Mängden data som produceras i dagens värld är enormt stor. Den hastighet med vilken data produceras över hela världen, mängden fördubblas i storlek vartannat år.
Detta leder till en uppskattning från Statista att år 2024 kommer den tillgängliga datamängden att nå 159 zettabytes eller 159 biljoner gigabyte.
För att hantera och använda sådana enorma mängder data som produceras använder sig datavetare över hela världen av verktyg för analys av stora datamängder. Hadoop och MongoDB är bland dessa verktyg.
I den här bloggen kommer vi att lära oss hur MongoDB och Hadoop fungerar på olika sätt på en massiv mängd data med hjälp av dess särskilda komponenter.
I korthet är MongoDB en mycket känd NoSQL-databas och håller information i JSON-upplägget medan Hadoop är ett känt Big Data-verktyg som är konstruerat för att kunna dimensioneras från en server till tusentals maskiner eller system där varje system tillåter lokal beräkning och lagring.
”Om vi har data kan vi titta på data. Om allt vi har är åsikter, låt oss följa min åsikt.”
– Jim Barksdale, tidigare VD för Netscape
Introduktion
Med tanke på den stora mängden data som produceras kommer de traditionella metoderna för lagring och bearbetning av data inte att vara lämpliga under den kommande tiden. Den traditionella metoden har gått under benämningen Big Data Analytics och den har vunnit stor popularitet de senaste åren. Den har funnits i mer än ett decennium nu.
För att lagra och bearbeta denna enorma mängd data har flera Big Data-tekniker tillverkats som kan hjälpa till att strukturera data under den kommande tiden. Detta har lett till 150 NoSQL-lösningar just nu.
(Mer att lära, detta är hur Big Data analytics formar IoT).
Dessa lösningar är plattformar som inte drivs av den icke-relationella databasen och som ofta förknippas med Big Data. Det är dock inte alla som kvalificerar sig som en Big Data-lösning.
Och även om antalet lösningar kan se riktigt imponerande ut måste många av dessa tekniker användas tillsammans med varandra. Dessutom är dessa skräddarsydda för nischmarknader eller kan ha en låg adoptionsfrekvens i sina inledande skeden.
Utav dessa många NoSQL-lösningar har några fått en avsevärd popularitet. Två av dessa populära lösningar är Hadoop och MongoDB.
Och även om båda lösningarna har många likheter när det gäller funktioner som inget schema, öppen källkod, NoSQL och MapReduce är deras metodik för lagring och behandling av data väsentligt annorlunda.
Här tittar vi på skillnaderna mellan MongoDB och Hadoop baserat på
-
Plattformarnas historia
-
Plattformarnas funktion
-
Begränsningar. av plattformarna
Plattformarnas historia
MongoDB
Databaslösningen MongoDB utvecklades ursprungligen 2007 av ett företag vid namn 10gen som nu är känt som MongoDB. Den utvecklades som en molnbaserad appmotor med ett motiv för att köra flera tjänster och programvaror.
-
Företaget utvecklade två komponenter – Babble och MongoDB. Produkten kunde inte lämna sitt avtryck och ledde följaktligen till att applikationen skrotades och MongoDB släpptes som ett projekt med öppen källkod.
-
När MongoDB lanserades som öppen källkod tog MongoDB fart och fick stöd av en växande gemenskap. Det skedde flera förbättringar som syftade till att förbättra och integrera plattformen.
-
MongoDB kan betraktas som en effektiv Big Data-lösning. Det är dock viktigt att komma ihåg att det är en plattform för allmänna ändamål som är utformad för att ersätta eller förbättra befintliga DBMS-system.
Hadoop
Till skillnad från MongoDB hade Hadoop varit ett projekt med öppen källkod från allra första början. Det skapades av Doug Cutting och hade sitt ursprung i ett projekt som hette Nutch, som var en webbcrawler med öppen källkod som skapades 2002.
-
Efter lanseringen följde Nutch Googles fotspår i flera år. Till exempel, när Google släppte sitt Distributed File System eller GFS, kom Nutch också med sitt eget och kallade det NDFS.
-
Samma sak, när Google kom med konceptet MapReduce 2004, tillkännagav även Nutch att man antog MapReduce 2005. År 2007 släpptes sedan Hadoop officiellt.
-
Hadoop förde konceptet från Nutch vidare och blev en plattform för att parallellt bearbeta enorma datamängder i kluster av vanlig hårdvara.
Funktionaliteten hos MongoDB och Hadoop
Den traditionella relationsdatabashanteringen, eller RDBMS, är utformad kring scheman och tabeller som hjälper till att organisera och strukturera data i kolumner och rader.
De flesta av de nuvarande databassystemen är RDBMS och det kommer att fortsätta att vara så under ett betydande antal år framöver. (Förstå skillnaden mellan datasjöar och datalager & databaser).
Och även om RDBMS är användbart för många organisationer är det kanske inte lämpligt att använda i alla fall. Problem med skalbarhet och datareplikation uppstår ofta med dessa system när det gäller att hantera data i stora mängder.
