A quantidade de dados que está sendo produzida no mundo de hoje, o crescimento é nada menos do que tremendo. A velocidade a que os dados estão sendo produzidos em todo o mundo, a quantidade está dobrando de tamanho a cada dois anos.
Isto leva a uma estimativa da Statista que, até o ano 2024, a quantidade de dados em questão atingirá 159 zettabytes ou 159 trilhões de gigabytes.
Para gerenciar e fazer uso de tão grande quantidade de dados produzidos, cientistas de dados em todo o mundo estão fazendo uso de grandes ferramentas de análise de dados. Hadoop e MongoDB estão entre essas ferramentas.
Neste blog, vamos aprender como MongoDB e Hadoop operam de forma diferente em uma enorme quantidade de dados usando seus componentes particulares.
Em resumo, MongoDB é um banco de dados NoSQL muito famoso e mantém informações na configuração JSON enquanto Hadoop é uma famosa ferramenta de dados Big que é construída para dimensionar desde um servidor até milhares de máquinas ou sistemas onde cada sistema está permitindo cálculo e armazenamento local.
“Se nós temos dados, vamos olhar para os dados. Se tudo o que temos são opiniões, vamos com as minhas”.
– Jim Barksdale, antigo CEO da Netscape
Introdução
Com tantos dados sendo produzidos, os métodos tradicionais de armazenamento e processamento de dados não serão adequados nos próximos tempos. O método tradicional tem sido conhecido como Big Data Analytics e tem ganho muita popularidade nos últimos anos. Ele já existe há mais de uma década.
Para armazenar e processar esta quantidade maciça de dados, várias tecnologias de dados grandes foram feitas que podem ajudar a estruturar os dados nos tempos vindouros. Isto levou a 150 soluções NoSQL agora mesmo.
(Mais para aprender, é assim que a análise de dados Big Data está moldando o IoT).
Estas soluções são plataformas que não são conduzidas pelo banco de dados não-relacional e são frequentemente associadas com Big Data. No entanto, nem todas elas se qualificam como uma solução de Grandes Dados.
Embora o número de soluções possa parecer realmente impressionante, muitas dessas tecnologias têm que ser usadas em conjunto umas com as outras. Além disso, estas são personalizadas para nichos de mercado ou podem ter uma baixa taxa de adopção nas suas fases iniciais.
Sair destas muitas soluções NoSQL, algumas ganharam uma quantidade substancial de popularidade. Duas dessas soluções populares são o Hadoop e o MongoDB.
Embora ambas as soluções partilhem muitas semelhanças em termos de características como nenhum esquema, código aberto, NoSQL, e MapReduce, a sua metodologia de armazenamento e processamento de dados é significativamente diferente.
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Aqui estão as diferenças entre MongoDB e Hadoop baseadas em
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História das plataformas
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A função das plataformas
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Limitações das plataformas
História das plataformas
MongoDB
A solução de base de dados MongoDB foi originalmente desenvolvida em 2007 por uma empresa chamada 10gen que agora é conhecida como MongoDB. Ela foi desenvolvida como um motor de aplicação baseado em nuvem com um motivo para executar vários serviços e software.
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A empresa desenvolveu dois componentes-Babble e MongoDB. O produto não pôde deixar sua marca e consequentemente levou ao abandono da aplicação e ao lançamento do MongoDB como um projeto open-source.
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Pós seu lançamento como software de código aberto, MongoDB decolou e ganhou o apoio de uma comunidade crescente. Houve várias melhorias que tiveram lugar com a intenção de melhorar e integrar a plataforma.
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MongoDB pode ser considerado uma solução eficaz de Grandes Dados. Entretanto, é importante lembrar que é uma plataforma de uso geral que foi projetada para substituir ou melhorar os sistemas de SGBD existentes.
Hadoop
Unlike MongoDB, Hadoop tinha sido um projeto de código aberto desde o início. Ele foi criado por Doug Cutting e originou-se de um projeto chamado Nutch, que era um rastreador web open-source criado em 2002.
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Após seu lançamento, Nutch seguiu os passos do Google por vários anos. Por exemplo, quando o Google lançou seu Sistema de Arquivos Distribuídos ou GFS, Nutch também surgiu com o deles e o chamou de NDFS.
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Simplesmente, quando o Google surgiu com o conceito do MapReduce em 2004, Nutch também anunciou a adoção do MapReduce em 2005. Então, em 2007, o Hadoop foi lançado oficialmente.
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Hadoop levou adiante o conceito de Nutch e se tornou uma plataforma para processar paralelamente enormes quantidades de dados através dos clusters de commodity hardware.
Funcionalidade do MongoDB e Hadoop
Os tradicionais sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais ou RDBMS são projetados em torno de esquemas e tabelas que ajudam na organização e estruturação de dados em formato de colunas e linhas.
A maior parte dos sistemas actuais de bases de dados são RDBMS e continuará a ser assim durante um número significativo de anos nos próximos tempos. (Entenda a diferença entre lagos de dados e armazéns de dados & bancos de dados).
Embora RDBMS seja útil para muitas organizações, ele pode não ser adequado para todos os casos de uso. Problemas com escalabilidade e replicação de dados são frequentemente encontrados com esses sistemas quando se trata de gerenciar dados em grandes quantidades.
