Różnice między Hadoop i MongoDB
Hadoop
Hadoop to platforma typu open source, która służy do przechowywania i przetwarzania ogromnej ilości danych. Jest to aplikacja oparta na Javie, która zawiera rozproszony system plików, zarządzanie zasobami, przetwarzanie danych i inne komponenty interfejsu.
MongoDB
MongoDB jest zbudowany głównie do przechowywania i wyszukiwania danych. Może także wykonywać przetwarzanie danych i skalować. Opiera się na C ++ i należy do rodziny NoSQL. Zamiast tego nie polega na tworzeniu tabel relacyjnych; zapisuje swoje zapisy jako dokumenty.
Wiele firm korzysta z platform Hadoop i MongoDB do tworzenia własnej aplikacji Big Data:
- MongoDB wykorzystuje swoją platformę do procesu operacyjnego w czasie rzeczywistym, pomagając użytkownikom końcowym i procesowi biznesowemu.
- Hadoop, z drugiej strony, pobiera dane z MongoDB; mieszaj dane z różnych źródeł, aby stworzyć modele uczenia maszynowego, które MongoDB wykorzysta je do procesów operacyjnych w czasie rzeczywistym.
Bezpośrednie porównanie między Hadoop a MongoDB
Zarówno Hadoop, jak i MongoDB są doskonałe pod względem partycjonowania i spójności danych, ale w porównaniu z RDBMS nie radzą sobie dobrze z dostępnością danych. Poniżej znajduje się porównanie 9 najlepszych między Hadoop a MongoDB
Kluczowe różnice między Hadoop a MongoDB
Różnice między Hadoop i MongoDB wyjaśniono w punktach przedstawionych poniżej:
- Hadoop jest oparty na Javie, natomiast MongoDB zostało napisane w języku C ++.
- Hadoop to pakiet produktów, podczas gdy MongoDB to produkt samodzielny.
- Koszt sprzętu Hadoop jest większy, ponieważ jest to zbiór różnych programów. Jednak koszt sprzętu MongoDB jest niższy w porównaniu do Hadoop.
- W porównaniu do Hadoop, MongoDB jest bardziej elastyczny i może zastąpić istniejące RDBMS. Z drugiej strony Hadoop może również wykonywać wszystkie zadania, ale musi dodać inne oprogramowanie.
- MongoDB ma zdolność indeksowania geoprzestrzennego, co jest przydatne w analizie geoprzestrzennej. Ta funkcja nie jest łatwo dostępna w Hadoop.
- Hadoop jest najlepszy do przetwarzania na dużą skalę, podczas gdy MongoDB jest najlepszy do wydobywania i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
- MongoDB należy do rodziny NoSQL, natomiast SQL używa Hadoop do przetwarzania danych.
- Hadoop jest elastyczny w formatowaniu danych; może mieć dowolny dostępny format, podczas gdy MongoDB importuje tylko dane w formacie CSV i JSON.
- Hadoop to framework, który może mieć dużo oprogramowania do przetwarzania, podczas gdy MongoDB jest typem bazy danych.
