Różnica między MongoDB a Hadoop
Pomysł się nie rozpoczął, co doprowadziło 10gen do zlikwidowania stosowanej nieżyczliwości MongoDB jako projektu Open Source. MongoDB będzie właściwie myśleć o ogromnej odpowiedzi na dane, a jego cena będzie zauważać, że jest to bardzo ogólna platforma. Hadoop ma być uruchamiany na klastrach sprzętu artefaktów, z danymi zużycia energii w dowolnym formacie, wraz z danymi agregacyjnymi z wielu źródeł. Hadoop stał się platformą do wieloprocesowego przetwarzania masowych ilości danych w klastrach sprzętu artefaktów.
Co to jest MongoDB?
MongoDB został pierwotnie opracowany przez firmę 10gen w 2007 r. Jako oparty na chmurze silnik aplikacji, który miał uruchamiać różne pakiety i usługi. Opracowali 2 główne elementy, Babble (silnik aplikacji) i MongoDB (baza danych). Pomysł się nie rozpoczął, co doprowadziło 10gen do zlikwidowania stosowanej nieżyczliwości MongoDB jako projektu Open Source. MongoDB będzie rzeczywiście myśleć o ogromnej odpowiedzi na dane, a jego cena będzie zauważać, że jest to wyjątkowo ogólna platforma, zaprojektowana do wymiany lub ulepszenia istniejących systemów RDBMS, zapewniając zdrowy typ przypadków użycia.
Jak działa MongoDB?
MongoDB przechowuje dane w kolekcjach, w których można zapytać o zupełnie inne pola danych. Baza danych jest przechowywana jako Binary JSON (BSON) i można ją szybko uzyskać w przypadku zapytań ad hoc, indeksowania, replikacji i agregacji mapy zmniejszonej. Podział bazy danych można zastosować, aby umożliwić dystrybucję między wieloma systemami w celu pomiaru poziomego PRN. MongoDB jest napisany w C ++ i może zostać wdrożony na komputerze z systemem operacyjnym Windows lub UNIX, jednak szczególnie biorąc pod uwagę MongoDB, ponieważ nadchodzi okres niskiego opóźnienia, system operacyjny UNIX jest idealną alternatywą ze względu na potencję. Podstawowa różnica między MongoDB a Hadoop polega na tym, że MongoDB jest naprawdę bazą danych, podczas gdy Hadoop może być zestawem różnych elementów pakietu, które tworzą strukturę przetwarzania danych.
Co to jest Hadoop?
W odróżnieniu od tego Hadoop od samego początku był projektem typu open source; stworzony przez Douga Cuttinga (znanego z pracy nad Apache Lucerne, preferowaną platformą kategoryzacji wyszukiwania), Hadoop pierwotnie wywodził się z projektu znanego jako Nutch, przeszukiwacz sieci open-source stworzony w 2002 roku. W 2004 roku Google wprowadził myśl o MapReduce. Hadoop nie ma być zamiennikiem transakcyjnych systemów RDBMS, ale raczej ich uzupełnieniem.
Jak działa Hadoop?
Hadoop, jak wspomniano wcześniej, może być strukturą składającą się ze schematu pakietów. Pierwszymi elementami Hadoop są rozproszony system plików Hadoop (HDFS) i MapReduce napisane w Javie. Drugorzędnymi elementami są zestaw alternatywnych produktów Apache, w tym: Hive (do zapytań o dane), Pig (do analizy ogromnych zestawów danych), HBase (baza danych zorientowana na kolumny), Oozie (do programowania zadań Hadoop), Sqoop (do łączenia z alternatywnymi systemy takie jak Bi, analityka lub RBDMS) i Flume (do agregacji i przetwarzania danych). Podobnie jak MongoDB, baza danych HBase firmy Hadoop umożliwia mierzenie w poziomie poprzez dzielenie bazy danych. Dystrybucja przechowywania danych jest obsługiwana przez HDFS, z stowarzyszoną organizacją elekcyjną wymuszoną przez HBase, która alokuje dane do kolumn (w porównaniu do dwuwymiarowej alokacji stowarzyszonego RDBMS w kolumnach i wierszach). dane zostaną następnie zindeksowane (za pomocą pakietu takiego jak Solr), przeszukane za pomocą Hive lub uruchomione na nim liczne zadania analityczne lub wsadowe przy użyciu opcji dostępnych w ramach schematu Hadoop lub alternatywnej platformy analizy biznesowej.
