Rozdíl mezi Hadoopem a MongoDB

Už dlouho jsme slyšeli termín Big Data, ale co přesně je to Big Data? Množství dat vytvářených internetem věcí se v průběhu let dramaticky zvýšilo a stále roste exponenciálním tempem. Zpracování těchto obrovských objemů dat, které nejsou vhodné pro tradiční způsoby zpracování, se nazývá Big Data. Tento druh dat představuje výzvy pro tradiční systémy RDBMS používané pro ukládání a zpracování dat. Výkon zpracování potřebný k uložení a zpracování těchto množství dat včasným a nákladově efektivním způsobem je obrovský. K vyřešení tohoto problému jsou zapotřebí nová a vylepšená řešení Big Data, která jsou speciálně navržena pro zpracování velkých nestrukturovaných dat. Z mnoha technologií jsou Hadoop a MongoDB dvě populární volby, pokud jde o ukládání a zpracování velkých dat. Zatímco obě jsou v podstatě v podstatě podobné, jejich přístup k tomu, jak to dělají, je docela odlišný. Pojďme se podívat.

Co je MongoDB?

MongoDB je open-source databáze dokumentů, která se rozrostla a stala se de facto databází NoSQL s miliony uživatelů, od malých startupů až po společnosti Fortune 500. Přední podniky a spotřebitelské IT společnosti využívají schopností MongoDB ve svých produktech a řešeních. MongoDB, napsaný v jazyce C ++, je platforma založená na dokumentech, která účinně řeší omezení databází založených na schématech SQL tím, že poskytuje vysoký výkon, vysokou dostupnost a snadno škálovatelná řešení. Jedná se o databázi určenou pro moderní web. Stejně jako jiné databáze NoSQL, MongoDB nesplňuje zásady RDBMS bez konceptů tabulek, řádků a sloupců. Ukládá svá data do dokumentů BSON, kde jsou všechna související data spojena do jednoho dokumentu.

Co je Hadoop?

Hadoop je open-source framework navržený pro ukládání a zpracování obrovských objemů dat napříč klastry počítačů. Jedná se o aplikace založené na Javě a sbírce různého softwaru, který vytváří rámec pro zpracování dat. Cílem je zpracovat rozsáhlá data za rozumnou cenu v co nejkratší době. Hadoop se skládá ze tří primárních zdrojů: distribuovaného systému souborů Hadoop (HDFS), programovací platformy Google MapReduce a celého ekosystému Hadoop. Ekosystém Hadoop se skládá z modulů, které pomáhají programovat systém, spravovat a konfigurovat klastr, spravovat a ukládat data v klastru a provádět analytické úkoly. Hadoop MapReduce pomáhá analytické analýze dat velmi velké množství strukturovaných i nestrukturovaných dat. Hadoop je registrovaná ochranná známka společnosti Apache Software Foundaton a MapReduce je její rámec pro paralelní zpracování.

Rozdíl mezi Hadoopem a MongoDB

Plošina

- I když jsou obě považována za velká datová řešení, MongoDB je v podstatě univerzální platforma navržená tak, aby nahradila nebo vylepšila stávající systémy RDBMS. MongoDB je open-source databáze dokumentů a jedna z předních databází NoSQL, která používá dokumenty místo řádků a tabulek, aby byla flexibilní, škálovatelná a rychlá. Hadoop, na druhé straně, je open-source framework určený pro ukládání a zpracování obrovských objemů dat napříč klastry počítačů. Záměrem Hadoopu není nahradit stávající systémy RDBMS; ve skutečnosti funguje jako doplněk k analytické pomoci při zpracování velkých objemů strukturovaných i nestrukturovaných dat.

Architektura

- Ekosystém Hadoop je kolekce nástrojů, které používají nebo sedí vedle programovací platformy MapReduce společnosti Google a HDFS (Hadoop Distributed File System) pro ukládání a organizaci dat a správu strojů, které provozují Hadoop. HDFS je navržen pro streamování přístupu k datům. Na druhou stranu MongoDB nabízí odlišný přístup; je založen na architektuře Nexus, která využívá možností NoSQL při zachování základu relačních databází. Ukládá data jako dokumenty v binární reprezentaci zvané BSON (Binary JSON), kde jsou obvykle organizovány jako sbírky.

Síla

- Největší síla Hadoopu je MapReduce. Dnes je Hadoop nejlepším rámcem MapReduce na trhu. Koncept MapReduce spočívá v tom, že vstup lze rozdělit na logické bloky, přičemž každý blok může být nezávisle zpracován mapovou úlohou. Úloha mapy může běžet na jakémkoli výpočetním uzlu v klastru a více mapových úkolů může probíhat paralelně v klastru. Na druhou stranu MongoDB je databáze dokumentů, která dokáže zpracovat zatížení od spuštění MVP a POC po podnikové aplikace se stovkami serverů. MongoDB se rozrostl ze specializovaného databázového řešení na de facto databázi NoSQL. Pojetí dokumentů je skutečně expresivní a flexibilní.

Hadoop vs. MongoDB: Srovnávací tabulka

souhrn

Zatímco obě jsou v podstatě v podstatě podobné, jejich přístup k tomu, jak to dělají, je docela odlišný. MongoDB ukládá data jako dokumenty v binární reprezentaci zvané BSON, zatímco v Hadoopu jsou data uložena v blocích pevné velikosti a každý blok je duplikován vícekrát v systému. Ekosystém Hadoop je sbírka nástrojů, které používají nebo sedí vedle programovací platformy Google MapReduce, zatímco MongoDB založené na architektuře Nexus, která využívá možnosti NoSQL při zachování základu relačních databází.