I henhold til en forskningsrapport forventes markedet for Hadoop big data analytics at vokse med en CAGR på 40 % i løbet af de næste fire år. I betragtning af den nuværende situation, hvor virksomhederne har at gøre med en enorm mængde strukturerede og ustrukturerede data, anvendes omkostningseffektive Hadoop big data-løsninger i vid udstrækning for at analysere data bedre.
Relationelle databaser kan ikke håndtere ustrukturerede data. Det er her, at Hadoop- og MongoDB-bigdataløsninger kommer ind i billedet til at håndtere store og ustrukturerede data. Selv om begge platforme har visse ligheder, f.eks. er de kompatible med Spark, og begge udfører parallel behandling, er der også visse forskelle.
Apache Hadoop er en ramme, der bruges til distribueret behandling i en stor mængde data, mens MongoDB er en NoSQL-database. Mens Hadoop bruges til at behandle data til analytiske formål, hvor der er tale om større datamængder, bruges MongoDB grundlæggende til realtidsbehandling af normalt en mindre delmængde af data.
I denne artikel opsummerer vi forskellene mellem de to populære Big Data-værktøjer.
Forstå det grundlæggende
Apache Hadoop er en ramme, hvor store datasæt kan lagres i et distribueret miljø og kan behandles parallelt ved hjælp af enkle programmeringsmodeller. De vigtigste komponenter i Hadoop omfatter som nævnt nedenfor:
- Hadoop Common: De fælles hjælpeprogrammer, der understøtter de andre Hadoop-moduler.
- Hadoop Distributed File System: Et distribueret filsystem, der giver adgang til applikationsdata med høj gennemløbshastighed.
- Hadoop YARN: Hadoop YARN: En ramme for jobplanlægning og styring af klyngeressourcer.
- Hadoop MapReduce: Et YARN-baseret system til parallel behandling af store datasæt.
MongoDB er en dokumentbaseret, distribueret database til generelle formål, der er bygget til moderne applikationsudviklere og til cloud-æraen. Det er en skalerbar NoSQL-databaseadministrationsplatform, som blev udviklet til at arbejde med store mængder af det distribuerede datasæt, som kan evalueres i en relationel database.
De vigtigste komponenter i MongoDB omfatter som nævnt nedenfor:
- mongod: Den centrale databaseproces
- mongos: Controlleren og forespørgselsrouteren for sharded clusters
- mongo: De interaktive MongoDB Shell
Funktioner
Funktionerne i Hadoop er beskrevet nedenfor:
- Distributed File System: Da dataene er gemt på en distribueret måde, kan dataene gemmes, tilgås og deles parallelt på tværs af en klynge af knudepunkter.
- Open Source: Apache Hadoop er et open source-projekt, og dets kode kan ændres i overensstemmelse med brugerens krav.
- Fejltolerance: I denne ramme kan fejl i knuder eller opgaver genoprettes automatisk.
- Meget tilgængelige data: I Apache Hadoop er dataene meget tilgængelige på grund af replikkerne af dataene for hver blok.
Funktionerne i MongoDB er nævnt nedenfor:
- Deling af data er fleksibelt: MongoDB gemmer data i fleksible, JSON-lignende dokumenter, hvilket betyder, at felterne kan variere fra dokument til dokument, og datastrukturen kan ændres over tid.
- Kort til objekterne: Dokumentmodellen mapper til objekterne i applikationskoden, hvilket gør dataene nemme at arbejde med.
- Distribueret database: MongoDB er en distribueret database i sin kerne, så høj tilgængelighed, horisontal skalering og geografisk distribution er indbygget og let at bruge.
- Open-sourced: MongoDB er gratis at bruge.
Real-Time Processing
I Hadoop måles behandlingstiden i minutter og timer. Denne open source-implementering af MapReduce-teknologien er ikke beregnet til at blive brugt til realtidsbehandling. På den anden side er MongoDB en dokumentorienteret database og er designet til realtidsbehandling. Behandlingstiden i MongoDB måles i millisekunder.
Begrænsninger
Nogle af begrænsningerne ved Hadoop er nævnt nedenfor:
- Apache Hadoop mangler at levere et komplet sæt værktøjer, som er nødvendige for at håndtere metadata, sikre datakvalitet osv.
- Arkitekturen i Hadoop er designet på en kompleks måde, hvilket gør det sværere at håndtere mindre datamængder.
Nogle af begrænsningerne i MongoDB er nævnt nedenfor:
- I nogle tilfælde er udførelserne i denne ramme langsommere på grund af brugen af joins.
- I denne ramme er den maksimale dokumentstørrelse 16 megabyte.
Operationer i organisationer
Organisationer bruger Hadoop til at generere komplekse analysemodeller eller applikationer til lagring af store datamængder såsom maskinlæring og mønstermatchning, kundesegmentering og churn-analyse, risikomodellering, retrospektive og prædiktive analyser osv.
På den anden side bruger organisationer MongoDB sammen med Hadoop for at gøre analytiske output fra Hadoop tilgængelige for deres online, operationelle applikationer, som omfatter tilfældig adgang til indekserede delmængder af data, opdatering af hurtigt skiftende data i realtid, når brugerne interagerer med onlineapplikationer, millisekundslatens for forespørgselsreaktion osv.
Performance Of Network
Hadoop som et online analytisk behandlingssystem og MongoDB som et online transaktionsbehandlingssystem. Hadoop er designet til høj latenstid og høj gennemstrømning, da data kan håndteres og behandles på en distribueret og parallel måde på tværs af flere servere, mens MongoDB er designet til lav latenstid og lav gennemstrømning, da det har evnen til at håndtere behovet for at udføre umiddelbare realtidsresultater på den hurtigst mulige måde.