Selon un rapport de recherche, le marché de l’analyse des big data Hadoop devrait croître à un TCAC de 40% au cours des quatre prochaines années. Compte tenu de l’état actuel où les entreprises sont confrontées à une grande quantité de données structurées et non structurées, des solutions rentables de big data Hadoop sont largement déployées pour mieux analyser les données.
Les bases de données relationnelles ne peuvent pas gérer les données non structurées. C’est là que les solutions big data Hadoop et MongoDB entrent en scène, pour traiter les données volumineuses et non structurées. Bien que les deux plateformes présentent certaines similitudes, par exemple, elles sont compatibles avec Spark et toutes deux effectuent des traitements parallèles, il existe également certaines différences.
Apache Hadoop est un cadre qui est utilisé pour le traitement distribué dans une grande quantité de données tandis que MongoDB est une base de données NoSQL. Alors que Hadoop est utilisé pour traiter les données à des fins analytiques où de plus grands volumes de données sont impliqués, MongoDB est essentiellement utilisé pour le traitement en temps réel pour généralement un sous-ensemble plus petit de données.
Dans cet article, nous énumérons les différences entre les deux outils Big Data populaires.
Comprendre les bases
Apache Hadoop est un cadre où de grands ensembles de données peuvent être stockés dans un environnement distribué et peuvent être traités en parallèle en utilisant des modèles de programmation simples. Les principaux composants d’Hadoop comprennent les éléments mentionnés ci-dessous :
- Hadoop Common : Les utilitaires communs qui supportent les autres modules Hadoop.
- Hadoop Distributed File System : Un système de fichiers distribué qui fournit un accès à haut débit aux données des applications.
- Hadoop YARN : Un cadre pour la planification des tâches et la gestion des ressources du cluster.
- Hadoop MapReduce : Un système basé sur YARN pour le traitement parallèle de grands ensembles de données.
MongoDB est une base de données distribuée polyvalente, basée sur des documents, construite pour les développeurs d’applications modernes et pour l’ère du cloud. C’est une plateforme de gestion de base de données NoSQL évolutive qui a été développée pour travailler avec d’énormes volumes de l’ensemble de données distribuées qui peuvent être évaluées dans une base de données relationnelle.
Les principaux composants de MongoDB comprennent comme mentionné ci-dessous:
- mongod : Le processus de base de données central
- mongos : Le contrôleur et le routeur de requêtes pour les clusters sharded
- mongo : Le shell interactif MongoDB
Caractéristiques
Les caractéristiques de Hadoop sont décrites ci-dessous :
- Système de fichiers distribués : Comme les données sont stockées de manière distribuée, cela permet de stocker, d’accéder et de partager les données de manière parallèle sur un cluster de nœuds.
- Open Source : Apache Hadoop est un projet open-source et son code peut être modifié en fonction des besoins de l’utilisateur.
- Tolérance aux pannes : Dans ce cadre, les défaillances des nœuds ou des tâches peuvent être récupérées automatiquement.
- Données hautement disponibles : Dans Apache Hadoop, les données sont hautement disponibles en raison des répliques de données de chaque bloc.
Les caractéristiques de MongoDB sont mentionnées ci-dessous :
- Le partage des données est flexible : MongoDB stocke les données dans des documents flexibles, de type JSON, ce qui signifie que les champs peuvent varier d’un document à l’autre et que la structure des données peut être modifiée au fil du temps.
- Mappage aux objets : Le modèle de document correspond aux objets dans le code de l’application, ce qui permet de travailler facilement avec les données.
- Base de données distribuée : MongoDB est une base de données distribuée à son cœur, donc la haute disponibilité, la mise à l’échelle horizontale et la distribution géographique sont intégrées et faciles à utiliser.
- Open-sourced : MongoDB est libre d’utilisation.
Traitement en temps réel
Dans Hadoop, le temps de traitement se mesure en minutes et en heures. Cette implémentation open-source de la technologie MapReduce n’est pas destinée à être utilisée pour le traitement en temps réel. En revanche, MongoDB est une base de données orientée documents et est conçue pour le traitement en temps réel. Le temps de traitement dans MongoDB est mesuré en millisecondes.
Limitations
Certaines des limites d’Hadoop sont mentionnées ci-dessous :
- Apache Hadoop manque de fournir un ensemble complet d’outils qui est nécessaire pour traiter les métadonnées, assurer la qualité des données, etc.
- L’architecture d’Hadoop est conçue de manière complexe, ce qui rend plus difficile la manipulation de petites quantités de données.
Certaines des limites de MongoDB sont mentionnées ci-dessous :
- Parfois, les exécutions dans ce cadre sont plus lentes en raison de l’utilisation de jointures.
- Dans ce cadre, la taille maximale des documents est de 16 mégaoctets.
Opérations dans les organisations
Les organisations utilisent Hadoop afin de générer des modèles d’analyse complexes ou des applications de stockage de données à haut volume telles que l’apprentissage automatique et le pattern matching, la segmentation des clients et l’analyse du churn, la modélisation des risques, la rétrospective et l’analyse prédictive, etc.
D’autre part, les organisations utilisent MongoDB avec Hadoop afin de mettre les sorties analytiques d’Hadoop à la disposition de leurs applications opérationnelles en ligne qui incluent l’accès aléatoire à des sous-ensembles indexés de données, la mise à jour de données à évolution rapide en temps réel lorsque les utilisateurs interagissent avec les applications en ligne, la réactivité des requêtes à la latence de quelques millisecondes, etc.
Performance du réseau
Hadoop en tant que système de traitement analytique en ligne et MongoDB en tant que système de traitement des transactions en ligne. Hadoop est conçu pour une latence élevée et un débit élevé car les données peuvent être gérées et traitées de manière distribuée et parallèle sur plusieurs serveurs, tandis que MongoDB est conçu pour une latence faible et un débit faible car il a la capacité de traiter le besoin d’exécuter des résultats immédiats en temps réel de la manière la plus rapide possible.