Hadoop vs MongoDB: Care este mai bun?

Cantitatea de date care este produsă în lumea de astăzi, creșterea este de-a dreptul extraordinară. Viteza cu care sunt produse datele în întreaga lume, cantitatea de date se dublează la fiecare doi ani.

Acest lucru duce la o estimare făcută de Statista conform căreia, până în anul 2024, cantitatea de date la îndemână va ajunge la 159 de zettabytes sau 159 de trilioane de gigabytes.

Pentru a gestiona și a utiliza astfel de cantități uriașe de date produse, cercetătorii de date din întreaga lume folosesc instrumente de analiză a datelor mari. Hadoop și MongoDB se numără printre aceste instrumente.

În acest blog, vom afla cum MongoDB și Hadoop operează în mod diferit pe o cantitate masivă de date folosind componentele sale specifice.

Pe scurt, MongoDB este o bază de date NoSQL foarte faimoasă și păstrează informațiile în configurația JSON, în timp ce Hadoop este un celebru instrument Big data care este construit pentru a se dimensiona de la un server la mii de mașini sau sisteme în care fiecare sistem permite calculul și stocarea locală.

„Dacă avem date, haideți să ne uităm la date. Dacă avem doar păreri, haideți să mergem cu a mea.”

– Jim Barksdale, fost director executiv al Netscape

Introducere

Cu atât de multe date produse, metodele tradiționale de stocare și prelucrare a datelor nu vor mai fi adecvate în perioada următoare. Metoda tradițională a fost cunoscută sub numele de Big Data Analytics și a câștigat multă popularitate în ultimii ani. Ea există de mai bine de un deceniu.

Pentru a stoca și procesa această cantitate masivă de date, au fost realizate mai multe tehnologii Big Data care pot ajuta la structurarea datelor în vremurile următoare. Acest lucru a dus la 150 de soluții NoSQL în acest moment.

(Mai multe de învățat, iată cum se conturează analiza Big data în IoT).

Aceste soluții sunt platforme care nu sunt conduse de baza de date nerelațională și sunt adesea asociate cu Big Data. Cu toate acestea, nu toate se califică drept o soluție Big Data.

Deși numărul de soluții ar putea părea cu adevărat impresionant, multe dintre aceste tehnologii trebuie să fie utilizate împreună cu altele. De asemenea, acestea sunt personalizate pentru piețe de nișă sau pot avea o rată de adopție scăzută în etapele lor inițiale.

Dintre aceste multe soluții NoSQL, unele au câștigat o popularitate substanțială. Două dintre aceste soluții populare sunt Hadoop și MongoDB.

Deși ambele soluții împărtășesc o mulțime de asemănări în ceea ce privește caracteristicile, cum ar fi lipsa schemei, open-source, NoSQL și MapReduce, metodologia lor de stocare și procesare a datelor este semnificativ diferită.

Aici se analizează diferențele dintre MongoDB și Hadoop pe baza

1. Istoria platformelor

2. Funcția platformelor

3. Limitări ale platformelor

Istoric al platformelor

MongoDB

Soluția de baze de date MongoDB a fost dezvoltată inițial în 2007 de către o companie numită 10gen, care acum este cunoscută sub numele de MongoDB. A fost dezvoltată ca un motor de aplicații bazat pe cloud cu un motiv pentru a rula mai multe servicii și software.

• Compania a dezvoltat două componente-Babble și MongoDB. Produsul nu și-a putut lăsa amprenta și, în consecință, a dus la renunțarea la aplicație și la eliberarea MongoDB ca proiect open-source.

• După lansarea sa ca software open-source, MongoDB a luat avânt și a obținut sprijinul unei comunități în creștere. Au avut loc multiple îmbunătățiri care au avut loc cu intenția de a îmbunătăți și integra platforma.

• MongoDB poate fi considerat o soluție eficientă de Big Data. Cu toate acestea, este important să ne amintim că este o platformă de uz general, concepută să înlocuiască sau să îmbunătățească sistemele SGBD existente.

Hadoop

În mod diferit de MongoDB, Hadoop a fost un proiect open-source încă de la început. A fost creat de Doug Cutting și a pornit de la un proiect numit Nutch, care era un crawler web open-source creat în 2002.

• După lansarea sa, Nutch a mers pe urmele Google timp de mai mulți ani. De exemplu, când Google a lansat sistemul său de fișiere distribuite sau GFS, Nutch a venit și el cu al său și l-a numit NDFS.

• În mod similar, când Google a venit cu conceptul de MapReduce în 2004, Nutch a anunțat, de asemenea, adoptarea lui MapReduce în 2005. Apoi, în 2007, Hadoop a fost lansat oficial.

• Hadoop a dus mai departe conceptul de la Nutch și a devenit o platformă de procesare paralelă a unor cantități uriașe de date în clustere de hardware de bază.

Funcționalitatea MongoDB și Hadoop

Sistemele tradiționale de gestionare a bazelor de date relaționale sau RDBMS sunt concepute în jurul schemelor și tabelelor care ajută la organizarea și structurarea datelor în format de coloane și rânduri.

Majoritatea sistemelor actuale de baze de date sunt RDBMS și va continua să fie așa pentru un număr semnificativ de ani în viitor. (Înțelegeți diferența dintre lacurile de date și bazele de date de tip Data Warehouses &).

Deși RDBMS este util pentru multe organizații, s-ar putea să nu fie potrivit pentru fiecare caz de utilizare. Probleme cu scalabilitatea și replicarea datelor sunt adesea întâlnite cu aceste sisteme atunci când vine vorba de gestionarea datelor în cantități mari.

