Objem dat, která se v dnešním světě produkují, roste přímo enormně. Rychlost, s jakou se data produkují po celém světě, jejich množství se každé dva roky zdvojnásobuje.
To vede k odhadu společnosti Statista, že do roku 2024 dosáhne množství dat, která jsou k dispozici, 159 zettabytů neboli 159 bilionů gigabytů.
Pro správu a využití tak obrovského množství vytvořených dat využívají datoví vědci po celém světě nástroje pro analýzu velkých objemů dat. Mezi tyto nástroje patří Hadoop a MongoDB.
V tomto blogu se dozvíme, jak MongoDB a Hadoop pracují s obrovským množstvím dat odlišně pomocí svých jednotlivých komponent.
Krátce řečeno, MongoDB je velmi známá databáze NoSQL a uchovává informace v nastavení JSON, zatímco Hadoop je známý nástroj pro zpracování velkých objemů dat, který je konstruován pro velikost od jednoho serveru až po tisíce strojů nebo systémů, kde každý systém umožňuje lokální výpočet a ukládání.
„Pokud máme data, podívejme se na data. Pokud máme jen názory, řiďme se těmi svými.“ V případě, že máme jen názory, řiďme se těmi svými.
– Jim Barksdale, bývalý generální ředitel společnosti Netscape
Úvod
Při takovém množství produkovaných dat nebudou tradiční metody ukládání a zpracování dat v nadcházející době vyhovovat. Tradiční metoda je známá jako analýza velkých objemů dat a v posledních letech si získala velkou popularitu. Existuje již více než deset let.
Pro ukládání a zpracování tohoto obrovského množství dat bylo vytvořeno několik technologií Big Data, které mohou v nadcházející době pomoci data strukturovat. To vedlo k tomu, že v současné době existuje 150 řešení NoSQL.
(Více se dozvíte, takto se utváří analýza velkých dat v oblasti internetu věcí).
Tato řešení jsou platformy, které nejsou řízeny nerelační databází a jsou často spojovány s Big Data. Ne všechny je však lze kvalifikovat jako řešení pro Big Data.
Ačkoli počet řešení může vypadat opravdu impozantně, mnohé z těchto technologií je třeba používat ve vzájemné souvislosti. Také jsou přizpůsobeny pro úzce vymezené trhy nebo mohou mít v počátečních fázích nízkou míru přijetí.
Z těchto mnoha řešení NoSQL si některá získala značnou popularitu. Dvě z těchto populárních řešení jsou Hadoop a MongoDB.
Ačkoli obě řešení mají mnoho společného, pokud jde o vlastnosti, jako je absence schématu, otevřený zdrojový kód, NoSQL a MapReduce, jejich metodika ukládání a zpracování dat se výrazně liší.
Podíváme se na rozdíly mezi MongoDB a Hadoop na základě
-
Historie platforem
-
Funkce platforem
-
Omezení. platforem
Historie platforem
MongoDB
Databázové řešení MongoDB bylo původně vyvinuto v roce 2007 společností 10gen, která je nyní známá jako MongoDB. Bylo vyvinuto jako cloudový aplikační engine s motivem pro provozování více služeb a softwaru.
-
Společnost vyvinula dvě komponenty-Babble a MongoDB. Produkt nedokázal zanechat stopu a následně vedl k vyřazení aplikace a uvolnění MongoDB jako open-source projektu.
-
Po spuštění jako open-source software se MongoDB ujala a získala podporu rostoucí komunity. Proběhlo několik vylepšení, která měla v úmyslu platformu vylepšit a integrovat.
-
MongoDB lze považovat za efektivní řešení pro zpracování velkých objemů dat. Je však důležité mít na paměti, že se jedná o univerzální platformu, která je určena k nahrazení nebo vylepšení stávajících systémů DBMS.
Hadoop
Na rozdíl od MongoDB byl Hadoop od samého počátku open-source projektem. Vytvořil jej Doug Cutting a vznikl z projektu Nutch, což byl open-source webový crawler vytvořený v roce 2002.
-
Po svém spuštění šel Nutch několik let ve stopách společnosti Google. Například když Google vydal svůj distribuovaný souborový systém neboli GFS, Nutch také přišel se svým a nazval jej NDFS.
-
Podobně, když Google v roce 2004 přišel s konceptem MapReduce, Nutch v roce 2005 také oznámil přijetí MapReduce. V roce 2007 pak byl oficiálně vydán Hadoop.
-
Hadoop přenesl koncept z Nutch a stal se platformou pro paralelní zpracování obrovského množství dat napříč clustery komoditního hardwaru.
Funkčnost MongoDB a Hadoop
Tradiční relační systémy pro správu databází neboli RDBMS jsou navrženy kolem schémat a tabulek, které pomáhají organizovat a strukturovat data ve formátu sloupců a řádků.
Většina současných databázových systémů jsou RDBMS a bude tomu tak ještě značný počet let v nadcházející době. (Pochopte rozdíl mezi databázemi datových jezer a datových skladů &).
Ačkoli je RDBMS užitečný pro mnoho organizací, nemusí být vhodný pro každý případ použití. U těchto systémů se často vyskytují problémy se škálovatelností a replikací dat, pokud jde o správu velkého množství dat.