MongoDB
Desde que MongoDB é um sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a documentos, ele armazena dados em coleções. Estes campos de dados podem ser consultados uma vez, o que é oposto às múltiplas consultas requeridas pelo RDBMS.
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MongoDB armazena dados em JSON Binário ou BSON. Estes dados estão facilmente disponíveis para qualquer consulta ad-hoc, replicação, indexação e até mesmo agregação MapReduce.
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O idioma usado para escrever o MongoDB é C++ e pode ser implantado no Windows assim como em um sistema Linux.
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No entanto, como o MongoDB é considerado para projetos de baixa latência em tempo real, as máquinas Linux devem ser a escolha ideal para o MongoDB se a eficiência for necessária.
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Uma das principais diferenças entre MongoDB e Hadoop é que MongoDB é uma base de dados enquanto Hadoop consiste em múltiplos componentes de software que podem criar um framework de processamento de dados.
Hadoop
Hadoop é um framework que consiste em um ecossistema de software. Hadoop Distributed File System ou HDFS e MapReduce, escritos em Java, são os principais componentes do Hadoop.
Uma coleção de vários outros produtos Apache forma os componentes secundários do Hadoop. Estes produtos incluem Hadoop, Pig, HBase, Oozie, Sqoop, e Flume.
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Apesar de a Colmeia ser para consulta de dados, o Porco é para fazer uma análise de grandes conjuntos de dados. HBase é uma base de dados orientada a colunas, Oozie ajuda na programação de trabalhos para Hadoop, e Sqoop é usado para criar uma interface com outros sistemas que podem incluir RDBMS, BI, ou analíticos. (Saiba mais sobre as principais ferramentas e técnicas de BI)
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O projeto do Hadoop é tal que ele roda em clusters de hardware de commodity. Ele também tem a capacidade de consumir qualquer formato de dados, o que inclui dados agregados retirados de múltiplas fontes.
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No Hadoop, a distribuição dos dados é gerenciada pelo HDFS. Ele também fornece uma estrutura de dados opcional que é implementada com o HBase. Isto ajuda na estruturação dos dados em colunas.
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Esta é diferente da estruturação de dados do RDBMS que é bidimensional e alocou os dados em colunas e linhas. Software como Solr é usado para indexar os dados no Hadoop.
Limitações do Hadoop e MongoDB
Both MongoDB e Hadoop apresentam grandes características mas também têm as suas limitações. Nós listamos algumas das limitações de ambas as plataformas para que você possa decidir qual delas é menos limitada.
MongoDB
Embora o MongoDB incorpore muitas funcionalidades mas tenha o seu próprio conjunto de limitações, tais como:
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Para fazer uso de joins, um utilizador tem de introduzir manualmente os códigos. Isto pode levar a uma execução mais lenta e a um desempenho abaixo do ideal.
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Se um usuário deseja prosseguir sem joins, então a falta de joins significaria que o MongoDB requer mais memória, já que todos os arquivos então precisarão ser mapeados de disco para memória.
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O tamanho do documento não pode exceder 16MB
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A funcionalidade de aninhamento é limitada e não pode exceder 100 níveis.
Hadoop
Sendo uma grande plataforma para grandes análises de dados, o Hadoop também tem algumas limitações, como por exemplo:
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Hadoop faz uso do MapReduce que é adequado para pedidos simples devido à sua programação. Mas quando um usuário tenta realizar análises avançadas que envolvem tarefas interativas e iterativas que requerem múltiplos mapas e reduzem processos para completar, numerosos arquivos são criados entre mapas e reduzem fases. Isto resulta em uma diminuição da eficiência da tarefa.
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Os programadores de nível básico não conseguem trabalhar com o Hadoop, pois a operação do Mapreduce requer altas habilidades em java. Isto leva à preferência do SQL pelo Hadoop porque o SQL é fácil de operar para os programadores de nível básico.
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Hadoop é uma plataforma complexa e requer um nível complexo de conhecimento para habilitar funções como protocolos de segurança.
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Hadoop tem um conjunto limitado de ferramentas necessárias para manusear metadados ou para a limpeza, garantia e gestão da qualidade dos dados.
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Hadoop não consegue gerir eficazmente pequenos ficheiros devido ao seu design complexo.
Palavras Finais
Conclui-se que o Hadoop é a ferramenta mais genuína e atractiva em Dados Grandes. Ele coleta um grupo enorme de dados em um sistema alocado e opera os dados simultaneamente em um monte de nós.
Por outro lado, o MongoDB é famoso por seu desempenho ou implementação, liderando a disponibilidade e escalonamento espontâneo.
Both Hadoop e MongoDB são ótimas escolhas quando falamos de análise de dados. Embora compartilhem muitas semelhanças como código aberto, sem esquemas, MapReduce e NoSQL, a sua abordagem ao processamento e armazenamento de dados é diferente.
Neste blog, listamos tanto as funcionalidades como as limitações perante si, para que possa decidir qual é a melhor. Esperamos que o blog seja informativo e tenha sido capaz de agregar valor ao seu conhecimento.