Según un informe de investigación, se prevé que el mercado de análisis de big data de Hadoop crezca a un CAGR del 40% en los próximos cuatro años. Dada la situación actual, en la que las empresas manejan una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados, las soluciones de big data Hadoop rentables se despliegan ampliamente para analizar mejor los datos.
Las bases de datos relacionales no pueden gestionar los datos no estructurados. Ahí es donde entran en escena las soluciones de big data Hadoop y MongoDB, para tratar los datos grandes y no estructurados. Aunque ambas plataformas tienen algunas similitudes, por ejemplo, son compatibles con Spark y ambas realizan procesamiento en paralelo, también hay ciertas diferencias.
Apache Hadoop es un framework que se utiliza para el procesamiento distribuido en una gran cantidad de datos mientras que MongoDB es una base de datos NoSQL. Mientras que Hadoop se utiliza para procesar datos con fines analíticos cuando se trata de grandes volúmenes de datos, MongoDB se utiliza básicamente para el procesamiento en tiempo real para, por lo general, un subconjunto más pequeño de datos.
En este artículo, enumeramos las diferencias entre las dos herramientas populares de Big Data.
Entendiendo lo básico
Apache Hadoop es un marco en el que grandes conjuntos de datos pueden ser almacenados en un entorno distribuido y pueden ser procesados paralelamente utilizando modelos de programación simples. Los principales componentes de Hadoop incluyen como se menciona a continuación:
- Hadoop Common: Las utilidades comunes que soportan los otros módulos de Hadoop.
- Hadoop Distributed File System: Un sistema de archivos distribuido que proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación.
- Hadoop YARN: Un marco para la programación de trabajos y la gestión de recursos de clúster.
- Hadoop MapReduce: Un sistema basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.
MongoDB es una base de datos distribuida de propósito general, basada en documentos, construida para los desarrolladores de aplicaciones modernas y para la era de la nube. Es una plataforma de gestión de bases de datos NoSQL escalable que fue desarrollada para trabajar con enormes volúmenes del conjunto de datos distribuidos que pueden ser evaluados en una base de datos relacional.
Los principales componentes de MongoDB incluyen como se menciona a continuación:
- mongod: El proceso central de la base de datos
- mongos: El controlador y el enrutador de consultas para clusters fragmentados
- mongo: El Shell interactivo de MongoDB
Características
Las características de Hadoop se describen a continuación:
- Sistema de archivos distribuidos: Como los datos se almacenan de forma distribuida, esto permite que los datos se almacenen, accedan y compartan de forma paralela en un clúster de nodos.
- Código abierto: Apache Hadoop es un proyecto de código abierto y su código puede ser modificado según los requerimientos del usuario.
- Tolerancia a fallos: En este marco, los fallos de nodos o tareas pueden recuperarse automáticamente.
- Datos altamente disponibles: En Apache Hadoop, los datos están altamente disponibles debido a las réplicas de datos de cada bloque.
Las características de MongoDB se mencionan a continuación:
- Compartir datos es flexible: MongoDB almacena los datos en documentos flexibles, tipo JSON, lo que significa que los campos pueden variar de un documento a otro y la estructura de los datos puede cambiar con el tiempo.
- Se mapea a los objetos: El modelo de documento mapea a los objetos en el código de la aplicación, haciendo que los datos sean fáciles de trabajar.
- Base de datos distribuida: MongoDB es una base de datos distribuida en su núcleo, por lo que la alta disponibilidad, el escalado horizontal y la distribución geográfica están incorporados y son fáciles de usar.
- De código abierto: MongoDB es de uso gratuito.
Procesamiento en tiempo real
En Hadoop, el tiempo de procesamiento se mide en minutos y horas. Esta implementación de código abierto de la tecnología MapReduce no está pensada para ser utilizada para el procesamiento en tiempo real. Por otro lado, MongoDB es una base de datos orientada a documentos y está diseñada para el procesamiento en tiempo real. El tiempo de procesamiento en MongoDB se mide en milisegundos.
Limitaciones
Algunas de las limitaciones de Hadoop se mencionan a continuación:
- Apache Hadoop carece de proporcionar un conjunto completo de herramientas que se requiere para el manejo de metadatos, garantizar la calidad de los datos, etc.
- La arquitectura de Hadoop está diseñada de forma compleja lo que dificulta el manejo de pequeñas cantidades de datos.
Algunas de las limitaciones de MongoDB se mencionan a continuación:
- A veces las ejecuciones en este framework son más lentas debido al uso de joins.
- En este framework, el tamaño máximo del documento es de 16 megabytes.
Operaciones en organizaciones
Las organizaciones están utilizando Hadoop con el fin de generar modelos de análisis complejos o aplicaciones de almacenamiento de datos de gran volumen, como el aprendizaje automático y la coincidencia de patrones, la segmentación de clientes y el análisis de churn, el modelado de riesgos, la retrospectiva y el análisis predictivo, etc.
Por otro lado, las organizaciones están utilizando MongoDB con Hadoop para poner los resultados analíticos de Hadoop a disposición de sus aplicaciones operativas en línea, lo que incluye el acceso aleatorio a subconjuntos de datos indexados, la actualización de datos que cambian rápidamente en tiempo real a medida que los usuarios interactúan con las aplicaciones en línea, la capacidad de respuesta a las consultas con una latencia de milisegundos, etc.
Rendimiento de la red
Hadoop como sistema de procesamiento analítico en línea y MongoDB como sistema de procesamiento de transacciones en línea. Hadoop está diseñado para una alta latencia y un alto rendimiento, ya que los datos pueden ser gestionados y procesados de forma distribuida y paralela en varios servidores, mientras que MongoDB está diseñado para una baja latencia y un bajo rendimiento, ya que tiene la capacidad de hacer frente a la necesidad de ejecutar resultados inmediatos en tiempo real de la forma más rápida posible.