Hadoop vs MongoDB: ¿Cuál es mejor?

La cantidad de datos que se está produciendo en el mundo de hoy, el crecimiento es nada menos que tremendo. La velocidad a la que se producen los datos en todo el mundo, la cantidad se duplica en tamaño cada dos años.

Esto lleva a una estimación por parte de Statista de que para el año 2024, la cantidad de datos a mano alcanzará los 159 zettabytes o 159 trillones de gigabytes.

Para gestionar y hacer uso de estas enormes cantidades de datos producidos, los científicos de datos de todo el mundo están haciendo uso de herramientas de análisis de big data. Hadoop y MongoDB son algunas de esas herramientas.

En este blog, aprenderemos cómo MongoDB y Hadoop operan de forma diferente sobre una cantidad masiva de datos utilizando sus componentes particulares.

En resumen, MongoDB es una base de datos NoSQL muy famosa y mantiene la información en la configuración JSON mientras que Hadoop es una famosa herramienta de Big data que está construida para dimensionar desde un servidor hasta miles de máquinas o sistemas donde cada sistema está permitiendo el cálculo y almacenamiento local.

«Si tenemos datos, miremos los datos. Si todo lo que tenemos son opiniones, vayamos con las mías».

– Jim Barksdale, ex director general de Netscape

Introducción

Con la cantidad de datos que se producen, los métodos tradicionales de almacenamiento y procesamiento de datos no serán adecuados en los próximos tiempos. El método tradicional se conoce como Big Data Analytics y ha ganado mucha popularidad en los últimos años. Existe desde hace más de una década.

Para almacenar y procesar esta cantidad masiva de datos, se han hecho varias tecnologías de Big Data que pueden ayudar a estructurar los datos en los próximos tiempos. Esto ha dado lugar a 150 soluciones NoSQL en este momento.

(Más para aprender, así es como la analítica de Big data está dando forma a IoT).

Estas soluciones son plataformas que no se rigen por la base de datos no relacional y suelen asociarse a Big Data. Sin embargo, no todas ellas se califican como una solución de Big Data.

Aunque el número de soluciones pueda parecer realmente impresionante, muchas de estas tecnologías tienen que utilizarse conjuntamente. Además, están personalizadas para nichos de mercado o pueden tener una baja tasa de adopción en sus etapas iniciales.

De estas muchas soluciones NoSQL, algunas han ganado una cantidad sustancial de popularidad. Dos de estas soluciones populares son Hadoop y MongoDB.

Aunque ambas soluciones comparten muchas similitudes en términos de características como la ausencia de esquema, el código abierto, NoSQL y MapReduce, su metodología para almacenar y procesar datos es significativamente diferente.

Aquí se ven las diferencias entre MongoDB y Hadoop basadas en

1. Historia de las plataformas

2. La función de las plataformas

3. Limitaciones de las plataformas

Historia de las plataformas

MongoDB

La solución de base de datos MongoDB fue desarrollada originalmente en 2007 por una empresa llamada 10gen que ahora se conoce como MongoDB. Se desarrolló como un motor de aplicaciones basado en la nube con un motivo para ejecutar múltiples servicios y software.

• La empresa desarrolló dos componentes-Babble y MongoDB. El producto no pudo dejar su huella y, en consecuencia, llevó a desechar la aplicación y a liberar MongoDB como un proyecto de código abierto.

• Después de su lanzamiento como software de código abierto, MongoDB despegó y se ganó el apoyo de una comunidad cada vez mayor. Hubo múltiples mejoras que tuvieron lugar con la intención de mejorar e integrar la plataforma.

• MongoDB puede considerarse una solución eficaz de Big Data. Sin embargo, es importante recordar que es una plataforma de propósito general que está diseñada para reemplazar o mejorar los sistemas DBMS existentes.

Hadoop

A diferencia de MongoDB, Hadoop ha sido un proyecto de código abierto desde el principio. Fue creado por Doug Cutting y se originó a partir de un proyecto llamado Nutch, que era un rastreador web de código abierto creado en 2002.

• Después de su lanzamiento, Nutch siguió los pasos de Google durante varios años. Por ejemplo, cuando Google lanzó su Sistema de Archivos Distribuidos o GFS, Nutch también sacó el suyo y lo llamó NDFS.

• De la misma manera, cuando Google presentó el concepto de MapReduce en 2004, Nutch también anunció la adopción de MapReduce en 2005. Luego, en 2007, se lanzó oficialmente Hadoop.

• Hadoop llevó adelante el concepto de Nutch y se convirtió en una plataforma para procesar paralelamente enormes cantidades de datos a través de los clústeres de hardware básico.

Funcionalidad de MongoDB y Hadoop

Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales tradicionales o los RDBMS están diseñados en torno a esquemas y tablas que ayudan a organizar y estructurar los datos en formato de columnas y filas.

La mayoría de los sistemas de bases de datos actuales son RDBMS y seguirán siendo así durante un número significativo de años en el futuro. (Comprender la diferencia entre los lagos de datos y los almacenes de datos & bases de datos).

Aunque RDBMS es útil para muchas organizaciones, puede no ser adecuado para todos los casos a utilizar. Los problemas de escalabilidad y replicación de datos se encuentran a menudo con estos sistemas cuando se trata de gestionar datos en grandes cantidades.

