A mai világban keletkező adatmennyiség, a növekedés nem kevesebb, mint óriási. Az a sebesség, amellyel az adatok világszerte keletkeznek, kétévente megduplázza a mennyiséget.
Ez a Statista becslései szerint 2024-re a rendelkezésre álló adatmennyiség eléri a 159 zettabájtot, azaz 159 trillió gigabájtot.
Az ilyen hatalmas mennyiségű előállított adat kezeléséhez és felhasználásához az adattudósok világszerte nagy adatelemző eszközöket használnak. A Hadoop és a MongoDB ezek közé az eszközök közé tartozik.
Ebben a blogban megtudhatjuk, hogy a MongoDB és a Hadoop hogyan működik másképp a hatalmas adatmennyiségen a sajátos összetevői segítségével.
Röviden, a MongoDB egy nagyon híres NoSQL adatbázis, és az információkat a JSON beállításban tartja, míg a Hadoop egy híres Big data eszköz, amely úgy van felépítve, hogy egy szervertől több ezer gépig vagy rendszerig terjedjen, ahol minden rendszer lehetővé teszi a helyi számítást és tárolást.
“Ha vannak adataink, nézzük meg az adatokat. Ha csak véleményünk van, akkor maradjunk az enyémnél.”
– Jim Barksdale, a Netscape korábbi vezérigazgatója
Bevezetés
Az adatok ilyen mértékű keletkezése miatt az adatok tárolásának és feldolgozásának hagyományos módszerei az elkövetkező időben nem lesznek megfelelőek. A hagyományos módszer a Big Data Analytics néven vált ismertté, és az elmúlt években nagy népszerűségre tett szert. Már több mint egy évtizede létezik.
A hatalmas adatmennyiség tárolására és feldolgozására számos Big Data technológia készült, amelyek az elkövetkező időkben segíthetnek az adatok strukturálásában. Ez vezetett ahhoz, hogy jelenleg 150 NoSQL megoldás létezik.
(További tanulnivaló, így alakul a Big data analitika IoT).
Ezek a megoldások olyan platformok, amelyeket nem a nemrelációs adatbázis vezérel, és gyakran a Big Data-hoz társítják. Nem mindegyikük minősül azonban Big Data megoldásnak.
Bár a megoldások száma valóban lenyűgözőnek tűnhet, sok ilyen technológiát egymással együtt kell használni. Emellett ezek hiánypótló piacokra vannak szabva, vagy a kezdeti szakaszban alacsony elfogadottsággal rendelkezhetnek.
A sok NoSQL-megoldás közül néhány jelentős népszerűségre tett szert. Két ilyen népszerű megoldás a Hadoop és a MongoDB.
Bár mindkét megoldás sok hasonlóságot mutat az olyan jellemzők tekintetében, mint a séma nélküli, nyílt forráskódú, NoSQL és MapReduce, az adatok tárolásának és feldolgozásának módszertana jelentősen különbözik.
Itt nézzük meg a MongoDB és a Hadoop közötti különbségeket
-
A platformok története
-
A platformok működése
-
A korlátok alapján. a platformok
A platformok története
MongoDB
A MongoDB adatbázis-megoldást eredetileg 2007-ben fejlesztette ki a 10gen nevű cég, amely ma MongoDB néven ismert. Felhőalapú alkalmazásmotornak fejlesztették ki, amelynek indítéka több szolgáltatás és szoftver futtatása volt.
-
A vállalat két komponenst fejlesztett ki – a Babble-t és a MongoDB-t. A termék nem tudott maradandót alkotni, ami ennek következtében az alkalmazás selejtezéséhez és a MongoDB nyílt forráskódú projektként való kiadásához vezetett.
-
A nyílt forráskódú szoftverként való elindítása után a MongoDB beindult, és egyre növekvő közösség támogatását nyerte el. Számos fejlesztés történt, amelyek a platform javítását és integrálását célozták.