MongoDB
Protože MongoDB je systém pro správu databází orientovaný na dokumenty, ukládá data do kolekcí. Na tato datová pole se lze dotazovat jednou, což je opakem vícenásobných dotazů vyžadovaných v RDBMS.
-
MongoDB ukládá data v binárním formátu JSON nebo BSON. Tato data jsou snadno dostupná pro jakékoli ad-hoc dotazy, replikaci, indexování a dokonce i agregaci MapReduce.
-
Jazyk používaný pro zápis MongoDB je C++ a lze jej nasadit v systému Windows i v systému Linux.
-
Jelikož se však s MongoDB počítá pro projekty s nízkou latencí v reálném čase, měly by být stroje s Linuxem ideální volbou pro MongoDB, pokud je vyžadována efektivita.
-
Jeden z hlavních rozdílů mezi MongoDB a Hadoop je ten, že MongoDB je databáze, zatímco Hadoop se skládá z více softwarových komponent, které mohou vytvořit rámec pro zpracování dat.
Hadoop
Hadoop je rámec, který se skládá ze softwarového ekosystému. Základními komponentami Hadoopu jsou Hadoop Distributed File System neboli HDFS a MapReduce napsané v jazyce Java.
Soubor několika dalších produktů Apache tvoří sekundární součásti Hadoopu. Mezi tyto produkty patří Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop a Flume.
-
Když Hive slouží k dotazování na data, Pig je určen k provádění analýzy obrovských souborů dat. HBase je sloupcově orientovaná databáze, Oozie pomáhá při plánování úloh pro Hadoop a Sqoop slouží k vytvoření rozhraní s jinými systémy, které mohou zahrnovat RDBMS, BI nebo analytiku. (Další informace o špičkových nástrojích a technikách BI)
-
Konstrukce systému Hadoop je taková, že běží na klastrech komoditního hardwaru. Má také schopnost konzumovat jakýkoli formát dat, což zahrnuje i agregovaná data pořízená z více zdrojů.
-
V systému Hadoop je distribuce dat řízena systémem HDFS. Poskytuje také volitelnou datovou strukturu, která je implementována pomocí HBase. Ta pomáhá při strukturování dat do sloupců.
-
To je na rozdíl od strukturování dat v RDBMS, které je dvourozměrné a rozděluje data do sloupců a řádků. K indexování dat v systému Hadoop se používá software jako Solr.
Omezení Hadoopu a MongoDB
MongoDB i Hadoop vykazují skvělé vlastnosti, ale mají také svá omezení. Uvedli jsme některá omezení obou platforem, abyste se mohli rozhodnout, která je méně omezená.
MongoDB
MongoDB sice obsahuje mnoho funkcí, ale má svá vlastní omezení, například:
-
Pro využití spojů musí uživatel ručně zadávat kódy. To může vést k pomalejšímu provádění a nižšímu než optimálnímu výkonu.
-
Pokud si uživatel přeje postupovat bez spojů, pak by absence spojů znamenala, že MongoDB bude vyžadovat více paměti, protože všechny soubory pak bude nutné mapovat z disku do paměti.
-
Velikost dokumentu nesmí překročit 16 MB
-
Funkce vnořování je omezená a nesmí překročit 100 úrovní.
Hadoop
Jako skvělá platforma pro analýzu velkých dat má i Hadoop některá omezení, např:
-
Hadoop využívá MapReduce, který je díky svému programování vhodný pro jednoduché požadavky. Když se však uživatel pokouší provádět pokročilé analýzy, které zahrnují interaktivní a iterativní úlohy vyžadující k dokončení více procesů mapování a redukce, vytváří se mezi fázemi mapování a redukce množství souborů. To má za následek snížení efektivity úlohy.
-
Většina začínajících programátorů není schopna s Hadoopem pracovat, protože provoz Mapreduce vyžaduje vysoké znalosti jazyka Java. To vede k upřednostnění SQL před Hadoopem, protože SQL je pro začínající programátory snadno ovladatelné.
-
Hadoop je složitá platforma a vyžaduje komplexní úroveň znalostí, aby umožňovala funkce, jako jsou bezpečnostní protokoly.
-
Hadoop má omezenou sadu nástrojů potřebných pro práci s metadaty nebo pro čištění, zajištění a správu kvality dat.
-
Hadoop nedokáže efektivně spravovat malé soubory kvůli své složité konstrukci.
Závěrečná slova
Z toho vyplývá, že Hadoop je nejoriginálnější a nejatraktivnější nástroj v oblasti velkých dat. Shromažďuje obrovskou skupinu dat v alokovaném systému a pracuje s daty současně na hromadě uzlů.
Na druhé straně je MongoDB známá ostrým výkonem nebo implementací, přední dostupností a spontánním škálováním.
Oba nástroje Hadoop a MongoDB jsou skvělou volbou, pokud hovoříme o analýze dat. Ačkoli mají mnoho společných rysů, jako je open-source, bezschémovost, MapReduce a NoSQL, jejich přístup ke zpracování a ukládání dat je odlišný.
V tomto blogu jsme před vámi uvedli obě funkce a omezení, abyste se mohli rozhodnout, která je lepší. Doufáme, že je blog poučný a dokázal obohatit vaše znalosti.