Hadoop vs MongoDB: quale è meglio?

La quantità di dati che viene prodotta nel mondo di oggi, la crescita è a dir poco tremenda. La velocità con cui i dati vengono prodotti in tutto il mondo, la quantità raddoppia ogni due anni.

Questo porta ad una stima di Statista che entro l’anno 2024, la quantità di dati a disposizione raggiungerà 159 zettabyte o 159 trilioni di gigabyte.

Per gestire e fare uso di tali enormi quantità di dati prodotti, gli scienziati dei dati in tutto il mondo stanno facendo uso di strumenti di analisi dei grandi dati. Hadoop e MongoDB sono tra questi strumenti.

In questo blog, impareremo come MongoDB e Hadoop operano in modo diverso su una grande quantità di dati utilizzando i suoi particolari componenti.

In breve, MongoDB è un database NoSQL molto famoso e mantiene le informazioni nella configurazione JSON mentre Hadoop è un famoso strumento di Big data che è costruito per dimensionare da un server a migliaia di macchine o sistemi dove ogni sistema sta permettendo il calcolo e la memorizzazione locale.

“Se abbiamo dati, guardiamo i dati. Se abbiamo solo opinioni, andiamo con le mie”.

– Jim Barksdale, ex CEO di Netscape

Introduzione

Con così tanti dati prodotti, i metodi tradizionali di memorizzazione ed elaborazione dei dati non saranno più adatti nei prossimi tempi. Il metodo tradizionale è noto come Big Data Analytics e ha guadagnato molta popolarità negli ultimi anni. Esiste ormai da più di un decennio.

Per memorizzare ed elaborare questa enorme quantità di dati, sono state realizzate diverse tecnologie Big Data che possono aiutare a strutturare i dati nei prossimi tempi. Questo ha portato a 150 soluzioni NoSQL in questo momento.

(Più da imparare, ecco come l’analitica dei Big Data sta dando forma all’IoT).

Queste soluzioni sono piattaforme che non sono guidate dal database non relazionale e sono spesso associate ai Big Data. Tuttavia, non tutte si qualificano come una soluzione Big Data.

Anche se il numero di soluzioni potrebbe sembrare davvero impressionante, molte di queste tecnologie devono essere usate in congiunzione l’una con l’altra. Inoltre, queste sono personalizzate per mercati di nicchia o possono avere un basso tasso di adozione nelle loro fasi iniziali.

Tra queste molte soluzioni NoSQL, alcune hanno guadagnato una notevole quantità di popolarità. Due di queste soluzioni popolari sono Hadoop e MongoDB.

Anche se entrambe le soluzioni condividono molte somiglianze in termini di caratteristiche come assenza di schema, open-source, NoSQL e MapReduce, la loro metodologia per la memorizzazione e l’elaborazione dei dati è significativamente diversa.

Ecco le differenze tra MongoDB e Hadoop basate su

1. Storia delle piattaforme

2. La funzione delle piattaforme

3. Limitazioni delle piattaforme

Storia delle piattaforme

MongoDB

La soluzione database MongoDB è stata originariamente sviluppata nel 2007 da una società chiamata 10gen che ora è conosciuta come MongoDB. È stato sviluppato come un motore di app basato su cloud con un motivo per eseguire più servizi e software.

• L’azienda ha sviluppato due componenti-Babble e MongoDB. Il prodotto non poteva lasciare il segno e di conseguenza ha portato alla rottamazione dell’applicazione e al rilascio di MongoDB come progetto open-source.

• Dopo il suo lancio come software open-source, MongoDB è decollato e ha ottenuto il sostegno di una comunità crescente. Ci sono stati molteplici miglioramenti che hanno avuto luogo con l’intenzione di migliorare e integrare la piattaforma.

• MongoDB può essere considerato un’efficace soluzione Big Data. Tuttavia, è importante ricordare che si tratta di una piattaforma generica progettata per sostituire o migliorare i sistemi DBMS esistenti.

Hadoop

A differenza di MongoDB, Hadoop è stato un progetto open-source fin dall’inizio. È stato creato da Doug Cutting e ha avuto origine da un progetto chiamato Nutch, che era un crawler web open-source creato nel 2002.

• Dopo il suo lancio, Nutch ha seguito le orme di Google per diversi anni. Per esempio, quando Google ha rilasciato il suo Distributed File System o GFS, anche Nutch ha presentato il suo e lo ha chiamato NDFS.

• Similmente, quando Google ha presentato il concetto di MapReduce nel 2004, anche Nutch ha annunciato l’adozione di MapReduce nel 2005. Poi, nel 2007, Hadoop è stato rilasciato ufficialmente.

• Hadoop ha portato avanti il concetto di Nutch ed è diventato una piattaforma per elaborare in parallelo enormi quantità di dati attraverso i cluster di hardware commodity.

Funzionalità di MongoDB e Hadoop

I tradizionali sistemi di gestione di database relazionali o RDBMS sono progettati intorno a schemi e tabelle che aiutano ad organizzare e strutturare i dati in colonne e righe.

La maggior parte degli attuali sistemi di database sono RDBMS e continueranno ad essere così per un numero significativo di anni nel tempo a venire. (Capire la differenza tra laghi di dati e magazzini di dati & database).