-
A MongoDB hatékony Big Data-megoldásnak tekinthető. Fontos azonban megjegyezni, hogy egy általános célú platformról van szó, amelyet a meglévő DBMS-rendszerek kiváltására vagy továbbfejlesztésére terveztek.
Hadoop
A MongoDB-vel ellentétben a Hadoop a kezdetektől fogva nyílt forráskódú projekt volt. Doug Cutting hozta létre, és a Nutch nevű projektből indult ki, amely egy 2002-ben létrehozott nyílt forráskódú webes lánctalpas program volt.
-
A Nutch indítása után a Google nyomdokaiba lépett néhány évig. Például amikor a Google kiadta az elosztott fájlrendszerét vagy GFS-t, a Nutch is előállt a sajátjával, és NDFS-nek nevezte el.
-
Hasonlóképpen, amikor a Google 2004-ben előállt a MapReduce koncepciójával, a Nutch 2005-ben szintén bejelentette a MapReduce bevezetését. Majd 2007-ben hivatalosan is megjelent a Hadoop.
-
A Hadoop a Nutch koncepcióját vitte tovább, és olyan platformmá vált, amely hatalmas mennyiségű adat párhuzamos feldolgozását teszi lehetővé a commodity hardverekből álló fürtökön keresztül.
A MongoDB és a Hadoop funkcionalitása
A hagyományos relációs adatbázis-kezelő rendszerek vagy az RDBMS sémák és táblák köré épülnek, amelyek az adatok oszlopok és sorok formátumú szervezését és strukturálását segítik.
A jelenlegi adatbázis-kezelő rendszerek többsége RDBMS, és ez az elkövetkező időkben még jelentős számú évig így is marad. (Értse meg a különbséget az adattavak és az adattárházak & adatbázisok között.)
Bár az RDBMS sok szervezet számára hasznos, nem biztos, hogy minden esetben alkalmas a használatára. A skálázhatósággal és az adatreplikációval kapcsolatos problémák gyakran felmerülnek ezekkel a rendszerekkel, amikor nagy mennyiségű adatot kell kezelni.
MongoDB
Mivel a MongoDB egy dokumentumorientált adatbázis-kezelő rendszer, az adatokat gyűjteményekben tárolja. Ezek az adatmezők egyszer lekérdezhetők, ami ellentétben áll az RDBMS által megkövetelt többszörös lekérdezéssel.
-
A MongoDB az adatokat bináris JSON vagy BSON formában tárolja. Ezek az adatok könnyen elérhetők bármilyen ad-hoc lekérdezéshez, replikációhoz, indexeléshez és akár MapReduce aggregáláshoz is.
-
A MongoDB megírásához használt nyelv a C++, és mind Windows, mind Linux rendszeren telepíthető.
-
Mivel azonban a MongoDB-t valós idejű, alacsony késleltetésű projektekhez tartják számon, a Linux gépeknek ideális választásnak kell lenniük a MongoDB számára, ha a hatékonyságra van szükség.
-
A MongoDB és a Hadoop közötti egyik fő különbség az, hogy a MongoDB egy adatbázis, míg a Hadoop több szoftverkomponensből áll, amelyek egy adatfeldolgozási keretrendszert hozhatnak létre.
Hadoop
A Hadoop egy keretrendszer, amely egy szoftver ökoszisztémából áll. A Hadoop Distributed File System vagy HDFS és a Java nyelven írt MapReduce a Hadoop elsődleges összetevői.
A Hadoop másodlagos összetevőit számos más Apache termék gyűjteménye alkotja. Ezek a termékek közé tartozik a Hive, a Pig, a HBase, az Oozie, a Sqoop és a Flume.
-
Míg a Hive az adatok lekérdezésére, addig a Pig a hatalmas adathalmazok elemzésére szolgál. A HBase egy oszloporientált adatbázis, az Oozie a Hadoop munkák ütemezésében segít, a Sqoop pedig más rendszerekkel való interfész létrehozására szolgál, amelyek lehetnek RDBMS, BI vagy analitika. (További információ a legjobb BI-eszközökről és -technikákról)
-
A Hadoop felépítése olyan, hogy commodity hardverekből álló fürtökön fut. Emellett képes bármilyen formátumú adatot fogyasztani, beleértve a több forrásból származó összesített adatokat is.
