Differenza tra MongoDB vs Hadoop
Il concetto non ha avuto inizio, portando 10gen a scartare l'applicazione di unharness MongoDB come progetto Open source. MongoDB sarà in realtà pensato a un'enorme risposta di dati, il cui prezzo nota che è una piattaforma estremamente generale. Hadoop è pensato per essere eseguito su cluster di hardware artefatto, con i dati di consumo energetico in qualsiasi formato, insieme a dati aggregati provenienti da più fonti. Hadoop è diventato una piattaforma per l'elaborazione multipla di grandi quantità di dati tra cluster di hardware artefatto.
Che cos'è MongoDB?
MongoDB è stato originariamente sviluppato dalla società 10gen nel 2007 come motore di app basato su cloud che doveva eseguire diversi pacchetti e servizi. Avevano sviluppato 2 elementi principali, Babble (il motore dell'app) e MongoDB (il database). Il concetto non ha avuto inizio, portando 10gen a scartare l'applicazione di unharness MongoDB come progetto Open source. MongoDB sarà in realtà pensato a un'enorme risposta di dati, il cui prezzo è che si tratta di una piattaforma estremamente generale, progettata per scambiare o migliorare i sistemi RDBMS esistenti, dandogli un sano tipo di casi d'uso.
Come funziona MongoDB?
MongoDB archivia i dati in raccolte, all'interno delle quali è possibile eseguire una query su campi di dati totalmente diversi. Il database è gestito come Binary JSON (BSON) ed è rapidamente ottenibile per query, indicizzazione, replica e aggregazione ridotte ad hoc. La frammentazione del database può essere applicata per consentire la distribuzione su più sistemi per la PRN misurabile orizzontale. MongoDB è scritto in C ++ e può essere distribuito su un computer con sistema operativo Windows o UNIX, tuttavia, in particolare se si considera MongoDB per un periodo di tempo a bassa latenza, il sistema operativo UNIX è un'alternativa perfetta per motivi di potenza. Una distinzione primaria tra MongoDB vs Hadoop è che MongoDB è veramente un database, mentre Hadoop potrebbe essere un assortimento di vari elementi di pacchetto che formano un framework di elaborazione dati.
Che cos'è Hadoop?
In particolare, Hadoop era un progetto open source sin dall'inizio; creato da Doug Cutting (noto per il suo lavoro su Apache Lucerne, una piattaforma di categorizzazione della ricerca preferita), Hadoop originariamente derivava da un progetto noto come Nutch, crawler di rete open source creato nel 2002. Nel 2004, Google ha introdotto il pensiero di MapReduce. Hadoop non è inteso come un sostituto per i sistemi transazionali RDBMS, ma piuttosto come un supplemento ad essi.
Come funziona Hadoop?
Hadoop, come accennato in precedenza, potrebbe essere un framework composto da uno schema di pacchetti. I primi elementi di Hadoop sono il sistema di archiviazione distribuito Hadoop (HDFS) e MapReduce scritto in Java. Gli elementi secondari sono un set di prodotti Apache alternativi, tra cui: Hive (per la query di dati), Pig (per l'analisi di enormi set di dati), HBase (database di orientamento delle colonne), Oozie (per la programmazione di lavori Hadoop), Sqoop (per l'interfacciamento con alternative sistemi come Bi, analytics o RBDMS) e Flume (per aggregare e preelaborare dati). Come MongoDB, il database HBase di Hadoop raggiunge la misurabilità orizzontale attraverso lo sharding del database. La distribuzione dell'archiviazione dei dati è gestita dall'HDFS, con l'organizzazione elettiva associata applicata con HBase che alloca i dati in colonne (rispetto all'allocazione bidimensionale di RDBMS associato in colonne e righe). i dati verranno quindi indicizzati (tramite l'uso di pacchetti come Solr), interrogati con Hive o su cui verranno eseguiti numerosi processi di analisi o batch con selezioni ottenibili dallo schema Hadoop o dalla tua alternativa alla piattaforma di business intelligence.
Confronto testa a testa tra MongoDB vs Hadoop (infografica)
Di seguito è la principale differenza 5 tra MongoDB vs Hadoop 
Differenze chiave tra MongoDB vs Hadoop
Sia MongoDB vs Hadoop sono scelte popolari sul mercato; discutiamo alcune delle principali differenze tra MongoDB e Hadoop:
- Hadoop è versatile nei dati di formato; può essere di qualsiasi formato ottenibile mentre MongoDB importa esclusivamente dati in formato CSV e JSON.
- MongoDB ha il potere di categorizzazione geospaziale che è utile nell'analisi geospaziale. Questa funzione non è disponibile in Hadoop.
- MongoDB appartiene alla famiglia NoSQL mentre Hadoop utilizza SQL per il processo dei dati.
- Hadoop si affida a Java mentre MongoDB è stato scritto in linguaggio C ++.
- Hadoop è una suite di prodotti mentre MongoDB potrebbe essere un prodotto completo.
- Il prezzo dell'hardware di MongoDB è inferiore rispetto a Hadoop.
- Rispetto a Hadoop, MongoDB è molto versatile e sostituirà RDBMS esistente. Hadoop, d'altra parte, può eseguire tutte le attività, tuttavia, dovrebbe aggiungere un pacchetto alternativo.
- Hadoop potrebbe essere un Framework che avrà molti pacchetti per il processo, mentre MongoDB potrebbe essere un ordinamento di database.
- Hadoop è il migliore per applicazioni di processo su larga scala, mentre MongoDB è il migliore per l'estrazione di dati e processi per periodi di tempo.
MongoDB vs Hadoop Tabella comparativa
Il confronto principale tra MongoDB vs Hadoop è discusso di seguito:
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S.No. | MongoDB |
Hadoop |
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1 | Fornisce molte risposte solide, molto versatili quindi Hadoop. Sostituirà RDBMS esistente. | Il punto di forza più importante di Hadoop è che è progettato per gestire enormi quantità di dati. È meraviglioso per la gestione di processi batch e lavori ETL di lunga durata. |
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2 | Memorizza i dati in raccolte, ogni campo di dati può essere interrogato tempestivamente. I dati sono conservati come JSON binario o BSON ed è accessibile per query, aggregazione, indicizzazione e replica. | Costituito da diversi software, i componenti importanti sono Hadoop Distributed File System (HDFS) e MapReduce. |
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3 | È veramente un database ed è scritto in C ++ | Raccolta di vari pacchetti che rendono il framework di elaborazione. La sua applicazione basata principalmente su Java. |
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4 | Progettato per il metodo e analizzare l'immenso volume di dati. | È un database, progettato principalmente per l'archiviazione e il recupero dei dati. |
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5 | Un grave reclamo relativo a MongoDB è un problema di tolleranza agli errori, che può comportare la perdita di dati. | Dipende principalmente dal "Nodo Nome", ovvero l'unico scopo del fallimento |
Conclusione - MongoDB vs Hadoop
Attraverso i vari argomenti sopra menzionati durante questo confronto tra Hadoop e MongoDB come soluzione per i Big Data, è evidente che un'eccellente analisi e preoccupazioni dovrebbero emergere prima di preferire quale sia la scelta migliore per la vostra organizzazione. Se hai bisogno di elaborare dati relativi a periodi di tempo a bassa latenza o di cercare molte risposte complete (come la commutazione del tuo RDBMS o l'avvio di un sistema transazionale completamente nuovo), MongoDB potrebbe anche essere un'alternativa decente. Se stai cercando di trovare una risposta per analisi batch di lunga durata mentre hai ancora la possibilità di mettere in discussione i dati, Hadoop potrebbe essere una scelta definitiva.
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