Porównanie bezpośrednio między MongoDB a Hadoop (infografiki)
Poniżej znajduje się 5 najlepszych różnic między MongoDB a Hadoop 
Kluczowe różnice między MongoDB a Hadoop
Zarówno MongoDB vs Hadoop są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między MongoDB a Hadoop:
- Hadoop jest wszechstronny w zakresie danych formatu; może mieć dowolny możliwy do uzyskania format, podczas gdy MongoDB importuje wyłącznie dane w formacie CSV i JSON.
- MongoDB ma moc kategoryzacji geoprzestrzennej, która jest pomocna w analizie geoprzestrzennej. Ta funkcja nie jest dostępna w Hadoop.
- MongoDB należy do rodziny NoSQL, natomiast SQL używa Hadoop do przetwarzania danych.
- Hadoop opiera się na Javie, natomiast MongoDB zostało napisane w języku C ++.
- Hadoop to pakiet towarów, podczas gdy MongoDB może być kompletnym produktem.
- Cena sprzętu MongoDB jest mniejsza w porównaniu do Hadoop.
- W porównaniu do Hadoop, MongoDB jest bardzo wszechstronny i zastąpi istniejący RDBMS. Z drugiej strony Hadoop może wykonywać wszystkie zadania, jednak należy dodać alternatywny pakiet.
- Hadoop może być Frameworkem, który będzie miał wiele pakietów do przetwarzania, podczas gdy MongoDB może być sortowaniem baz danych.
- Hadoop jest najlepszy do aplikacji procesów na dużą skalę, podczas gdy MongoDB jest najlepszy do eksploracji danych i procesów w określonym czasie.
Tabela porównawcza MongoDB vs Hadoop
Podstawowe porównanie między MongoDB a Hadoop omówiono poniżej:
|
S.No. | MongoDB |
Hadoop |
|
1 | Zapewnia wiele solidnych odpowiedzi, wiele wszechstronnych niż Hadoop. Zastąpi istniejący RDBMS. | Najważniejszą zaletą Hadoop jest to, że został zaprojektowany do obsługi ogromnych danych. Jest wspaniały do obsługi procesów wsadowych i długotrwałych zadań ETL. |
|
2) | Przechowuje dane w kolekcjach, każde pole danych może zostać szybko zapytane. Dane są przechowywane jako Binary JSON lub BSON i są dostępne do tworzenia zapytań, agregacji, indeksowania i replikacji. | Składa się z różnych programów, ważnymi komponentami są rozproszony system plików Hadoop (HDFS) i MapReduce. |
|
3) | To naprawdę baza danych napisana w C ++ | Zbiór różnych pakietów tworzących ramy przetwarzania. Jest to przede wszystkim aplikacja oparta na Javie. |
|
4 | Zaprojektowany zgodnie z metodą i analizuje ogromną ilość danych. | Jest to baza danych, zaprojektowana przede wszystkim do przechowywania i wyszukiwania danych. |
|
5 | Głównym problemem związanym z MongoDB jest kwestia odporności na uszkodzenia, która może spowodować utratę danych. | Zasadniczo zależy to od „Węzła nazw”, to jest jedynym celem awarii |
Wniosek - MongoDB vs Hadoop
Dzięki różnym tematom wspomnianym powyżej podczas tego porównania Hadoop i MongoDB jako rozwiązania Big Data, oczywiste jest, że przed wybraniem najlepszego rozwiązania dla Twojej organizacji powinna pojawić się znakomita analiza i obawy. Jeśli potrzebujesz przetwarzania danych z okresu czasu o niskim opóźnieniu lub próbujesz znaleźć wiele obejmujących odpowiedzi (takich jak komutacja systemu RDBMS lub rozpoczęcie zupełnie nowego systemu transakcyjnego), MongoDB może być również dobrą alternatywą. Jeśli próbujesz znaleźć odpowiedź dla partii, długoterminowej analityki, ale wciąż masz możliwość kwestionowania danych, Hadoop może być zdecydowanym wyborem.
Polecany artykuł
To był przewodnik po najważniejszych różnicach między MongoDB a Hadoop. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice MongoDB vs Hadoop z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- MongoDB vs PostgreSQL
- Hadoop vs Cassandra - Amazing Differences
- MongoDB vs Postgres
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 Przydatne porównanie
- MongoDB vs Oracle: Różnice
- MongoDB vs Cassandra: jakie są różnice
- MongoDB vs DynamoDB: Jakie są korzyści
- MongoDB vs SQL: Funkcje