Ilość danych, które są produkowane w dzisiejszym świecie, wzrost nie jest niczym innym, jak tylko ogromnym. Szybkość, z jaką dane są produkowane na całym świecie, podwaja się co dwa lata.
To prowadzi do oszacowania przez Statista, że do roku 2024, ilość danych w zasięgu ręki osiągnie 159 zettabajtów lub 159 trylionów gigabajtów.
Do zarządzania i korzystania z tak ogromnych ilości danych produkowanych, naukowcy danych na całym świecie korzystają z narzędzi analitycznych big data. Hadoop i MongoDB są jednymi z tych narzędzi.
W tym blogu dowiemy się, jak MongoDB i Hadoop działają inaczej na ogromnych ilościach danych przy użyciu swoich poszczególnych komponentów.
W skrócie, MongoDB jest bardzo znaną bazą danych NoSQL i przechowuje informacje w konfiguracji JSON, podczas gdy Hadoop jest znanym narzędziem Big data, które jest skonstruowane do rozmiaru od jednego serwera do tysięcy maszyn lub systemów, w których każdy system pozwala na lokalne obliczenia i przechowywanie.
„Jeśli mamy dane, spójrzmy na dane. Jeśli wszystko, co mamy, to opinie, idźmy z moją.”
– Jim Barksdale, były dyrektor generalny Netscape
Wprowadzenie
Przy tak dużej ilości wytwarzanych danych tradycyjne metody przechowywania i przetwarzania danych nie będą odpowiednie w nadchodzącym czasie. Tradycyjna metoda jest znana jako Big Data Analytics i zyskała dużą popularność w ostatnich latach. Istnieje ona już od ponad dekady.
Do przechowywania i przetwarzania tej ogromnej ilości danych, kilka technologii Big Data zostały wykonane, które mogą pomóc w strukturze danych w nadchodzących czasach. Doprowadziło to do powstania 150 rozwiązań NoSQL już teraz.
(Więcej do nauki, oto jak analityka Big Data kształtuje IoT).
Rozwiązania te są platformami, które nie są napędzane przez nierelacyjną bazę danych i są często kojarzone z Big Data. Jednak nie wszystkie z nich kwalifikują się jako rozwiązanie Big Data.
Mimo że liczba rozwiązań może wyglądać naprawdę imponująco, wiele z tych technologii musi być używanych w połączeniu ze sobą. Ponadto są one dostosowane do rynków niszowych lub mogą mieć niski wskaźnik przyjęcia na początkowych etapach.
Wśród tych wielu rozwiązań NoSQL niektóre zyskały znaczną popularność. Dwa z tych popularnych rozwiązań to Hadoop i MongoDB.
Mimo że oba rozwiązania mają wiele podobieństw pod względem cech, takich jak brak schematu, open-source, NoSQL i MapReduce, ich metodologia przechowywania i przetwarzania danych jest znacząco różna.
Patrząc na różnice między MongoDB i Hadoop w oparciu o
-
Historię platform
-
Funkcję platform
-
Ograniczenia platform
Historia platform
MongoDB
Rozwiązanie bazodanowe MongoDB zostało pierwotnie opracowane w 2007 roku przez firmę o nazwie 10gen, która obecnie jest znana jako MongoDB. Został on opracowany jako oparty na chmurze silnik aplikacji z motywem do uruchamiania wielu usług i oprogramowania.
-
Firma opracowała dwa komponenty-Babble i MongoDB. Produkt nie mógł pozostawić po sobie śladu, co w konsekwencji doprowadziło do zezłomowania aplikacji i wypuszczenia MongoDB jako projektu open-source.
-
Po uruchomieniu jako oprogramowanie open-source, MongoDB wystartowało i zyskało wsparcie rosnącej społeczności. Wprowadzono wiele ulepszeń, które miały na celu usprawnienie i zintegrowanie platformy.