-
A Hadoopban az adatok elosztását a HDFS kezeli. Ez egy opcionális adatstruktúrát is biztosít, amelyet a HBase segítségével valósítanak meg. Ez segít az adatok oszlopokba strukturálásában.
-
Ez eltér az RDBMS adatszerkesztésétől, amely kétdimenziós, és oszlopokra és sorokra osztja az adatokat. A Hadoopban az adatok indexelésére olyan szoftvereket használnak, mint a Solr.
A Hadoop és a MongoDB korlátai
A MongoDB és a Hadoop is nagyszerű tulajdonságokkal rendelkezik, de vannak korlátaik is. Felsoroltuk mindkét platform néhány korlátját, hogy eldönthesse, melyik a kevésbé korlátozott.
MongoDB
Bár a MongoDB rengeteg funkciót tartalmaz, de megvannak a maga korlátai, például:
-
A joinok használatához a felhasználónak kézzel kell kódokat beírnia. Ez lassabb végrehajtáshoz és optimálisnál kisebb teljesítményhez vezethet.
-
Ha a felhasználó joins nélkül kíván eljárni, akkor a joins hiánya azt jelenti, hogy a MongoDB több memóriát igényel, mivel ekkor minden fájlt le kell képezni a lemezről a memóriába.
-
A dokumentum mérete nem haladhatja meg a 16 MB-ot
-
A beágyazási funkció korlátozott, és nem haladhatja meg a 100 szintet.
Hadoop
A nagy adatelemzés nagyszerű platformjaként a Hadoopnak is vannak bizonyos korlátai, például:
-
A Hadoop a MapReduce-t használja, amely programozása miatt egyszerű kérésekre alkalmas. Amikor azonban a felhasználó olyan fejlett analitikát próbál végrehajtani, amely interaktív és iteratív feladatokat tartalmaz, amelyek elvégzéséhez több map és reduce folyamatra van szükség, számos fájl jön létre a map és reduce fázisok között. Ez a feladat hatékonyságának csökkenését eredményezi.
-
A legtöbb kezdő programozó nem tud a Hadooppal dolgozni, mivel a Mapreduce működése magas szintű java-ismereteket igényel. Ez ahhoz vezet, hogy az SQL-t részesítik előnyben a Hadoop-pal szemben, mivel az SQL könnyen kezelhető a belépő szintű programozók számára.
-
A Hadoop egy összetett platform, és összetett szintű ismereteket igényel az olyan funkciók, mint a biztonsági protokollok engedélyezéséhez.
-
A Hadoop korlátozott eszköztárral rendelkezik, amely a metaadatok kezeléséhez vagy az adatminőség tisztításához, biztosításához és kezeléséhez szükséges.
-
A Hadoop komplex felépítése miatt nem képes hatékonyan kezelni a kis méretű fájlokat.
Végszavak
A következtetés az, hogy a Hadoop a Big data legigazibb és legvonzóbb eszköze. Hatalmas adatcsoportot gyűjt össze egy kiosztott rendszerben, és az adatokat egyidejűleg egy csomó csomóponton működteti.
Másrészt a MongoDB híres az éles teljesítményéről vagy megvalósításáról, vezető rendelkezésre állásáról és spontán skálázásáról.
A Hadoop és a MongoDB is nagyszerű választás, amikor az adatelemzésről beszélünk. Bár sok hasonlóságuk van, mint például a nyílt forráskódú, sémamentes, MapReduce és NoSQL, az adatfeldolgozás és -tárolás megközelítése eltérő.
Ebben a blogban mindkettő funkcionalitását és korlátait felsoroltuk ön előtt, hogy eldönthesse, melyik a jobb. Reméljük, hogy a blog informatív, és sikerült hozzáadott értéket teremtenünk az Ön tudásához.