Diferența dintre MongoDB și Hadoop
Conceptul nu a început, ceea ce a determinat 10gen să dezgroape aplicarea MongoDB de nelegiuire asociată ca un proiect open source. MongoDB va fi de fapt gândit la un răspuns enorm de date, prețul său menționând că este extrem de o platformă generală. Hadoop este conceput să fie rulat pe grupuri de hardware artefact, cu datele privind consumul de energie în orice format, împreună cu date agregate din surse multiple. Hadoop a devenit o platformă pentru cantități în masă multiprocesare de date din grupuri de hardware artefacte.
Ce este MongoDB?
MongoDB a fost inițial dezvoltat de compania 10gen în 2007, ca un motor de aplicații bazat pe cloud, menit să ruleze diferite pachete și servicii. Au dezvoltat 2 elemente principale, Babble (motorul aplicației) și MongoDB (baza de date). Conceptul nu a început, ceea ce a determinat 10gen să dezgroape aplicarea MongoDB de nelegiuire asociată ca un proiect open source. MongoDB va fi de fapt gândit la un răspuns enorm de date, prețul său menționând că este extrem de o platformă generală, concepută pentru a schimba sau îmbunătăți sistemele RDBMS existente, oferindu-i un tip sănătos de cazuri de utilizare.
Cum funcționează MongoDB?
MongoDB stochează date în colecții, în cadrul cărora câmpurile de date total diferite pot fi interogate o dată. Baza de date este păstrată ca Binary JSON (BSON) și poate fi obținută rapid pentru interogări ad-hoc, indexare, replicare și agregare redusă pentru hartă. Partajarea bazelor de date poate fi aplicată pentru a permite distribuirea pe mai multe sisteme pentru PRN de măsurare orizontală. MongoDB este scris în C ++ și poate fi implementat pe o mașină de sistem de operare Windows sau UNIX, cu toate acestea, ținând cont în special de MongoDB pentru o perioadă de timp cu latență scăzută, sistemul de operare UNIX este o alternativă perfectă de dragul potenței. O distincție primară între MongoDB și Hadoop este aceea că MongoDB este cu adevărat o bază de date, în timp ce Hadoop ar putea fi un sortiment de diverse elemente de pachet care creează un cadru de procesare a datelor.
Ce este Hadoop?
În deosebire, Hadoop a fost un proiect open-source încă de la început; creat de Doug Cutting (cunoscut pentru activitatea sa pe Apache Lucerne, o platformă preferată de clasificare a căutării), Hadoop a pornit inițial dintr-un proiect cunoscut sub numele de Nutch, crawler net open source creat în 2002. În 2004, Google a introdus gândul MapReduce. Hadoop nu este conceput ca un înlocuitor pentru sistemele RDBMS tranzacționale, ci mai degrabă ca un supliment pentru acestea.
Cum funcționează Hadoop?
Hadoop, așa cum sa menționat anterior, ar putea fi un cadru format dintr-o schemă de pachete. Primele elemente ale Hadoop sunt sistemul de arhivare distribuit Hadoop (HDFS) și MapReduce care este scris în Java. Elementele secundare sunt un set de mărfuri alternative Apache, incluzând: stup (pentru interogarea datelor), Pig (pentru analizarea seturilor de date masive), HBase (baza de date orientată pe coloane), Oozie (pentru programarea lucrărilor Hadoop), Sqoop (pentru interfațarea cu alternative sisteme precum Bi, analytics sau RBDMS) și Flume (pentru agregarea și preprocesarea datelor). Ca și MongoDB, baza de date HBoad Hadoop realizează măsurabilitatea orizontală prin clarificarea bazelor de date. Distribuția de stocare a datelor este gestionată de HDFS, organizația electivă asociată aplicată cu HBase care alocă date în coloane (versus alocarea bidimensională a RDBMS asociată în coloane și rânduri). datele vor fi apoi indexate (prin utilizarea unui pachet precum Solr), interogate cu Hive sau vor avea numeroase analitice sau joburi pe lot, pe baza unor selecții obținute din schema Hadoop sau a platformei alternative de business intelligence.