MongoDB

Din moment ce MongoDB este un sistem de gestionare a bazelor de date orientat pe documente, acesta stochează datele în colecții. Aceste câmpuri de date pot fi interogate o singură dată, ceea ce este opusul interogărilor multiple cerute de RDBMS.

• MongoDB stochează datele în Binary JSON sau BSON. Aceste date sunt disponibile cu ușurință pentru orice interogări ad-hoc, replicare, indexare și chiar agregare MapReduce.

• Limbajul folosit pentru a scrie MongoDB este C++ și poate fi implementat atât pe Windows, cât și pe un sistem Linux.

• Cu toate acestea, deoarece MongoDB este luat în considerare pentru proiecte în timp real cu latență redusă, mașinile Linux ar trebui să fie alegerea ideală pentru MongoDB dacă este necesară eficiența.

• Una dintre principalele diferențe dintre MongoDB și Hadoop este că MongoDB este o bază de date, în timp ce Hadoop constă din mai multe componente software care pot crea un cadru de procesare a datelor.

Hadoop

Hadoop este un cadru care constă într-un ecosistem software. Hadoop Distributed File System sau HDFS și MapReduce, scrise în Java, sunt componentele principale ale lui Hadoop.

O colecție de alte câteva produse Apache formează componentele secundare ale Hadoop. Aceste produse includ Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop și Flume.

• În timp ce Hive este pentru interogarea datelor, Pig este pentru a face o analiză a unor seturi uriașe de date. HBase este o bază de date orientată pe coloane, Oozie ajută la programarea sarcinilor pentru Hadoop, iar Sqoop este utilizat pentru crearea unei interfețe cu alte sisteme care pot include RDBMS, BI sau analiză. (Aflați mai multe despre instrumentele și tehnicile BI de top)

• Proiectarea lui Hadoop este de așa natură încât să ruleze pe clustere de hardware de bază. De asemenea, are capacitatea de a consuma orice format de date, care include date agregate preluate din mai multe surse.

• În Hadoop, distribuția datelor este gestionată de HDFS. Acesta oferă, de asemenea, o structură de date opțională care este implementată cu HBase. Aceasta ajută la structurarea datelor în coloane.

• Acest lucru este diferit de structurarea datelor din RDBMS, care este bidimensională și a alocat datele în coloane și rânduri. Un software precum Solr este utilizat pentru a indexa datele în Hadoop.

Limitări ale Hadoop și MongoDB

Atât MongoDB, cât și Hadoop prezintă caracteristici excelente, dar au și limitările lor. Am enumerat câteva dintre limitările ambelor platforme, astfel încât să vă puteți decide asupra celei care este mai puțin limitată.

MongoDB

Deși MongoDB încorporează o mulțime de funcționalități, dar are propriul set de limitări, cum ar fi:

• Pentru a face uz de îmbinări, un utilizator trebuie să introducă manual codurile. Aceasta poate duce la o execuție mai lentă și la performanțe sub nivelul optim.

• Dacă un utilizator dorește să procedeze fără îmbinări, atunci lipsa îmbinărilor ar însemna că MongoDB necesită mai multă memorie, deoarece toate fișierele vor trebui atunci să fie mapate de pe disc în memorie.

• Dimensiunea documentului nu poate depăși 16MB

• Funcționalitatea de anvelopare este limitată și nu poate depăși 100 de niveluri.

Hadoop

Fiind o platformă excelentă pentru analiza de date mari, Hadoop are și el unele limitări, cum ar fi:

• Hadoop utilizează MapReduce, care este potrivit pentru cereri simple datorită programării sale. Dar atunci când un utilizator încearcă să efectueze analize avansate care implică sarcini interactive și iterative care necesită mai multe hărți și procese de reducere pentru a fi finalizate, sunt create numeroase fișiere între fazele de hartă și reducere. Acest lucru duce la o scădere a eficienței sarcinii.

• Majoritatea programatorilor începători nu sunt în măsură să lucreze cu Hadoop, deoarece operarea Mapreduce necesită abilități ridicate în domeniul java. Acest lucru conduce la preferința SQL în locul Hadoop, deoarece SQL este ușor de operat pentru programatorii entry-level.

• Hadoop este o platformă complexă și necesită un nivel complex de cunoștințe pentru a activa funcții precum protocoalele de securitate.

• Hadoop are o suită limitată de instrumente necesare pentru a gestiona metadatele sau pentru curățarea, asigurarea și gestionarea calității datelor.

• Hadoop nu poate gestiona în mod eficient fișiere de dimensiuni mici din cauza designului său complex.

Cuvinte finale

Se concluzionează că Hadoop este cel mai autentic și mai atractiv instrument în Big data. Acesta colectează un grup masiv de date într-un sistem alocat și operează datele simultan pe o grămadă de noduri.

Pe de altă parte, MongoDB este renumit pentru performanța sau implementarea ascuțită, disponibilitatea de top și scalarea spontană.

Atât Hadoop cât și MongoDB sunt alegeri excelente atunci când vorbim despre analiza datelor. Deși au multe asemănări, cum ar fi open-source, fără scheme, MapReduce și NoSQL, abordarea lor în ceea ce privește procesarea și stocarea datelor este diferită.

În acest blog, am enumerat în fața dvs. ambele funcționalități și limitări, astfel încât să puteți decide care dintre ele este mai bună. Sperăm că blogul este informativ și a fost capabil să adauge valoare cunoștințelor dumneavoastră.

.