-
MongoDB może być uważane za efektywne rozwiązanie Big Data. Należy jednak pamiętać, że jest to platforma ogólnego przeznaczenia, która została zaprojektowana w celu zastąpienia lub ulepszenia istniejących systemów DBMS.
Hadoop
W przeciwieństwie do MongoDB, Hadoop od samego początku był projektem open-source. Został on stworzony przez Douga Cuttinga i wywodzi się z projektu o nazwie Nutch, który był open-source’owym crawlerem internetowym stworzonym w 2002 roku.
-
Po swojej premierze, Nutch podążał śladami Google przez kilka lat. Na przykład, kiedy Google wydało swój rozproszony system plików lub GFS, Nutch również wymyślił swój własny i nazwał go NDFS.
-
Podobnie, kiedy Google wymyśliło koncepcję MapReduce w 2004 roku, Nutch również ogłosił przyjęcie MapReduce w 2005 roku. Następnie, w 2007 roku, Hadoop został oficjalnie wydany.
-
Hadoop przeniósł koncepcję z Nutch i stał się platformą do równoległego przetwarzania ogromnych ilości danych w klastrach sprzętu klasy commodity.
Funkcjonalność MongoDB i Hadoop
Tradycyjne systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych lub RDBMS są zaprojektowane wokół schematów i tabel, które pomagają w organizowaniu i strukturyzacji danych w formacie kolumn i wierszy.
Większość obecnych systemów baz danych to RDBMS i tak będzie jeszcze przez wiele lat w nadchodzącym czasie. (Zrozumieć różnicę między jeziorami danych i Hurtownie danych & baz danych).
Mimo że RDBMS jest przydatny dla wielu organizacji, może nie być odpowiedni dla każdego przypadku do użycia. Problemy ze skalowalnością i replikacją danych są często spotykane w tych systemach, jeśli chodzi o zarządzanie danymi w dużych ilościach.
MongoDB
Ponieważ MongoDB jest systemem zarządzania bazą danych zorientowanym na dokumenty, przechowuje dane w kolekcjach. Te pola danych mogą być zapytane raz, co jest przeciwieństwem wielokrotnych zapytań wymaganych przez RDBMS.
-
MongoDB przechowuje dane w formacie binarnym JSON lub BSON. Dane te są łatwo dostępne dla wszelkich zapytań ad-hoc, replikacji, indeksowania, a nawet agregacji MapReduce.
-
Językiem używanym do napisania MongoDB jest C++ i może on być wdrożony zarówno w systemie Windows, jak i Linux.
-
Jednakże, ponieważ MongoDB jest rozważany dla projektów czasu rzeczywistego o niskich opóźnieniach, maszyny linuksowe powinny być idealnym wyborem dla MongoDB, jeśli wymagana jest wydajność.
-
Jedną z głównych różnic między MongoDB a Hadoop jest to, że MongoDB jest bazą danych, podczas gdy Hadoop składa się z wielu komponentów oprogramowania, które mogą tworzyć ramy przetwarzania danych.
Hadoop
Hadoop to ramy, które składają się z ekosystemu oprogramowania. Hadoop Distributed File System lub HDFS i MapReduce, napisane w języku Java, są podstawowymi składnikami Hadoop.
Zbiór kilku innych produktów Apache tworzy drugorzędne składniki Hadoop. Produkty te obejmują Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop i Flume.
-
Podczas gdy Hive służy do odpytywania danych, Pig służy do wykonywania analiz ogromnych zbiorów danych. HBase to baza danych zorientowana na kolumny, Oozie pomaga w planowaniu zadań dla Hadoop, a Sqoop służy do tworzenia interfejsu z innymi systemami, które mogą obejmować RDBMS, BI lub analitykę. (Dowiedz się więcej o najlepszych narzędziach i technikach BI)
-
Projekt Hadoop jest taki, że działa na klastrach sprzętu klasy commodity. Ma również możliwość konsumowania danych w dowolnym formacie, w tym danych zagregowanych pochodzących z wielu źródeł.