MongoDB

Como MongoDB es un sistema de gestión de bases de datos orientado a documentos, almacena los datos en colecciones. Estos campos de datos pueden ser consultados una sola vez, lo que es opuesto a las múltiples consultas requeridas por el RDBMS.

• MongoDB almacena los datos en JSON binario o BSON. Estos datos están fácilmente disponibles para cualquier consulta ad-hoc, replicación, indexación e incluso agregación MapReduce.

• El lenguaje utilizado para escribir MongoDB es C++ y puede ser desplegado tanto en Windows como en un sistema Linux.

• Sin embargo, dado que MongoDB se considera para proyectos de baja latencia en tiempo real, las máquinas Linux deberían ser la opción ideal para MongoDB si se requiere eficiencia.

• Una de las principales diferencias entre MongoDB y Hadoop es que MongoDB es una base de datos mientras que Hadoop consiste en múltiples componentes de software que pueden crear un marco de procesamiento de datos.

Hadoop

Hadoop es un marco que consiste en un ecosistema de software. Hadoop Distributed File System o HDFS y MapReduce, escritos en Java, son los componentes principales de Hadoop.

Una colección de otros productos de Apache forman los componentes secundarios de Hadoop. Estos productos incluyen Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop y Flume.

• Mientras que Hive es para consultar datos, Pig es para hacer un análisis de enormes conjuntos de datos. HBase es una base de datos orientada a columnas, Oozie ayuda a programar trabajos para Hadoop y Sqoop se utiliza para crear una interfaz con otros sistemas que pueden incluir RDBMS, BI o análisis. (Más información sobre las principales herramientas y técnicas de BI)

• El diseño de Hadoop es tal que se ejecuta en clusters de hardware básico. También tiene la capacidad de consumir cualquier formato de datos, lo que incluye datos agregados tomados de múltiples fuentes.

• En Hadoop, la distribución de los datos es gestionada por el HDFS. También proporciona una estructura de datos opcional que se implementa con HBase. Esto ayuda a la estructuración de los datos en columnas.

• Esto es diferente a la estructuración de datos de RDBMS que es bidimensional y asigna los datos en columnas y filas. Un software como Solr se utiliza para indexar los datos en Hadoop.

Limitaciones de Hadoop y MongoDB

Tanto MongoDB como Hadoop presentan grandes características pero también tienen sus limitaciones. Hemos enumerado algunas de las limitaciones de ambas plataformas para que puedas decidir cuál es la menos limitada.

MongoDB

Aunque MongoDB incorpora una gran cantidad de funcionalidades, tiene su propio conjunto de limitaciones, tales como:

• Para hacer uso de las uniones, un usuario tiene que introducir manualmente los códigos. Esto puede llevar a una ejecución más lenta y a un rendimiento inferior al óptimo.

• Si un usuario desea proceder sin joins, entonces la falta de joins significaría que MongoDB requiere más memoria ya que todos los archivos entonces necesitarán ser mapeados desde el disco a la memoria.

• El tamaño de los documentos no puede superar los 16MB

• La funcionalidad de anidamiento está limitada y no puede superar los 100 niveles.

Hadoop

Siendo una gran plataforma para el análisis de big data, Hadoop también tiene algunas limitaciones, como:

• Hadoop hace uso de MapReduce que es adecuado para peticiones simples debido a su programación. Pero cuando un usuario intenta realizar análisis avanzados que implican tareas interactivas e iterativas que requieren múltiples mapas y procesos de reducción para completarse, se crean numerosos archivos entre las fases de mapa y reducción. Esto resulta en una disminución de la eficiencia de la tarea.

• La mayoría de los programadores de nivel básico son incapaces de trabajar con Hadoop ya que el funcionamiento de Mapreduce requiere altos conocimientos de Java. Esto lleva a la preferencia de SQL sobre Hadoop porque SQL es fácil de operar para los programadores de nivel de entrada.

• Hadoop es una plataforma compleja y requiere un nivel de conocimiento complejo para habilitar funciones como los protocolos de seguridad.

• Hadoop tiene un conjunto limitado de herramientas necesarias para manejar metadatos o para limpiar, asegurar y gestionar la calidad de los datos.

• Hadoop no puede gestionar eficazmente los archivos pequeños debido a su complejo diseño.

Palabras finales

Se concluye que Hadoop es la herramienta más genuina y atractiva en Big data. Recoge un grupo masivo de datos en un sistema asignado y opera los datos simultáneamente en un montón de nodos.

Por otro lado, MongoDB es famoso por su agudo rendimiento o implementación, disponibilidad líder y escalado espontáneo.

Tanto Hadoop como MongoDB son grandes opciones cuando hablamos de análisis de datos. Aunque comparten muchas similitudes como el código abierto, libre de esquemas, MapReduce y NoSQL, su enfoque de procesamiento y almacenamiento de datos es diferente.

En este blog, hemos enumerado ante ti ambas funcionalidades y limitaciones para que puedas decidir cuál es mejor. Esperamos que el blog sea informativo y haya podido añadir valor a tus conocimientos.