Podle výzkumné zprávy se předpokládá, že trh s analýzou velkých dat Hadoop poroste v příštích čtyřech letech o 40 %. Vzhledem k současnému stavu, kdy podniky pracují s obrovským množstvím strukturovaných i nestrukturovaných dat, jsou nákladově efektivní řešení Hadoop big data široce nasazována za účelem lepší analýzy dat.
Relační databáze si s nestrukturovanými daty neporadí. Proto přicházejí ke slovu řešení Hadoop a MongoDB pro big data, která si poradí s rozsáhlými a nestrukturovanými daty. Ačkoli obě platformy mají některé podobnosti, například jsou kompatibilní se Sparkem a obě provádějí paralelní zpracování, existují také určité rozdíly.
Apache Hadoop je framework, který se používá pro distribuované zpracování velkého množství dat, zatímco MongoDB je databáze NoSQL. Zatímco Hadoop se používá ke zpracování dat pro analytické účely, kde jde o větší objemy dat, MongoDB se v podstatě používá pro zpracování v reálném čase obvykle menší podmnožiny dat.
V tomto článku uvádíme rozdíly mezi těmito dvěma populárními nástroji pro zpracování velkých objemů dat.
Poznání základů
Apache Hadoop je framework, ve kterém lze ukládat velké soubory dat v distribuovaném prostředí a paralelně je zpracovávat pomocí jednoduchých programovacích modelů. Mezi hlavní součásti Hadoopu patří, jak je uvedeno níže:
- Hadoop Common: Společné nástroje, které podporují ostatní moduly Hadoop.
- Distribuovaný souborový systém Hadoop:
- Hadoop YARN: Distribuovaný souborový systém, který poskytuje vysoce výkonný přístup k datům aplikací:
- Hadoop MapReduce: Framework pro plánování úloh a správu zdrojů clusteru:
MongoDB je univerzální, dokumentová, distribuovaná databáze vytvořená pro vývojáře moderních aplikací a pro éru cloudu. Jedná se o škálovatelnou platformu pro správu databází NoSQL, která byla vyvinuta pro práci s obrovskými objemy distribuovaných datových sad, které lze vyhodnocovat v relační databázi.
Mezi hlavní komponenty MongoDB patří, jak je uvedeno níže:
- mongod: Základní databázový proces
- mongos: Řadič a směrovač dotazů pro sharded clustery
- mongo: Interaktivní MongoDB Shell
Funkce
Funkce Hadoopu jsou popsány níže:
- Distribuovaný souborový systém: Protože jsou data uložena distribuovaně, umožňuje to jejich paralelní ukládání, přístup a sdílení napříč clusterem uzlů.
- Otevřený zdrojový kód: Apache Hadoop je projekt s otevřeným zdrojovým kódem a jeho kód lze upravovat podle požadavků uživatele.
- Odolnost proti poruchám: V tomto rámci lze automaticky obnovit selhání uzlů nebo úloh.
- Vysoce dostupná data: V Apache Hadoop jsou data vysoce dostupná díky replikám dat každého bloku.
Níže jsou uvedeny vlastnosti MongoDB:
- Sdílení dat je flexibilní: MongoDB ukládá data ve flexibilních dokumentech typu JSON, což znamená, že pole se mohou v jednotlivých dokumentech lišit a struktura dat se může v průběhu času měnit.
- Mapuje se na objekty: Model dokumentu se mapuje na objekty v kódu aplikace, což usnadňuje práci s daty.
- Distribuovaná databáze: MongoDB je ve svém jádru distribuovaná databáze, takže vysoká dostupnost, horizontální škálování a geografická distribuce jsou vestavěné a snadno použitelné.
- Otevřený zdrojový kód: MongoDB je k dispozici zdarma.
Zpracování v reálném čase
V systému Hadoop se doba zpracování měří v minutách a hodinách. Tato open-source implementace technologie MapReduce není určena pro zpracování v reálném čase. Naproti tomu MongoDB je dokumentově orientovaná databáze a je určena pro zpracování v reálném čase. Doba zpracování v MongoDB se měří v milisekundách.
Omezení
Některá omezení Hadoopu jsou uvedena níže:
- Apache Hadoop chybí v poskytování kompletní sady nástrojů, které jsou potřebné pro zpracování metadat, zajištění kvality dat atd.
- Architektura Hadoopu je navržena komplexně, což ztěžuje práci s menšími objemy dat.
Některá omezení MongoDB jsou uvedena níže:
- Někdy je provádění v tomto rámci pomalejší kvůli používání spojů.
- V tomto rámci je maximální velikost dokumentu 16 megabajtů.
Provoz v organizacích
Organizace používají Hadoop za účelem vytváření komplexních analytických modelů nebo aplikací pro ukládání velkého objemu dat, jako je strojové učení a porovnávání vzorů, segmentace a analýza odlivu zákazníků, modelování rizik, retrospektivní a prediktivní analýza atd.
Na druhé straně organizace používají MongoDB s Hadoopem, aby zpřístupnily analytické výstupy z Hadoopu svým online provozním aplikacím, které zahrnují náhodný přístup k indexovaným podmnožinám dat, aktualizaci rychle se měnících dat v reálném čase při interakci uživatelů s online aplikacemi, odezvu na dotazy s milisekundovou latencí atd.
Výkon sítě
Hadoop jako online systém analytického zpracování a MongoDB jako online systém zpracování transakcí. Hadoop je navržen pro vysokou latenci a vysokou propustnost, protože data lze spravovat a zpracovávat distribuovaně a paralelně na několika serverech, zatímco MongoDB je navržena pro nízkou latenci a nízkou propustnost, protože má schopnost vypořádat se s potřebou provádět okamžité výsledky v reálném čase co nejrychlejším způsobem.