Comparație Față-Față între MongoDB și Hadoop (Infografie)
Mai jos se află diferența de top 5 între MongoDB și Hadoop 
Diferențe cheie între MongoDB și Hadoop
Atât MongoDB, cât și Hadoop sunt alegeri populare pe piață; haideți să discutăm unele dintre diferențele majore dintre MongoDB și Hadoop:
- Hadoop este versatil în datele de format; acesta poate fi de orice format obținut, în timp ce MongoDB importă exclusiv date în format CSV și JSON.
- MongoDB are puterea clasificării geospatiale care este utilă în analiza geospatială. Această caracteristică nu este disponibilă în Hadoop.
- MongoDB aparține familiei NoSQL, în timp ce Hadoop utilizează SQL pentru procesul de date.
- Hadoop se bazează pe Java, în timp ce MongoDB a fost scris în limba C ++.
- Hadoop este o suită de marfă, în timp ce MongoDB ar putea fi un produs complet.
- Prețul hardware al MongoDB este o sumă mai mică în comparație cu Hadoop.
- În comparație cu Hadoop, MongoDB este mult versatil, înlocuind RDBMS-ul existent. Hadoop, pe de altă parte, poate efectua toate sarcinile, cu toate acestea, ar trebui să adauge un pachet alternativ.
- Hadoop ar putea fi un cadru care va avea o mulțime de pachete pentru proces, în timp ce MongoDB ar putea fi un tip de bază de date.
- Hadoop este cel mai bun pentru aplicarea proceselor la scară largă, în timp ce MongoDB este cel mai bun pentru extragerea datelor și procesului pe perioade.
MongoDB vs Hadoop Tabelul de comparare
Comparația principală dintre MongoDB și Hadoop sunt discutate mai jos:
|
S.No. | MongoDB |
Hadoop |
|
1 | Oferă o mulțime de răspunsuri solide, o mulțime de versatili, apoi Hadoop. Acesta va înlocui RDBMS existent. | Cel mai important punct de vedere al Hadoop este că este proiectat pentru a gestiona date masive. Este minunat pentru tratarea proceselor de lot și a lucrărilor ETL de lungă durată. |
|
2 | Stochează date în colecții, fiecare câmp de date poate fi solicitat prompt. Datele sunt păstrate ca Binary JSON sau BSON și sunt accesibile pentru interogare, agregare, indexare și replicare. | Constă în diferite programe software, componentele importante sunt sistemul de fișiere distribuite Hadoop (HDFS) și MapReduce. |
|
3 | Este cu adevărat o bază de date și este scris în C ++ | Colecție de pachete diverse care creează cadrul de procesare. Aplicația sa bazată în primul rând pe Java. |
|
4 | Conceput pentru metoda și analiza volumul imens de date. | Este o bază de date, concepută în principal pentru stocarea și regăsirea datelor. |
|
5 | Reclamații majore legate de MongoDB sunt probleme de toleranță la erori, care pot duce la pierderea datelor. | În principal, depinde de „Nod Nume”, adică singurul scop al eșecului |
Concluzie - MongoDB vs Hadoop
Prin diferitele subiecte menționate mai sus pe parcursul acestei comparații între Hadoop și MongoDB ca soluție Big Data, este evident că o analiză și îngrijorări excelente ar trebui să iasă la suprafață înainte de a prefera care este cea mai bună alegere pentru organizația dumneavoastră. Dacă aveți nevoie de date pentru perioada de timp cu latență scăzută sau încercați să găsiți o mulțime de răspunsuri cuprinzătoare (cum ar fi comutarea RDBMS sau începerea unui sistem tranzacțional complet nou), MongoDB ar putea fi, de asemenea, o alternativă decentă. Dacă încercați să găsiți un răspuns pentru loturi, analize de lungă durată, având în continuare capacitatea de a interoga date, Hadoop ar putea fi o alegere certă.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele de top dintre MongoDB și Hadoop. Aici vom discuta, de asemenea, diferențele cheie MongoDB vs Hadoop cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- MongoDB vs PostgreSQL
- Hadoop vs Cassandra - Diferențe uimitoare
- MongoDB vs Postgres
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 comparații utile
- MongoDB vs Oracle: Diferențe
- MongoDB vs Cassandra: Care sunt diferențele
- MongoDB vs DynamoDB: Care sunt avantajele
- MongoDB vs SQL: caracteristici