Anche se RDBMS è utile per molte organizzazioni, potrebbe non essere adatto a tutti i casi di utilizzo. I problemi con la scalabilità e la replicazione dei dati sono spesso incontrati con questi sistemi quando si tratta di gestire dati in grandi quantità.

MongoDB

Siccome MongoDB è un sistema di gestione di database orientato ai documenti, memorizza i dati in collezioni. Questi campi di dati possono essere interrogati una volta sola, il che è opposto alle query multiple richieste dagli RDBMS.

• MongoDB memorizza i dati in JSON binario o BSON. Questi dati sono facilmente disponibili per qualsiasi query ad-hoc, replica, indicizzazione e persino aggregazione MapReduce.

• Il linguaggio usato per scrivere MongoDB è C++ e può essere distribuito sia su Windows che su un sistema Linux.

• Tuttavia, poiché MongoDB è considerato per progetti in tempo reale a bassa latenza, le macchine Linux dovrebbero essere la scelta ideale per MongoDB se è richiesta efficienza.

• Una delle principali differenze tra MongoDB e Hadoop è che MongoDB è un database mentre Hadoop consiste di più componenti software che possono creare un framework di elaborazione dati.

Hadoop

Hadoop è un framework che consiste in un ecosistema software. Hadoop Distributed File System o HDFS e MapReduce, scritti in Java, sono i componenti principali di Hadoop.

Un insieme di diversi altri prodotti Apache forma i componenti secondari di Hadoop. Questi prodotti includono Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop e Flume.

• Mentre Hive è per l’interrogazione dei dati, Pig è per fare un’analisi di enormi insiemi di dati. HBase è un database orientato alle colonne, Oozie aiuta nella pianificazione dei lavori per Hadoop, e Sqoop è usato per creare un’interfaccia con altri sistemi che possono includere RDBMS, BI, o analisi. (Per saperne di più sui migliori strumenti e tecniche di BI)

• Il design di Hadoop è tale che funziona su cluster di hardware di base. Ha anche la capacità di consumare qualsiasi formato di dati, che include dati aggregati presi da fonti multiple.

• In Hadoop, la distribuzione dei dati è gestita da HDFS. Fornisce anche una struttura dati opzionale che è implementata con HBase. Questo aiuta nella strutturazione dei dati in colonne.

• Questo è diverso dalla strutturazione dei dati di RDBMS che è bidimensionale e assegna i dati in colonne e righe. Un software come Solr è usato per indicizzare i dati in Hadoop.

Limitazioni di Hadoop e MongoDB

Sia MongoDB che Hadoop presentano grandi caratteristiche ma hanno anche i loro limiti. Abbiamo elencato alcune delle limitazioni di entrambe le piattaforme in modo che possiate decidere quale sia meno limitata.

MongoDB

Anche se MongoDB incorpora un sacco di funzionalità, ma ha il suo set di limitazioni, come:

• Per fare uso di join, un utente deve inserire manualmente i codici. Questo può portare a un’esecuzione più lenta e a prestazioni non ottimali.

• Se un utente desidera procedere senza join, allora la mancanza di join significa che MongoDB richiede più memoria perché tutti i file dovranno essere mappati dal disco alla memoria.

• La dimensione del documento non può superare i 16MB

• La funzionalità di annidamento è limitata e non può superare i 100 livelli.

Hadoop

Essendo una grande piattaforma per l’analisi di grandi dati, anche Hadoop ha alcune limitazioni, come:

• Hadoop fa uso di MapReduce che è adatto per richieste semplici grazie alla sua programmazione. Ma quando un utente cerca di eseguire analisi avanzate che coinvolgono compiti interattivi e iterativi che richiedono più mappe e processi di riduzione per essere completati, vengono creati numerosi file tra le fasi di mappa e riduzione. Questo si traduce in una diminuzione dell’efficienza del compito.

• La maggior parte dei programmatori entry-level non sono in grado di lavorare con Hadoop poiché il funzionamento di Mapreduce richiede elevate competenze java. Questo porta a preferire SQL a Hadoop perché SQL è facile da usare per i programmatori entry-level.

• Hadoop è una piattaforma complessa e richiede un livello complesso di conoscenza per abilitare funzioni come i protocolli di sicurezza.

• Hadoop ha una suite limitata di strumenti necessari per gestire i metadati o per pulire, assicurare e gestire la qualità dei dati.

• Hadoop non può gestire in modo efficiente file di piccole dimensioni a causa del suo design complesso.

Parole finali

Si conclude che Hadoop è lo strumento più genuino e attraente nei Big data. Raccoglie un gruppo massiccio di dati in un sistema allocato e gestisce i dati simultaneamente su un gruppo di nodi.

D’altra parte, MongoDB è famoso per le prestazioni taglienti o l’implementazione, la disponibilità leader e lo scaling spontaneo.

Sia Hadoop che MongoDB sono ottime scelte quando si parla di analisi dei dati. Anche se condividono molte somiglianze come open-source, schema-free, MapReduce e NoSQL, il loro approccio all’elaborazione e allo stoccaggio dei dati è diverso.

In questo blog, abbiamo elencato entrambe le funzionalità e le limitazioni davanti a voi in modo che possiate decidere quale sia meglio. Speriamo che il blog sia informativo e che sia stato in grado di aggiungere valore alla vostra conoscenza.

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