MongoDB
Då MongoDB är ett dokumentorienterat databashanteringssystem, lagrar det data i samlingar. Dessa datafält kan frågas ut en gång, vilket är motsatsen till de många frågor som RDBMS kräver.
-
MongoDB lagrar data i binär JSON eller BSON. Dessa data är lätt tillgängliga för alla ad hoc-frågor, replikering, indexering och till och med MapReduce-aggregering.
-
Språket som används för att skriva MongoDB är C++ och det kan installeras på Windows såväl som på ett Linuxsystem.
-
Men eftersom MongoDB anses vara avsett för projekt med låg latenstid i realtid bör Linuxmaskiner vara det idealiska valet för MongoDB om effektivitet krävs.
-
En av de viktigaste skillnaderna mellan MongoDB och Hadoop är att MongoDB är en databas medan Hadoop består av flera mjukvarukomponenter som kan skapa ett ramverk för databehandling.
Hadoop
Hadoop är ett ramverk som består av ett mjukvaruekosystem. Hadoop Distributed File System eller HDFS och MapReduce, som är skrivna i Java, är de viktigaste komponenterna i Hadoop.
En samling av flera andra Apache-produkter utgör de sekundära komponenterna i Hadoop. Dessa produkter omfattar Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop och Flume.
-
Men medan Hive är till för att söka efter data, är Pig till för att göra en analys av stora datamängder. HBase är en kolumnorienterad databas, Oozie hjälper till att schemalägga jobb för Hadoop och Sqoop används för att skapa ett gränssnitt mot andra system som kan omfatta RDBMS, BI eller analys. (Läs mer om de bästa BI-verktygen och teknikerna)
-
Designen av Hadoop är utformad så att den körs på kluster av vanlig hårdvara. Den har också förmågan att konsumera alla format av data, vilket inkluderar aggregerade data från flera källor.
-
I Hadoop hanteras distributionen av data av HDFS. Den tillhandahåller också en valfri datastruktur som implementeras med HBase. Detta hjälper till att strukturera data i kolumner.
-
Detta är till skillnad från datastruktureringen i RDBMS som är tvådimensionell och fördelade data i kolumner och rader. Programvara som Solr används för att indexera data i Hadoop.
Begränsningar av Hadoop och MongoDB
Både MongoDB och Hadoop uppvisar fantastiska funktioner men de har också sina begränsningar. Vi har listat några av begränsningarna för båda plattformarna så att du kan bestämma dig för vilken som är minst begränsad.
MongoDB
MongoDB innehåller visserligen många funktioner men har sina egna begränsningar, till exempel:
-
För att använda sig av joins måste användaren manuellt ange koder. Det kan leda till långsammare utförande och prestanda som inte är optimal.
-
Om en användare vill fortsätta utan joins innebär avsaknaden av joins att MongoDB kräver mer minne eftersom alla filer då måste mappas från disk till minne.
-
Dokumentstorlek kan inte överstiga 16 MB
-
Nesting-funktionen är begränsad och kan inte överstiga 100 nivåer.
Hadoop
Hadoop är en utmärkt plattform för analys av stora datamängder, men har också vissa begränsningar:
-
Hadoop använder sig av MapReduce som är lämplig för enkla förfrågningar på grund av sin programmering. Men när en användare försöker utföra avancerade analyser som involverar interaktiva och iterativa uppgifter som kräver flera kartor och reduceringsprocesser för att slutföras, skapas många filer mellan kart- och reduktionsfaserna. Detta leder till att uppgiftens effektivitet minskar.
-
De flesta nybörjarprogrammerare kan inte arbeta med Hadoop eftersom driften av Mapreduce kräver höga javakunskaper. Detta leder till att SQL föredras framför Hadoop eftersom SQL är lätt att använda för nybörjarprogrammerare.
-
Hadoop är en komplex plattform och kräver en komplex kunskapsnivå för att möjliggöra funktioner som säkerhetsprotokoll.
-
Hadoop har en begränsad uppsättning verktyg som krävs för att hantera metadata eller för att rensa, säkerställa och hantera datakvalitet.
-
Hadoop kan inte hantera små filer effektivt på grund av sin komplexa konstruktion.
Slutord
Det kan konstateras att Hadoop är det mest genuina och attraktiva verktyget inom Big Data. Det samlar in en massiv grupp data i ett tilldelat system och hanterar data samtidigt på ett gäng noder.
Å andra sidan är MongoDB känt för skarp prestanda eller genomförande, ledande tillgänglighet och spontan skalning.
Både Hadoop och MongoDB är bra val när vi talar om dataanalys. Även om de har många likheter som öppen källkod, schemafri, MapReduce och NoSQL, är deras tillvägagångssätt för databehandling och lagring av data olika.
I den här bloggen har vi listat båda funktionerna och begränsningarna inför dig så att du kan avgöra vilket som är bäst. Vi hoppas att bloggen är informativ och kunde tillföra värde till din kunskap.