Tabela porównawcza Hadoop vs MongoDB
| PODSTAWA DO PORÓWNANIA | MongoDB | Hadoop |
| System RDBMS | Został zaprojektowany w celu zastąpienia lub udoskonalenia systemu RDBMS, zapewniając mu różne zastosowania. | Nie ma na celu zastąpienia systemu RDBMS, ale działa jako uzupełnienie pomaga w archiwizacji danych lub zapewnia ważne przypadki użycia. |
| Zarys | W rzeczywistości jest to baza danych i napisana jest w C ++. | Zbiór różnych programów tworzących środowisko przetwarzania danych. Jest to aplikacja oparta na Javie. |
| Struktura | Przechowuje dane w kolekcjach, do każdego pola danych można wysłać zapytanie jednocześnie. 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. |
| siła | Zapewnia bardziej niezawodne rozwiązanie, bardziej elastyczne niż Hadoop. Może zastąpić istniejący RDBMS. | Największą siłą Hadoop jest to, że jest zbudowany do obsługi Big Data. Jest doskonały do obsługi procesów wsadowych i długotrwałych zadań ETL. |
| Zaprojektowany | Zaprojektowany do przetwarzania i analizy ogromnej ilości danych. | Jest to baza danych, zaprojektowana przede wszystkim do przechowywania i wyszukiwania danych. |
| Słabość | Poważną skargą dotyczącą MongoDB jest problem z tolerancją błędów, który może prowadzić do utraty danych. | Zależy to głównie od „NameNode”, który jest jedynym punktem awarii |
| Format danych | Powinien być w formacie CSV lub JSON w celu zaimportowania danych. | Może mieć dowolny dostępny format, może obsługiwać zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane. |
| Koszt sprzętu | Opłacalny, ponieważ jest to pojedynczy produkt. | Koszt jest większy, ponieważ jest to zbiór oprogramowania. |
| Obsługa pamięci | Wydajny w obsłudze pamięci, ponieważ jest napisany w C ++ | Ma możliwość optymalizacji wykorzystania przestrzeni, której brakuje MongoDB. |
Wniosek
Z powyższych różnic wynika, że Hadoop jest najlepszym wyborem dla ogromnej ilości danych wymagających dużego przetwarzania i strukturyzacji danych. MongoDB jest najlepszy dla danych wymagających przetwarzania w czasie rzeczywistym i wysokiej dostępności danych.
- W każdej organizacji dane są bardzo ważne, dane rosną z dnia na dzień, nie da się obsłużyć tak ogromnej ilości danych za pomocą jednej aplikacji. Zaleca się, aby w każdej organizacji obsługującej Big Data korzystać jednocześnie z Hadoop i MongoDB.
- Przy wszystkich sugestiach bardzo ważne jest, aby wiedzieć, że zarówno Hadoop, jak i MongoDB nie zostały zbudowane w celu przechwalania się bezpieczeństwem. Obie te aplikacje miały zarządzać ogromną ilością danych dzięki ich doskonałym funkcjom i kilku wadom.
- Jeśli Twoje organizacje mają dane w czasie rzeczywistym o niskim opóźnieniu lub muszą całkowicie usunąć istniejące RDBMS i uruchomić nowy system transakcyjny, musisz przejść do MongoDB.
- Jeśli Twoja organizacja potrzebuje rozwiązania wsadowego, przeprowadzania analiz przy jednoczesnym korzystaniu z SQL i zapytań o dane, Hadoop jest najlepszą opcją.
- Ponieważ wiadomo, że Hadoop obsługuje ogromną ilość danych, zapewniając rozwiązania na dużą skalę, można to uznać za elastyczność i skalowalność. Tak czy inaczej, nawet MongoDB ma doskonałą skalowalność do analizy ogromnej ilości złożonych danych i jest bardziej wydajny niż RDBMS.
- Gdy używane są zarówno Hadoop, jak i MongoDB, to odnosi się to do słabości i mocnych stron.
- Obie platformy mogą być używane jako rozwiązanie Big Data, ale bardzo ważne jest, aby wiedzieć, czy te rozwiązania mogą być używane i łączone ze środowiskiem biznesowym. Jeśli konfiguracja nie zostanie wykonana poprawnie, spowoduje to katastrofę dla jednej z tych platform i ich danych.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po Hadoop vs MongoDB, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Porównanie węzła JS vs Java
- Najlepsze 6 porównań między Hadoop a SQL
- Różnica między Hadoop a Redshift
- Aplikacje internetowe korzystające z MongoDB
- HADOOP vs RDBMS | Poznaj 12 przydatnych różnic
- Hadoop vs Spark: Jakie są korzyści
- MongoDB vs PostgreSQL: Różnice
- Jakie są różnice między MongoDB a Hadoop
- Niesamowity przewodnik na MongoDB vs Cassandra