utvecklades av 10 gen company 2007 som en molnbaserad app-motor, som var avsedd att köra olika programvaror och tjänster. De hade utvecklat Babble(appmotorn) och MongoDB(databasen). Idén fungerade inte riktigt så de släppte MongoDB som öppen källkod. Vi kan betrakta MongoDB som en Big data-lösning, det är värt att notera att det egentligen är en plattform för allmänna ändamål, utformad för att ersätta eller förbättra befintliga RDBMS-system, vilket ger den en hälsosam variation av användningsområden.

Varumärket MongoDB

Då MongoDB är ett dokumentorienterat databashanteringssystem lagrar det data i samlingar. Här kan olika datafält frågas ut en gång, jämfört med flera frågor som krävs av RDBMS’ som fördelar data över flera tabeller i kolumner och rader. Vi kan distribuera MongoDB på antingen Windows eller Linux. Men eftersom vi överväger MongoDB för projekt med låg latenstid i realtid är Linux ett idealiskt val på den punkten.

Fördelar med MongoDB för Big Data

MongoDB:s största styrka är dess robusthet, med möjlighet till mycket större flexibilitet än Hadoop, inklusive potentiell ersättning av befintliga RDBMS. Dessutom är MongoDB av naturliga skäl bättre på att hantera dataanalyser i realtid. På grund av de lättillgängliga uppgifterna är det också möjligt att leverera data på klientsidan, vilket inte är lika vanligt med Hadoop-konfigurationer. Ytterligare en styrka hos MongoDB är dess geospatiala indexeringsförmåga, vilket gör den till ett idealiskt användningsområde för geospatial analys i realtid.

Begränsningar av MongoDB för Big Data

När vi diskuterar Hadoop vs MongoDb är Mongos begränsningar ett måste: MongoDB är föremål för mest kritik eftersom den försöker vara så många olika saker, även om den verkar ha lika mycket godkännande. Ett stort problem med MongoDB är feltoleransen, vilket kan leda till dataförluster. Lock constraints, dålig integration med RDBMS och många fler är ytterligare klagomål mot MongoDB. MongoDB kan också bara konsumera data i CSV- eller JSON-format, vilket kan kräva ytterligare datatransformation.

Hos nu diskuterar vi bara MongoDB för Hadoop vs MongoDB. Nu är det dags att avslöja Hadoop.

b. Vad är Hadoop?

Hadoop var ett projekt med öppen källkod redan från början. Det härstammade ursprungligen från ett projekt som hette Nutch, en webcrawler med öppen källkod som skapades 2002. År 2003 släppte Google en vitbok om sitt Distributed File System (DFS) och Nutch hänvisade till samma sak och utvecklade sitt NDFS. År 2004 introducerade Google konceptet MapReduce, som antogs av Nutch 2005. Utvecklingen av Hadoop inleddes officiellt 2006. Hadoop blev en plattform för parallell behandling av stora datamängder i kluster av vanlig hårdvara. Det har blivit synonymt med Big Data, eftersom det är det mest populära Big Data-verktyget.

Apache Hadoop fungerar

Hadoop har två primära komponenter: Hadoop Distributed File System (HDFS) och MapReduce. Andra komponenter är Pig, Hive, HBase, Oozie, Sqoop och Flume. Hadoops HBase-databas ger horisontell skalbarhet genom att dela upp databasen, precis som MongoDB. Hadoop körs på kluster av vanlig hårdvara. HDFS delar upp filen i mindre bitar och lagrar dem distribuerat över klustret. MapReduce bearbetar data som lagras distribuerat över klustret. MapReduce utnyttjar kraften i distribuerad databehandling, där flera noder arbetar parallellt för att slutföra uppgiften.

Styrka relaterad till användningsområden för stora data

Å andra sidan är Hadoop mer lämpat för batchbearbetning och långvariga ETL-jobb och analyser. Hadoops största styrka är att det byggdes för Big Data, medan MongoDB blev ett alternativ med tiden. Även om Hadoop kanske inte hanterar data i realtid lika bra som MongoDB kan ad hoc SQL-liknande frågor köras med Hive, som anses vara effektivare som frågespråk än JSON/BSON. Hadoops MapReduce-implementering är också mycket effektivare än MongoDB:s, och det är ett idealiskt val för att analysera stora mängder data. Slutligen accepterar Hadoop data i vilket format som helst, vilket eliminerar den datatransformation som är involverad i databehandlingen.

Svagheter relaterade till användningsområden för stora data

3. Skillnaden mellan Hadoop och MongoDB

Detta är ett kortfattat sätt att beskriva Hadoop vs MongoDB:

i. Språk

Hadoop är skrivet i Java-programmering.

Däremot används C++ i MongoDB.

ii. Öppen källkod

Hadoop är öppen källkod.

MongoDB är öppen källkod.

iii. Skalbarhet

Hadoop är skalbar.

MongoDB är skalbar.

iv. NoSQL

Hadoop stöder inte NoSQL, även om HBase ovanpå Hadoop kan stödja NoSQL

MongoDB stöder NoSQL.

v. Datastruktur

Hadoop har en flexibel datastruktur.

vi. Kostnad

Hadoop är dyrare än MongoDB eftersom det är en samling programvaror.

MongoDB är kostnadseffektivt eftersom det är en enda produkt.

vii. Applikation

Hadoop har storskalig bearbetning.

MongoDB har däremot utvinning och bearbetning i realtid.

viii. Låg latenstid

Hadoop fokuserar mer på hög genomströmning än låg latenstid

MongoDB kan hantera data med mycket låg latenstid, det stöder datautvinning i realtid

ix. Ramverk

Hadoop är ett ramverk för stora data som kan hantera en mängd olika krav på stora data.

MongoDB är en NoSQL-databas som kan hantera CSV/JSON.

x. Datamängder

Hadoop kan hantera enorma datamängder, i storleksordningen 1000 PBs.

MongoDB kan hantera data av måttlig storlek, i storleksordningen 100 TBs.

xi. Dataformat

Hadoop kan hantera alla dataformat, strukturerade, halvstrukturerade eller ostrukturerade.

MongoDB kan endast hantera CSV- och JSON-data.

xii. Geospatial indexering

Hadoop kan inte hantera geospatiala data effektivt.

MongoDB kan analysera geospatiala data med sin förmåga till geospatial indexering.

Sammanfattning av Hadoop vs MongoDB

Därmed har vi sett den kompletta Hadoop vs MongoDB med för- och nackdelar för att bevisa det bästa verktyget för Big Data. En primär skillnad mellan MongoDB och Hadoop är att MongoDB faktiskt är en databas, medan Hadoop är en samling av olika programvarukomponenter som skapar ett ramverk för databehandling. Båda har vissa fördelar som gör dem unika men samtidigt har båda vissa nackdelar.

Det här handlade alltså om skillnaden mellan Hadoop och MongoDB. Hoppas att du gillar det. Du kommer också att gilla vår nästa Hadoop Vs Cassandra.