Differenze tra Hadoop e MongoDB
Hadoop
Hadoop è una piattaforma open source, utilizzata per archiviare ed elaborare l'enorme volume di dati. È un'applicazione basata su Java, che contiene un file system distribuito, la gestione delle risorse, l'elaborazione dei dati e altri componenti per un'interfaccia.
MongoDB
MongoDB è principalmente progettato per l'archiviazione e il recupero dei dati. Può anche eseguire l'elaborazione dei dati e la scalabilità. È basato su C ++ e appartiene alla famiglia NoSQL. Non si basa invece sulla creazione di tabelle relazionali; memorizza i suoi record come documenti.
Molte aziende utilizzano la piattaforma Hadoop e MongoDB per creare la propria applicazione Big Data:
- MongoDB utilizza la sua piattaforma per i processi operativi in tempo reale, aiutando gli utenti finali e i processi aziendali.
- Hadoop, d'altra parte, ottiene i dati da MongoDB; fondere i dati da diverse fonti per produrre modelli di apprendimento automatico, che MongoDB li utilizzerà per i processi operativi in tempo reale.
Confronto testa a testa tra Hadoop vs MongoDB
Sia Hadoop che MongoDB sono eccellenti nel partizionamento e nella coerenza dei dati, ma se confrontati con RDBMS non funzionano bene nella disponibilità dei dati. Di seguito è riportato il confronto tra i primi 9 tra Hadoop vs MongoDB
Differenze chiave tra Hadoop vs MongoDB
Le differenze tra Hadoop e MongoDB sono spiegate nei punti presentati di seguito:
- Hadoop è basato su Java mentre MongoDB è stato scritto in linguaggio C ++.
- Hadoop è una suite di prodotti mentre MongoDB è un prodotto autonomo.
- Il costo dell'hardware di Hadoop è maggiore in quanto è una raccolta di software diversi. Tuttavia, il costo dell'hardware di MongoDB è inferiore rispetto a Hadoop.
- Rispetto a Hadoop, MongoDB è più flessibile e può sostituire RDBMS esistente. Hadoop, d'altra parte, può anche eseguire tutte le attività, ma è necessario aggiungere altro software.
- MongoDB ha la capacità di indicizzazione geospaziale che è utile nell'analisi geospaziale. Questa funzione non è prontamente disponibile in Hadoop.
- Hadoop è il migliore per le applicazioni di elaborazione su larga scala, mentre MongoDB è il migliore per l'estrazione in tempo reale di dati e l'elaborazione.
- MongoDB appartiene alla famiglia NoSQL mentre Hadoop utilizza SQL per l'elaborazione dei dati.
- Hadoop è flessibile nei dati di formato; può essere di qualsiasi formato disponibile mentre MongoDB importa solo dati in formato CSV e JSON.
- Hadoop è un framework che può avere molti software per l'elaborazione mentre MongoDB è un tipo di database.
Tabella comparativa Hadoop vs MongoDB
| BASE PER IL CONFRONTO | MongoDB | Hadoop |
| Sistema RDBMS | È progettato per sostituire o migliorare il sistema RDBMS, fornendo una varietà di casi d'uso. | Non intende sostituire il sistema RDBMS, ma funge da supplemento per l'archiviazione dei dati o per fornire casi d'uso importanti. |
| Schema | In realtà è un database ed è scritto in C ++. | Raccolta di diversi software che creano un framework di elaborazione dei dati. È un'applicazione basata su Java. |
| Struttura | Memorizza i dati in raccolte, ogni campo di dati può essere interrogato contemporaneamente. I dati sono archiviati come JSON binario o BSON ed è disponibile per query, aggregazione, indicizzazione e replica. | Costituito da diversi software, i componenti importanti sono Hadoop Distributed File System (HDFS) e MapReduce. |
| Forza | Fornisce una soluzione più solida, più flessibile di Hadoop. Può sostituire RDBMS esistente. | Il principale punto di forza di Hadoop è che è progettato per gestire i Big Data. È eccellente per la gestione di processi batch e lavori ETL di lunga durata. |
| Progettato | Progettato per elaborare e analizzare un enorme volume di dati. | È un database, progettato principalmente per l'archiviazione e il recupero dei dati. |
| Debolezza | Un grave reclamo riguardante MongoDB è un problema di tolleranza agli errori, che può portare alla perdita di dati. | Dipende principalmente da 'NameNode', che è l'unico punto di errore |
| Formato dei dati | Dovrebbe essere in formato CSV o JSON per importare i dati. | Può essere di qualsiasi formato disponibile, può gestire sia dati strutturati che non strutturati. |
| Costo hardware | Conveniente perché è un singolo prodotto. | Il costo è maggiore in quanto è una raccolta di software. |
| Gestione della memoria | Efficiente nella gestione della memoria come è scritto in C ++ | Ha la capacità di ottimizzare l'utilizzo dello spazio, che manca a MongoDB. |
Conclusione
Le differenze di cui sopra concludono che Hadoop è la scelta migliore per un enorme volume di dati che richiedono una grande elaborazione e strutturazione dei dati. MongoDB è la soluzione migliore per i dati che richiedono l'elaborazione in tempo reale e l'elevata disponibilità dei dati.
- In qualsiasi organizzazione, i dati sono molto importanti, i dati aumentano di giorno in giorno è impossibile gestire questo enorme volume di dati da una singola applicazione. Si consiglia vivamente che per qualsiasi organizzazione che gestisce i Big Data si facciano uso sia di Hadoop che di MongoDB insieme.
- Con tutti i suggerimenti, è molto importante sapere che sia Hadoop che MongoDB non sono stati costruiti per vantarsi della sicurezza. Entrambe queste applicazioni intendevano gestire un enorme volume di dati con le loro eccellenti caratteristiche e alcuni inconvenienti.
- Se le organizzazioni dispongono di dati in tempo reale a bassa latenza o devono rimuovere completamente RDBMS esistenti e avviare un nuovo sistema transazionale, è necessario accedere a MongoDB.
- Se la tua organizzazione ha bisogno di una soluzione batch, eseguendo analisi pur essendo in grado di utilizzare SQL e interrogare i dati, Hadoop è l'opzione migliore.
- Poiché Hadoop è noto per gestire un enorme volume di dati che forniscono soluzioni su larga scala, può essere considerato per flessibilità e scalabilità. Ad ogni modo, anche MongoDB è eccellente nella sua scalabilità per l'analisi di enormi volumi di dati complessi e più efficiente di RDBMS.
- Quando vengono utilizzati sia Hadoop che MongoDB, si affrontano le debolezze e i punti di forza dell'altro.
- Entrambe le piattaforme possono essere utilizzate come soluzione Big Data, ma è molto importante sapere se queste soluzioni possono essere utilizzate e combinate con l'ambiente aziendale. Se la configurazione non viene eseguita correttamente, si verificherebbe una catastrofe per una di queste piattaforme e i loro dati.
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