-
W Hadoop dystrybucja danych jest zarządzana przez HDFS. Zapewnia on również opcjonalną strukturę danych, która jest zaimplementowana za pomocą HBase. Pomaga to w strukturyzacji danych w kolumny.
-
To jest w przeciwieństwie do strukturyzacji danych w RDBMS, która jest dwuwymiarowa i przydziela dane do kolumn i wierszy. Oprogramowanie takie jak Solr jest używane do indeksowania danych w Hadoop.
Ograniczenia Hadoop i MongoDB
Zarówno MongoDB jak i Hadoop posiadają wspaniałe cechy, ale mają też swoje ograniczenia. Wymieniliśmy niektóre z ograniczeń obu platform, abyś mógł zdecydować, która z nich jest mniej ograniczona.
MongoDB
Mimo, że MongoDB zawiera wiele funkcjonalności, ale ma swój własny zestaw ograniczeń, takich jak:
-
Aby korzystać z połączeń, użytkownik musi ręcznie wprowadzać kody. Może to prowadzić do wolniejszego wykonywania i mniejszej niż optymalna wydajności.
-
Jeśli użytkownik chce działać bez złączeń, to brak złączeń będzie oznaczał, że MongoDB wymaga więcej pamięci, ponieważ wszystkie pliki będą musiały zostać zmapowane z dysku do pamięci.
-
Rozmiar dokumentu nie może przekraczać 16MB
-
Funkcjonalność zagnieżdżania jest ograniczona i nie może przekraczać 100 poziomów.
Hadoop
Będąc świetną platformą do analizy dużych danych, Hadoop ma również pewne ograniczenia, takie jak:
-
Hadoop korzysta z MapReduce, która jest odpowiednia dla prostych żądań ze względu na jej programowanie. Ale kiedy użytkownik próbuje wykonać zaawansowaną analitykę, która obejmuje interaktywne i iteracyjne zadania, które wymagają wielu map i procesów redukcji, aby zakończyć, liczne pliki są tworzone między fazami map i redukcji. Powoduje to spadek wydajności zadania.
-
Większość początkujących programistów nie jest w stanie pracować z Hadoopem, ponieważ obsługa Mapreduce wymaga wysokich umiejętności posługiwania się językiem Java. Prowadzi to do preferowania SQL zamiast Hadoop, ponieważ SQL jest łatwy w obsłudze dla początkujących programistów.
-
Hadoop jest złożoną platformą i wymaga złożonego poziomu wiedzy, aby umożliwić działanie takich funkcji, jak protokoły bezpieczeństwa.
-
Hadoop ma ograniczony zestaw narzędzi wymaganych do obsługi metadanych lub do oczyszczania danych, zapewniania ich jakości i zarządzania nimi.
-
Hadoop nie może efektywnie zarządzać małymi plikami ze względu na swoją złożoną konstrukcję.
Słowa końcowe
Wnioskuje się, że Hadoop jest najbardziej oryginalnym i atrakcyjnym narzędziem w Big data. Gromadzi ogromną grupę danych w przydzielonym systemie i operuje danymi jednocześnie na grupie węzłów.
Z drugiej strony, MongoDB jest znany z ostrej wydajności lub wdrożenia, wiodącej dostępności i spontanicznego skalowania.
Oba Hadoop i MongoDB są świetnymi wyborami, gdy mówimy o analityce danych. Chociaż mają wiele podobieństw, takich jak open-source, schema-free, MapReduce i NoSQL, ich podejście do przetwarzania i przechowywania danych jest inne.
W tym blogu, mamy wymienione zarówno funkcjonalności i ograniczenia przed tobą tak, że można zdecydować, który jest lepszy. Mamy nadzieję, że blog jest pouczający i był w stanie dodać wartość do Twojej wiedzy.
.