Diferențele dintre Hadoop și MongoDB
Hadoop
Hadoop este o platformă open-source, care este folosită pentru stocarea și procesarea volumului imens de date. Este o aplicație bazată pe Java, care conține un sistem de fișiere distribuit, gestionarea resurselor, procesarea datelor și alte componente pentru o interfață.
MongoDB
MongoDB este construit în principal pentru stocarea și regăsirea datelor. De asemenea, poate efectua procesarea datelor și scalabilitatea. Se bazează pe C ++ și aparține familiei NoSQL. Nu se bazează pe crearea de tabele relaționale; își păstrează înregistrările sub formă de documente.
Multe companii folosesc platforma Hadoop și MongoDB pentru a crea propria aplicație Big Data:
- MongoDB folosește platforma sa pentru procesul operațional în timp real ajutând utilizatorii finali și procesul de Afaceri.
- Hadoop, pe de altă parte, primește datele de la MongoDB; amestecă datele din diferite surse pentru a produce modele de învățare automată, pe care MongoDB le va folosi pentru procesele operaționale în timp real.
Comparație față în față între Hadoop și MongoDB
Atât Hadoop, cât și MongoDB sunt excelente în ceea ce privește împărțirea și coerența datelor, dar, în comparație cu RDBMS, nu are rezultate bune în disponibilitatea datelor. Mai jos este Top 9 Comparație între Hadoop și MongoDB
Diferențele cheie între Hadoop și MongoDB
Diferențele dintre Hadoop și MongoDB sunt explicate în punctele prezentate mai jos:
- Hadoop se bazează pe Java, în timp ce MongoDB a fost scris în limba C ++.
- Hadoop este o suită de produse, în timp ce MongoDB este un produs de sine stătător.
- Costul hardware al Hadoop este mai mare, deoarece este o colecție de software diferite. Cu toate acestea, costul hardware al MongoDB este mai mic în comparație cu Hadoop.
- În comparație cu Hadoop, MongoDB este mai flexibil, înlocuind RDBMS-ul existent. Hadoop, pe de altă parte, poate efectua, de asemenea, toate sarcinile, dar trebuie să adauge un alt software.
- MongoDB are capacitatea de indexare geospatială care este utilă în analiza geospatială. Această caracteristică nu este disponibilă în Hadoop.
- Hadoop este cel mai bun pentru aplicația de procesare la scară largă, în timp ce MongoDB este cel mai bun pentru minerirea în timp real a datelor și procesării.
- MongoDB aparține familiei NoSQL, în timp ce Hadoop utilizează SQL pentru procesarea datelor.
- Hadoop este flexibil în formatul de date; poate fi de orice format disponibil, în timp ce MongoDB importă doar date în format CSV și JSON.
- Hadoop este un cadru care poate avea mult software pentru procesare, în timp ce MongoDB este un tip de bază de date.
Tabelul de comparare Hadoop vs MongoDB
| BAZĂ PENTRU COMPARARE | MongoDB | Hadoop |
| Sistemul RDBMS | Este conceput pentru a înlocui sau îmbunătăți sistemul RDBMS, oferindu-i o varietate de cazuri de utilizare. | Nu este menit să înlocuiască sistemul RDBMS, dar acționează ca un supliment care ajută la arhivarea datelor sau la furnizarea de cazuri importante de utilizare. |
| Contur | Este de fapt o bază de date și este scrisă în C ++. | Colecție de diferite programe software care creează un cadru de procesare a datelor. Este o aplicație bazată pe Java. |
| Cadru | Stochează date în colecții, fiecare câmp de date poate fi interogat simultan. Datele sunt stocate ca BSON JSON sau BSON și sunt disponibile pentru interogare, agregare, indexare și replicare. | Constă în diferite programe software, componentele importante sunt sistemul de fișiere distribuite Hadoop (HDFS) și MapReduce. |
| Putere | Oferă o soluție mai robustă, mai flexibilă decât Hadoop. Poate înlocui RDBMS existent. | Cea mai mare forță a Hadoop este că este construit pentru a gestiona Big Data. Este excelent pentru manipularea proceselor de loturi și a lucrărilor ETL pe termen lung. |
| Proiectat | Proiectat pentru a prelucra și analiza un volum imens de date. | Este o bază de date, concepută în principal pentru stocarea și regăsirea datelor. |
| Slăbiciune | O plângere majoră cu privire la MongoDB este problema toleranței la erori, care poate duce la pierderea datelor. | Depinde în principal de „NameNode”, care este singurul punct al eșecului |
| Format de date | Ar trebui să fie în format CSV sau JSON pentru a importa datele. | Poate fi de orice format disponibil, poate trata atât date structurate cât și date nestructurate. |
| Costul hardware-ului | Eficient din punct de vedere al costurilor, deoarece este un singur produs. | Costul este mai mare, deoarece este o colecție de software. |
| Manipularea memoriei | Eficient în gestionarea memoriei, întrucât este scris în C ++ | Are capacitatea de a optimiza utilizarea spațiului, de care MongoDB îi lipsește. |
Concluzie
Diferențele de mai sus concluzionează că Hadoop este cea mai bună alegere pentru un volum imens de date care necesită o prelucrare mare și structurarea datelor. MongoDB este cel mai bun pentru datele care necesită procesare în timp real și disponibilitate ridicată a datelor.
- În orice organizație, datele sunt foarte importante, datele cresc zi de zi, fiind imposibil de gestionat acest volum imens de date printr-o singură aplicație. Este foarte recomandat ca pentru orice organizație care se ocupă de Big Data să folosească împreună Hadoop și MongoDB.
- Cu toate sugestiile, este foarte important să știm că atât Hadoop, cât și MongoDB nu au fost construite pentru a lăuda securitatea. Ambele aplicații au menit să gestioneze un volum imens de date cu caracteristicile lor excelente și cu puținele dezavantaje.
- Dacă organizațiile dvs. au date în timp real cu latență scăzută sau doriți să eliminați complet RDBMS-ul existent și să porniți un nou sistem tranzacțional, trebuie să mergeți la MongoDB.
- Dacă organizația dvs. are nevoie de o soluție de lot, rularea analizelor, în timp ce încă poate să utilizeze SQL și să interogheze datele, atunci Hadoop este cea mai bună opțiune.
- Deoarece Hadoop este cunoscut că gestionează un volum imens de date care oferă soluții la scară largă, acesta poate fi considerat pentru flexibilitate și scalabilitate. În orice caz, chiar și MongoDB este excelent în scalabilitatea sa pentru analizarea unui volum imens de date complexe și mai eficient decât RDBMS.
- Atunci când sunt utilizate atât Hadoop cât și MongoDB, atunci se adresează reciproc punctelor slabe și punctelor forte.
- Ambele platforme pot fi utilizate ca soluție Big Data, dar este foarte important să știți dacă aceste soluții pot fi utilizate și combinate cu mediul dvs. de afaceri. Când configurația nu este făcută corect, aceasta ar provoca catastrofe pentru oricare dintre aceste platforme și datele lor.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Hadoop vs MongoDB, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Comparație Node JS vs Java
- Cele mai bune 6 comparații între Hadoop Vs SQL
- Diferența dintre Hadoop și Redshift
- Aplicații Web folosind MongoDB
- HADOOP vs RDBMS | Cunoaște cele 12 diferențe utile
- Hadoop vs Spark: Care sunt avantajele
- MongoDB vs PostgreSQL: Diferențe
- Care sunt diferențele dintre MongoDB și Hadoop
- Ghid uimitor pe MongoDB vs Cassandra