Hadoop vs MongoDB: Which is better?

De hoeveelheid gegevens die wordt geproduceerd in de wereld van vandaag, de groei is niets minder dan enorm. De snelheid waarmee gegevens worden geproduceerd over de hele wereld, is de hoeveelheid verdubbelt in omvang om de twee jaar.

Dit leidt tot een schatting van Statista dat tegen het jaar 2024 de hoeveelheid beschikbare gegevens 159 zettabytes of 159 biljoen gigabytes zal bedragen.

Om dergelijke enorme hoeveelheden geproduceerde gegevens te beheren en te gebruiken, maken datawetenschappers over de hele wereld gebruik van big data-analysetools. Hadoop en MongoDB behoren tot die tools.

In deze blog zullen we leren hoe MongoDB en Hadoop verschillend werken op een enorme hoeveelheid gegevens met behulp van hun specifieke componenten.

In het kort, MongoDB is een zeer beroemde NoSQL database en houdt informatie in de JSON setup terwijl Hadoop is een beroemde Big data tool die is gebouwd om de grootte van een server tot duizenden machines of systemen waar elk systeem is het mogelijk lokale berekening en opslag.

“Als we gegevens hebben, laten we dan naar gegevens kijken. Als we alleen meningen hebben, laten we dan de mijne nemen.”

– Jim Barksdale, voormalig CEO van Netscape

Inleiding

Omdat er zoveel gegevens worden geproduceerd, zullen de traditionele methoden om gegevens op te slaan en te verwerken in de komende tijd niet meer geschikt zijn. De traditionele methode staat bekend als Big Data Analytics en heeft de afgelopen jaren veel aan populariteit gewonnen. Het bestaat nu al meer dan een decennium.

Om deze enorme hoeveelheid gegevens op te slaan en te verwerken, zijn verschillende Big Data technologieën gemaakt die kunnen helpen om de gegevens in de komende tijd te structureren. Dit heeft geleid tot 150 NoSQL oplossingen op dit moment.

(Meer te leren, dit is hoe Big data analytics vorm geeft aan IoT).

Deze oplossingen zijn platforms die niet worden aangedreven door de niet-relationele database en worden vaak geassocieerd met Big Data. Ze kwalificeren echter niet allemaal als Big Data-oplossing.

Hoewel het aantal oplossingen misschien indrukwekkend lijkt, moeten veel van deze technologieën in combinatie met elkaar worden gebruikt. Ook zijn ze op maat gemaakt voor nichemarkten of hebben ze een lage adoptiegraad in hun beginstadium.

Van deze vele NoSQL-oplossingen hebben sommige een aanzienlijke mate van populariteit verworven. Twee van deze populaire oplossingen zijn Hadoop en MongoDB.

Hoewel beide oplossingen veel overeenkomsten vertonen in termen van kenmerken als geen schema, open-source, NoSQL, en MapReduce, is hun methodologie voor het opslaan en verwerken van gegevens significant verschillend.

Hier wordt gekeken naar de verschillen tussen MongoDB en Hadoop op basis van

1. Geschiedenis van de platforms

2. De functie van de platforms

3. Limitaties van de platforms

Geschiedenis van de platforms

MongoDB

De databaseoplossing MongoDB werd oorspronkelijk in 2007 ontwikkeld door een bedrijf genaamd 10gen, dat nu bekend staat als MongoDB. Het werd ontwikkeld als een cloud-gebaseerde app engine met een motief voor het uitvoeren van meerdere diensten en software.

• Het bedrijf ontwikkelde twee componenten-Babble en MongoDB. Het product kon zijn sporen niet nalaten en leidde bijgevolg tot het schrappen van de toepassing en het vrijgeven van MongoDB als een open-sourceproject.

• Nadat MongoDB werd gelanceerd als open-source software, nam het een hoge vlucht en kreeg het de steun van een groeiende gemeenschap. Er vonden meerdere verbeteringen plaats met de bedoeling het platform te verbeteren en te integreren.

• MongoDB kan worden beschouwd als een effectieve Big Data-oplossing. Het is echter belangrijk om te onthouden dat het een platform voor algemene doeleinden is dat is ontworpen om de bestaande DBMS-systemen te vervangen of te verbeteren.

Hadoop

In tegenstelling tot MongoDB is Hadoop vanaf het allereerste begin een open-sourceproject geweest. Het is ontwikkeld door Doug Cutting en is voortgekomen uit een project genaamd Nutch, een open-source webcrawler uit 2002.

• Nutch heeft na de lancering enkele jaren het spoor van Google gevolgd. Toen Google bijvoorbeeld zijn gedistribueerde bestandssysteem of GFS uitbracht, kwam Nutch ook met dat van hen en noemde het NDFS.

• Ook toen Google in 2004 met het concept MapReduce kwam, kondigde Nutch in 2005 aan MapReduce te gaan gebruiken. Vervolgens werd Hadoop in 2007 officieel uitgebracht.

• Hadoop voerde het concept van Nutch door en werd een platform om enorme hoeveelheden gegevens parallel te verwerken over de clusters van commodity-hardware.

Functionaliteit van MongoDB en Hadoop

De traditionele relationele databasemanagementsystemen of RDBMS zijn ontworpen rond schema’s en tabellen die helpen bij het organiseren en structureren van gegevens in kolommen en rijenformaat.

De meeste van de huidige databasesystemen zijn RDBMS en dat zal in de komende tijd nog een aanzienlijk aantal jaren zo blijven. (Begrijp het verschil tussen data lakes en data Warehouses & databases).

Hoewel RDBMS nuttig is voor veel organisaties, is het wellicht niet voor elk geval geschikt om te gebruiken. Problemen met schaalbaarheid en replicatie van gegevens worden vaak ondervonden met deze systemen als het gaat om het beheren van gegevens in grote hoeveelheden.

