Einem Forschungsbericht zufolge wird für den Hadoop-Big-Data-Analytics-Markt in den nächsten vier Jahren ein Wachstum mit einer CAGR von 40 % prognostiziert. Angesichts der aktuellen Situation, in der Unternehmen mit einer riesigen Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten zu tun haben, werden kosteneffiziente Hadoop-Big-Data-Lösungen häufig eingesetzt, um Daten besser zu analysieren.
Relationale Datenbanken können unstrukturierte Daten nicht verwalten. Hier kommen die Big-Data-Lösungen Hadoop und MongoDB ins Spiel, um mit großen und unstrukturierten Daten umzugehen. Obwohl beide Plattformen einige Gemeinsamkeiten haben, z. B. sind sie mit Spark kompatibel und beide führen parallele Verarbeitung durch, gibt es auch gewisse Unterschiede.
Apache Hadoop ist ein Framework, das für die verteilte Verarbeitung einer großen Datenmenge eingesetzt wird, während MongoDB eine NoSQL-Datenbank ist. Während Hadoop zur Verarbeitung von Daten für analytische Zwecke verwendet wird, bei denen es um größere Datenmengen geht, wird MongoDB im Wesentlichen für die Echtzeitverarbeitung von meist kleineren Datenmengen eingesetzt.
In diesem Artikel listen wir die Unterschiede zwischen den beiden beliebten Big-Data-Tools auf.
Die Grundlagen verstehen
Apache Hadoop ist ein Framework, mit dem große Datensätze in einer verteilten Umgebung gespeichert und mithilfe einfacher Programmiermodelle parallel verarbeitet werden können. Die Hauptkomponenten von Hadoop sind wie folgt:
- Hadoop Common: Die gemeinsamen Dienstprogramme, die die anderen Hadoop-Module unterstützen.
- Hadoop Distributed File System: Ein verteiltes Dateisystem, das einen durchsatzstarken Zugriff auf Anwendungsdaten ermöglicht.
- Hadoop YARN: Ein Framework für Job Scheduling und Cluster-Ressourcenmanagement.
- Hadoop MapReduce: Ein YARN-basiertes System für die parallele Verarbeitung großer Datensätze.
MongoDB ist eine universell einsetzbare, dokumentenbasierte, verteilte Datenbank, die für moderne Anwendungsentwickler und für das Cloud-Zeitalter entwickelt wurde. Es ist eine skalierbare NoSQL-Datenbank-Management-Plattform, die entwickelt wurde, um mit riesigen Volumina des verteilten Datensatzes zu arbeiten, die in einer relationalen Datenbank ausgewertet werden können.
Die Hauptkomponenten von MongoDB umfassen, wie unten erwähnt:
- mongod: Der zentrale Datenbankprozess
- mongos: Der Controller und Query Router für Sharded-Cluster
- mongo: Die interaktive MongoDB-Shell
Funktionen
Die Funktionen von Hadoop werden im Folgenden beschrieben:
- Verteiltes Dateisystem: Da die Daten in einer verteilten Weise gespeichert werden, ermöglicht dies die parallele Speicherung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung der Daten in einem Cluster von Knoten.
- Open Source: Apache Hadoop ist ein Open-Source-Projekt und sein Code kann entsprechend den Anforderungen des Benutzers geändert werden.
- Fehlertoleranz: In diesem Framework können Ausfälle von Knoten oder Tasks automatisch wiederhergestellt werden.
- Hochverfügbare Daten: In Apache Hadoop sind die Daten aufgrund der Replikate der Daten jedes Blocks hochverfügbar.
Die Merkmale von MongoDB sind im Folgenden aufgeführt:
- Die gemeinsame Nutzung von Daten ist flexibel: MongoDB speichert Daten in flexiblen, JSON-ähnlichen Dokumenten, was bedeutet, dass die Felder von Dokument zu Dokument variieren können und die Datenstruktur im Laufe der Zeit geändert werden kann.
- Zuordnung zu den Objekten: Das Dokumentenmodell lässt sich auf die Objekte im Anwendungscode abbilden, wodurch die Arbeit mit den Daten erleichtert wird.
- Verteilte Datenbank: MongoDB ist im Kern eine verteilte Datenbank, so dass Hochverfügbarkeit, horizontale Skalierung und geografische Verteilung integriert und einfach zu nutzen sind.
- Open-Source: MongoDB kann kostenlos genutzt werden.
Echtzeitverarbeitung
In Hadoop wird die Verarbeitungszeit in Minuten und Stunden gemessen. Diese Open-Source-Implementierung der MapReduce-Technologie ist nicht für die Echtzeitverarbeitung gedacht. MongoDB hingegen ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die für die Echtzeitverarbeitung konzipiert ist. Die Verarbeitungszeit in MongoDB wird in Millisekunden gemessen.
Einschränkungen
Einige der Einschränkungen von Hadoop werden im Folgenden genannt:
- Apache Hadoop bietet keinen vollständigen Satz von Tools, die für die Handhabung von Metadaten, die Sicherstellung der Datenqualität usw. erforderlich sind.
- Die Architektur von Hadoop ist komplex gestaltet, was die Verarbeitung kleinerer Datenmengen erschwert.
Einige der Einschränkungen von MongoDB sind im Folgenden aufgeführt:
- Manchmal sind die Ausführungen in diesem Framework aufgrund der Verwendung von Joins langsamer.
- In diesem Framework beträgt die maximale Dokumentgröße 16 Megabyte.
Einsatz in Organisationen
Organisationen nutzen Hadoop, um komplexe Analysemodelle oder Anwendungen zur Speicherung großer Datenmengen zu erstellen, z. B. maschinelles Lernen und Musterabgleich, Kundensegmentierung und Abwanderungsanalyse, Risikomodellierung, retrospektive und prädiktive Analysen usw.
Auf der anderen Seite verwenden Unternehmen MongoDB mit Hadoop, um analytische Ergebnisse aus Hadoop für ihre operativen Online-Anwendungen verfügbar zu machen, die den wahlfreien Zugriff auf indizierte Teilmengen von Daten, die Aktualisierung sich schnell ändernder Daten in Echtzeit, wenn Benutzer mit Online-Anwendungen interagieren, die Beantwortung von Abfragen mit Latenzzeiten im Millisekundenbereich usw. umfassen.
Performance des Netzwerks
Hadoop als analytisches Online-Verarbeitungssystem und MongoDB als Online-Transaktionsverarbeitungssystem. Hadoop ist für hohe Latenzzeiten und hohen Durchsatz ausgelegt, da die Daten verteilt und parallel auf mehreren Servern verwaltet und verarbeitet werden können, während MongoDB für niedrige Latenzzeiten und niedrigen Durchsatz ausgelegt ist, da es in der Lage ist, unmittelbare Ergebnisse in Echtzeit so schnell wie möglich auszuführen.