La quantité de données qui est produite dans le monde d’aujourd’hui, la croissance n’est rien de moins qu’énorme. La vitesse à laquelle les données sont produites à travers le monde, la quantité double de taille tous les deux ans.
Ceci conduit à une estimation de Statista selon laquelle d’ici 2024, la quantité de données à portée de main atteindra 159 zettaoctets ou 159 trillions de gigaoctets.
Pour gérer et utiliser ces énormes quantités de données produites, les data scientists du monde entier font appel à des outils d’analyse de données volumineuses. Hadoop et MongoDB font partie de ces outils.
Dans ce blog, nous allons apprendre comment MongoDB et Hadoop opèrent différemment sur une quantité massive de données en utilisant ses composants particuliers.
En bref, MongoDB est une base de données NoSQL très célèbre et conserve les informations dans la configuration JSON tandis que Hadoop est un outil Big data célèbre qui est construit pour dimensionner d’un serveur à des milliers de machines ou de systèmes où chaque système permet le calcul et le stockage local.
« Si nous avons des données, regardons les données. Si nous n’avons que des opinions, allons-y avec la mienne. »
– Jim Barksdale, ancien PDG de Netscape
Introduction
Avec une telle quantité de données produites, les méthodes traditionnelles de stockage et de traitement des données ne seront pas adaptées dans les temps à venir. La méthode traditionnelle est connue sous le nom de Big Data Analytics et elle a gagné beaucoup de popularité ces dernières années. Elle existe depuis plus d’une décennie maintenant.
Pour stocker et traiter cette quantité massive de données, plusieurs technologies Big Data ont été faites qui peuvent aider à structurer les données dans les temps à venir. Cela a conduit à 150 solutions NoSQL à l’heure actuelle.
(Plus à apprendre, voici comment l’analyse des Big data façonne l’IoT).
Ces solutions sont des plateformes qui ne sont pas pilotées par la base de données non relationnelle et sont souvent associées au Big Data. Cependant, elles ne sont pas toutes qualifiées de solution de Big Data.
Bien que le nombre de solutions puisse paraître vraiment impressionnant, beaucoup de ces technologies doivent être utilisées conjointement les unes avec les autres. En outre, elles sont personnalisées pour des marchés de niche ou peuvent avoir un faible taux d’adoption dans leurs phases initiales.
Parmi ces nombreuses solutions NoSQL, certaines ont gagné une quantité substantielle de popularité. Deux de ces solutions populaires sont Hadoop et MongoDB.
Bien que ces deux solutions partagent beaucoup de similitudes en termes de caractéristiques comme l’absence de schéma, l’open-source, le NoSQL et MapReduce, leur méthodologie de stockage et de traitement des données est sensiblement différente.
Voici en regardant les différences entre MongoDB et Hadoop basées sur
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Historique des plateformes
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Fonction des plateformes
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Limitations. des plateformes
Histoire des plateformes
MongoDB
La solution de base de données MongoDB a été initialement développée en 2007 par une société nommée 10gen qui est maintenant connue sous le nom de MongoDB. Elle a été développée comme un moteur d’application basé sur le cloud avec un motif pour exécuter plusieurs services et logiciels.
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L’entreprise a développé deux composants-Babble et MongoDB. Le produit n’a pas pu laisser sa marque et a par conséquent conduit à la mise au rebut de l’application et à la libération de MongoDB en tant que projet open-source.
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Après son lancement en tant que logiciel open-source, MongoDB a pris son envol et a obtenu le soutien d’une communauté croissante. De multiples améliorations ont eu lieu dans le but d’améliorer et d’intégrer la plateforme.
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MongoDB peut être considéré comme une solution Big Data efficace. Cependant, il est important de se rappeler qu’il s’agit d’une plateforme polyvalente conçue pour remplacer ou améliorer les systèmes SGBD existants.
Hadoop
Contrairement à MongoDB, Hadoop avait été un projet open-source dès le début. Il a été créé par Doug Cutting et il est issu d’un projet appelé Nutch, qui était un crawler web open-source créé en 2002.
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Après son lancement, Nutch a suivi les traces de Google pendant plusieurs années. Par exemple, lorsque Google a publié son système de fichiers distribués ou GFS, Nutch a également proposé le sien et l’a appelé NDFS.
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De même, lorsque Google a présenté le concept de MapReduce en 2004, Nutch a également annoncé l’adoption de MapReduce en 2005. Puis, en 2007, Hadoop est sorti officiellement.
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Hadoop a porté le concept de Nutch et il est devenu une plate-forme pour traiter en parallèle d’énormes quantités de données à travers les clusters de matériel de commodité.
Fonctionnalité de MongoDB et Hadoop
Les systèmes traditionnels de gestion de base de données relationnelle ou les SGBDR sont conçus autour de schémas et de tables qui aident à organiser et à structurer les données en format colonnes et lignes.
La plupart des systèmes de base de données actuels sont des SGBDR et il en sera ainsi pendant un nombre important d’années dans le temps à venir. (Comprendre la différence entre les lacs de données et les entrepôts de données & bases de données).
Bien que RDBMS soit utile pour de nombreuses organisations, il pourrait ne pas convenir à tous les cas à utiliser. Des problèmes d’évolutivité et de réplication des données sont souvent rencontrés avec ces systèmes lorsqu’il s’agit de gérer des données en grande quantité.