MongoDB

Omdat MongoDB een document-georiënteerd database management systeem is, slaat het gegevens op in verzamelingen. Deze gegevensvelden kunnen eenmaal worden bevraagd, wat in tegenstelling staat tot de meervoudige bevragingen die door het RDBMS worden vereist.

• MongoDB slaat gegevens op in Binary JSON of BSON. Deze gegevens zijn gemakkelijk beschikbaar voor ad-hocquery’s, replicatie, indexering en zelfs MapReduce-aggregatie.

• De taal die wordt gebruikt om MongoDB te schrijven is C++ en kan zowel op Windows als op een Linux-systeem worden gebruikt.

• Maar aangezien MongoDB wordt beschouwd voor realtime projecten met een lage latentie, zouden Linux-machines de ideale keuze voor MongoDB moeten zijn als efficiëntie is vereist.

• Eén van de belangrijkste verschillen tussen MongoDB en Hadoop is dat MongoDB een database is, terwijl Hadoop bestaat uit meerdere softwarecomponenten waarmee een kader voor gegevensverwerking kan worden gecreëerd.

Hadoop

Hadoop is een kader dat bestaat uit een software-ecosysteem. Hadoop Distributed File System of HDFS en MapReduce, geschreven in Java, zijn de belangrijkste onderdelen van Hadoop.

Een verzameling van diverse andere Apache-producten vormt de secundaire componenten van Hadoop. Deze producten zijn onder meer Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop en Flume.

• Hive is bedoeld om query’s uit te voeren op gegevens, terwijl Pig bedoeld is voor het analyseren van enorme gegevensreeksen. HBase is een kolomgeoriënteerde database, Oozie helpt bij het plannen van taken voor Hadoop, en Sqoop wordt gebruikt voor het maken van een interface met andere systemen, zoals RDBMS, BI of analyse. (Meer informatie over de beste BI-tools en -technieken)

• Hadoop is zo ontworpen dat het op clusters van commodity-hardware kan draaien. Hadoop kan ook gegevens van elk formaat gebruiken, waaronder geaggregeerde gegevens uit meerdere bronnen.

• In Hadoop wordt de distributie van gegevens beheerd door het HDFS. Het biedt ook een optionele gegevensstructuur die is geïmplementeerd met HBase. Dit helpt bij het structureren van gegevens in kolommen.

• Dit in tegenstelling tot de gegevensstructurering van RDBMS, die tweedimensionaal is en de gegevens in kolommen en rijen verdeelt. Software zoals Solr wordt gebruikt om de gegevens in Hadoop te indexeren.

Beperkingen van Hadoop en MongoDB

Zowel MongoDB als Hadoop beschikken over geweldige functies, maar ze hebben ook hun beperkingen. We hebben een lijst van enkele van de beperkingen van zowel de platforms, zodat u kunt beslissen over die is minder beperkt.

MongoDB

Hoewel MongoDB veel functionaliteiten bevat, heeft het zijn eigen set van beperkingen, zoals:

• Om gebruik te maken van joins, moet een gebruiker handmatig codes invoeren. Dit kan leiden tot een tragere uitvoering en prestaties die niet optimaal zijn.

• Als een gebruiker zonder joins wil werken, betekent het ontbreken van joins dat MongoDB meer geheugen nodig heeft omdat alle bestanden dan van schijf naar geheugen moeten worden gemapt.

• Documentgrootte mag niet groter zijn dan 16 MB

• De nesting-functionaliteit is beperkt en mag niet groter zijn dan 100 niveaus.

Hadoop

Hadoop is een geweldig platform voor de analyse van grote hoeveelheden gegevens, maar heeft ook enkele beperkingen, zoals:

• Hadoop maakt gebruik van MapReduce, dat dankzij de programmering geschikt is voor eenvoudige verzoeken. Maar als een gebruiker geavanceerde analyses probeert uit te voeren met interactieve en iteratieve taken waarvoor meerdere maps en reduce-processen nodig zijn, worden tussen de map- en reduce-fasen talloze bestanden aangemaakt. Dit leidt tot een afname van de efficiëntie van de taak.

• De meeste beginnende programmeurs kunnen niet met Hadoop werken omdat de werking van Mapreduce veel javavaardigheden vereist. Dit leidt tot een voorkeur voor SQL boven Hadoop, omdat SQL gemakkelijk te bedienen is voor beginnende programmeurs.

• Hadoop is een complex platform en vereist een complex kennisniveau om functies zoals beveiligingsprotocollen mogelijk te maken.

• Hadoop beschikt over een beperkte reeks hulpprogramma’s die nodig zijn voor het verwerken van metagegevens of voor het opschonen, waarborgen en beheren van gegevenskwaliteit.

• Hadoop kan kleine bestanden niet efficiënt beheren vanwege het complexe ontwerp.

Final Words

Geconcludeerd wordt dat Hadoop het meest echte en aantrekkelijke hulpmiddel is bij Big Data. Het verzamelt een enorme groep gegevens in een toegewezen systeem en exploiteert de gegevens tegelijkertijd op een bos van nodes.

Op de andere kant, MongoDB is beroemd om scherpe prestaties of uitvoering, toonaangevende beschikbaarheid en spontane schalen.

Zowel Hadoop en MongoDB zijn geweldige keuzes als we het hebben over data-analyse. Hoewel ze veel overeenkomsten delen, zoals open-source, schema-free, MapReduce, en NoSQL, is hun benadering van gegevensverwerking en opslag verschillend.

In deze blog hebben we beide functionaliteiten en beperkingen voor u op een rijtje gezet, zodat u kunt beslissen welke beter is. We hopen dat de blog informatief is en waarde heeft kunnen toevoegen aan uw kennis.