Rozdíly mezi Hadoopem a MongoDB

Hadoop

Hadoop je open-source platforma, která se používá k ukládání a zpracování obrovského objemu dat. Jedná se o Java aplikaci, která obsahuje distribuovaný systém souborů, správu prostředků, zpracování dat a další komponenty rozhraní.

MongoDB

MongoDB je postaven hlavně pro ukládání a vyhledávání dat. Může také provádět zpracování dat a škálovatelnost. Je založen na C ++ a patří do rodiny NoSQL. Místo toho se nespoléhá na vytváření relačních tabulek; ukládá své záznamy jako dokumenty.

Mnoho společností používá platformu Hadoop a MongoDB k vytvoření vlastní aplikace Big Data:

  • MongoDB využívá svou platformu pro operační proces v reálném čase, který pomáhá koncovým uživatelům a podnikovým procesům.
  • Hadoop, na druhé straně, získává data z MongoDB; smíchejte data z různých zdrojů a vytvořte modely strojového učení, které MongoDB použije pro provozní procesy v reálném čase.

Srovnání mezi hlavami mezi Hadoopem a MongoDB

Jak Hadoop, tak MongoDB jsou vynikající v rozdělení dat a konzistenci, ale ve srovnání s RDBMS nefunguje dobře v dostupnosti dat. Níže je Top 9 Porovnání mezi Hadoop vs MongoDB

Klíčové rozdíly mezi Hadoopem a MongoDB

Rozdíly mezi Hadoopem a MongoDB jsou vysvětleny v následujících bodech:

  • Hadoop je založen na Javě, zatímco MongoDB byl napsán v jazyce C ++.
  • Hadoop je sada produktů, zatímco MongoDB je samostatný produkt.
  • Hardwarové náklady Hadoopu jsou spíš jako kolekce různého softwaru. Náklady na hardware MongoDB jsou však ve srovnání s Hadoopem nižší.
  • Ve srovnání s Hadoopem je MongoDB flexibilnější a může nahradit stávající RDBMS. Hadoop, na druhé straně, může také provádět všechny úkoly, ale musí přidat další software.
  • MongoDB má schopnost geoprostorového indexování, které je užitečné v geoprostorové analýze. Tato funkce není v aplikaci Hadoop snadno dostupná.
  • Hadoop je nejlepší pro zpracování ve velkém měřítku, zatímco MongoDB je nejlepší pro těžbu dat a zpracování v reálném čase.
  • MongoDB patří do rodiny NoSQL, zatímco Hadoop používá SQL pro zpracování dat.
  • Hadoop je flexibilní ve formátu dat; může mít jakýkoli dostupný formát, zatímco MongoDB importuje pouze data formátu CSV a JSON.
  • Hadoop je Framework, který může mít mnoho softwaru pro zpracování, zatímco MongoDB je typ databáze.

Srovnávací tabulka Hadoop vs MongoDB

ZÁKLAD PRO POROVNÁNÍ MongoDB Hadoop
Systém RDBMSJe navržen tak, aby nahradil nebo vylepšil systém RDBMS a poskytl mu různé případy použití.Není určen k nahrazení systému RDBMS, ale slouží jako doplněk, který pomáhá při archivaci dat nebo poskytuje důležité případy použití.
ObrysJe to vlastně databáze a je napsána v C ++.Kolekce různého softwaru, který vytváří rámec pro zpracování dat. Jedná se o Java aplikaci.
RámecUkládá data do kolekcí, každé datové pole lze dotazovat najednou. Data jsou uložena jako binární JSON nebo BSON a jsou k dispozici pro dotazování, agregaci, indexování a replikaci.Skládá se z jiného softwaru, důležitými součástmi jsou Hadoop Distributed File System (HDFS) a MapReduce.
SílaPoskytuje robustnější řešení, flexibilnější než Hadoop. Může nahradit stávající RDBMS.Největší předností Hadoopu je to, že je postaveno pro zpracování velkých dat. Je vynikající pro zpracování dávkových procesů a dlouhodobých úloh ETL.
NavrženoNavrženo ke zpracování a analýze obrovského objemu dat.Jedná se o databázi, primárně navrženou pro ukládání a vyhledávání dat.
SlabostHlavní stížnost týkající se MongoDB je problém s odolností proti chybám, což může vést ke ztrátě dat.Závisí to hlavně na 'NameNode', což je jediný bod selhání
Formát datPro import dat by měl být ve formátu CSV nebo JSON.Může mít jakýkoli dostupný formát, dokáže zpracovat strukturovaná i nestrukturovaná data.
Náklady na hardwareNákladově efektivní, protože se jedná o jediný produkt.Cena je víc, jako je to kolekce softwaru.
Manipulace s pamětíEfektivní zpracování paměti, jak je psáno v C ++Má schopnost optimalizovat využití prostoru, které MongoDB postrádá.

Závěr

Výše uvedené rozdíly docházejí k závěru, že Hadoop je nejlepší volbou pro obrovské množství dat, která vyžadují velké zpracování a strukturování dat. MongoDB je nejlepší pro data, která vyžadují zpracování v reálném čase a vysokou dostupnost dat.

  • V každé organizaci jsou data velmi důležitá, data se každým dnem zvyšují, není možné zvládnout tento obrovský objem dat jedinou aplikací. Důrazně se doporučuje, aby pro jakoukoli organizaci, která manipuluje, Big Data měla využívat jak Hadoop, tak MongoDB společně.
  • Se všemi návrhy je velmi důležité vědět, že jak Hadoop, tak MongoDB nebyly stavěny pro vychvalování. Obě tyto aplikace chtěly spravovat obrovské množství dat s jejich vynikajícími vlastnostmi a několika nevýhodami.
  • Pokud vaše organizace mají data v reálném čase s nízkou latencí nebo potřebujete zcela odstranit stávající RDBMS a spustit nový transakční systém, musíte jít do MongoDB.
  • Pokud vaše organizace potřebuje dávkové řešení, provozuje analytiku a přitom je stále schopna využívat SQL a dotazovat data, pak je Hadoop tou nejlepší volbou.
  • Protože je známo, že společnost Hadoop zpracovává obrovské množství dat a poskytuje řešení ve velkém měřítku, lze ji považovat za flexibilitu a škálovatelnost. Ať tak či onak, i MongoDB je vynikající ve své škálovatelnosti pro analýzu obrovského objemu komplexních dat a efektivnější než RDBMS.
  • Pokud jsou použity jak Hadoop, tak MongoDB, pak se navzájem řeší své slabé a silné stránky.
  • Obě platformy lze použít jako velké datové řešení, ale je velmi důležité vědět, zda lze tato řešení použít a kombinovat s podnikovým prostředím. Pokud konfigurace nebude provedena správně, způsobí to katastrofu pro kteroukoli z těchto platforem a jejich dat.

Doporučené články

Toto byl průvodce Hadoop vs MongoDB, jejich význam, srovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -

  1. Porovnání uzlu JS vs Java
  2. Nejlepší 6 srovnání mezi Hadoop Vs SQL
  3. Rozdíl mezi Hadoopem a Redshiftem
  4. Webové aplikace používající MongoDB
  5. HADOOP vs RDBMS | Poznejte 12 užitečných rozdílů
  6. Hadoop vs Spark: Jaké jsou výhody
  7. MongoDB vs PostgreSQL: Rozdíly
  8. Jaké jsou rozdíly MongoDB vs Hadoop
  9. Úžasný průvodce MongoDB vs Cassandra

Kategorie:

Velká data