MongoDB
Puisque MongoDB est un système de gestion de base de données orienté document, il stocke les données dans des collections. Ces champs de données peuvent être interrogés une seule fois, ce qui est opposé aux multiples requêtes requises par le SGBDR.
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MongoDB stocke les données en JSON binaire ou BSON. Ces données sont facilement disponibles pour toutes les requêtes ad-hoc, la réplication, l’indexation et même l’agrégation MapReduce.
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Le langage utilisé pour écrire MongoDB est le C++ et il peut être déployé aussi bien sur Windows que sur un système Linux.
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Cependant, puisque MongoDB est considéré pour des projets en temps réel à faible latence, les machines Linux devraient être le choix idéal pour MongoDB si l’efficacité est requise.
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L’une des principales différences entre MongoDB et Hadoop est que MongoDB est une base de données tandis que Hadoop se compose de plusieurs composants logiciels qui peuvent créer un cadre de traitement des données.
Hadoop
Hadoop est un cadre qui consiste en un écosystème logiciel. Le système de fichiers distribués Hadoop ou HDFS et MapReduce, écrit en Java, sont les principaux composants d’Hadoop.
Une collection de plusieurs autres produits Apache forme les composants secondaires d’Hadoop. Ces produits comprennent Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop et Flume.
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Alors que Hive sert à interroger les données, Pig sert à faire une analyse d’énormes ensembles de données. HBase est une base de données orientée colonnes, Oozie aide à planifier les tâches pour Hadoop, et Sqoop est utilisé pour créer une interface avec d’autres systèmes qui peuvent inclure des SGBDR, de la BI ou de l’analytique. (En savoir plus sur les meilleurs outils et techniques de BI)
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La conception d’Hadoop est telle qu’il fonctionne sur des clusters de matériel de base. Il a également la capacité de consommer n’importe quel format de données, ce qui inclut des données agrégées provenant de plusieurs sources.
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Dans Hadoop, la distribution des données est gérée par le HDFS. Il fournit également une structure de données optionnelle qui est mise en œuvre avec HBase. Cela aide à la structuration des données en colonnes.
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Ceci est différent de la structuration des données des SGBDR qui est bidimensionnelle et alloue les données en colonnes et en lignes. Un logiciel comme Solr est utilisé pour indexer les données dans Hadoop.
Limitations d’Hadoop et de MongoDB
MongoDB et Hadoop présentent tous deux de grandes caractéristiques mais ils ont aussi leurs limites. Nous avons listé certaines des limitations des deux plateformes afin que vous puissiez décider de celle qui est la moins limitée.
MongoDB
Bien que MongoDB intègre un grand nombre de fonctionnalités, mais a son propre ensemble de limitations, telles que :
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Pour faire usage des jointures, un utilisateur doit entrer manuellement des codes. Cela peut conduire à une exécution plus lente et à des performances non optimales.
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Si un utilisateur souhaite procéder sans jointures, alors tha manque de jointures signifierait que MongoDB nécessite plus de mémoire car tous les fichiers devront alors être mappés du disque vers la mémoire.
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La taille du document ne peut pas dépasser 16MB
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La fonctionnalité d’imbrication est limitée et ne peut pas dépasser 100 niveaux.
Hadoop
Etant une grande plate-forme pour l’analyse des grandes données, Hadoop aussi ont quelques limitations, telles que :
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Hadoop fait usage de MapReduce qui convient aux requêtes simples grâce à sa programmation. Mais lorsqu’un utilisateur essaie d’effectuer des analyses avancées qui impliquent des tâches interactives et itératives nécessitant plusieurs cartes et processus de réduction pour être menées à bien, de nombreux fichiers sont créés entre les phases de carte et de réduction. Il en résulte une diminution de l’efficacité de la tâche.
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La plupart des programmeurs d’entrée de gamme sont incapables de travailler avec Hadoop car le fonctionnement de Mapreduce nécessite des compétences élevées en java. Cela conduit à préférer SQL à Hadoop car SQL est facile à utiliser pour les programmeurs d’entrée de gamme.
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Hadoop est une plateforme complexe et nécessite un niveau de connaissance complexe pour activer des fonctions comme les protocoles de sécurité.
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Hadoop possède une suite limitée d’outils nécessaires pour traiter les métadonnées ou pour nettoyer, assurer et gérer la qualité des données.
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Hadoop ne peut pas gérer efficacement les petits fichiers en raison de sa conception complexe.
Mots finaux
On peut conclure qu’Hadoop est l’outil le plus authentique et le plus attrayant en matière de Big data. Il recueille un groupe massif de données dans un système alloué et exploite les données simultanément sur un bouquet de nœuds.
D’autre part, MongoDB est célèbre pour des performances ou une mise en œuvre pointues, une disponibilité de premier plan et une mise à l’échelle spontanée.
Les deux Hadoop et MongoDB sont d’excellents choix lorsque nous parlons d’analyse de données. Bien qu’ils partagent de nombreuses similitudes comme l’open-source, sans schéma, MapReduce et NoSQL, leur approche du traitement et du stockage des données est différente.
Dans ce blog, nous avons énuméré les deux fonctionnalités et les limitations devant vous afin que vous puissiez décider lequel est le meilleur. Nous espérons que le blog est instructif et a été en mesure d’ajouter de la valeur à vos connaissances.