Tutkimusraportin mukaan Hadoopin big data -analytiikan markkinoiden ennustetaan kasvavan 40 prosentin CAGR:llä seuraavien neljän vuoden aikana. Kun otetaan huomioon nykytilanne, jossa yritykset käsittelevät valtavia määriä strukturoitua ja strukturoimatonta dataa, kustannustehokkaita Hadoop big data -ratkaisuja otetaan laajalti käyttöön datan analysoimiseksi paremmin.
Relationaaliset tietokannat eivät pysty hallitsemaan strukturoimatonta dataa. Tässä kohtaa Hadoop- ja MongoDB big data -ratkaisut tulevat kuvaan mukaan käsittelemään suurta ja strukturoimatonta dataa. Vaikka molemmilla alustoilla on joitakin yhtäläisyyksiä, esimerkiksi ne ovat yhteensopivia Sparkin kanssa ja molemmat suorittavat rinnakkaista käsittelyä, niissä on myös tiettyjä eroja.
Apache Hadoop on kehys, jota käytetään hajautettuun käsittelyyn suurissa tietomäärissä, kun taas MongoDB on NoSQL-tietokanta. Kun Hadoopia käytetään datan käsittelyyn analyyttisiin tarkoituksiin, joissa on kyse suuremmista tietomääristä, MongoDB:tä käytetään periaatteessa reaaliaikaiseen käsittelyyn yleensä pienemmälle osajoukolle dataa.
Tässä artikkelissa listaamme näiden kahden suositun Big Data -työkalun väliset erot.
Ymmärtäminen perusteet
Apache Hadoop on kehys, jossa suuria datakokonaisuuksia voidaan tallettaa hajautettuun ympäristöön, ja niitä voidaan prosessoida rinnakkain yksinkertaisia ohjelmointimalleja käyttäen. Hadoopin pääkomponentit ovat seuraavat:
- Hadoop Common: Yhteiset apuohjelmat, jotka tukevat muita Hadoop-moduuleja.
- Hadoop Distributed File System: Hajautettu tiedostojärjestelmä, joka tarjoaa suuren läpimenotehon pääsyn sovellusdataan.
- Hadoop YARN: Kehys työn ajoitusta ja klusterin resurssien hallintaa varten.
- Hadoop MapReduce: YARN-pohjainen järjestelmä suurten datajoukkojen rinnakkaiseen käsittelyyn.
MongoDB on yleiskäyttöinen, dokumenttipohjainen, hajautettu tietokanta, joka on rakennettu nykyaikaisille sovelluskehittäjille ja pilviaikaa varten. Se on skaalautuva NoSQL-tietokannan hallinta-alusta, joka on kehitetty käsittelemään valtavia määriä hajautettuja tietokokonaisuuksia, joita voidaan arvioida relaatiotietokannassa.
MongoDB:n pääkomponentit ovat alla mainitut:
- mongod: Tietokannan ydinprosessi
- mongos: Sharded-klustereiden kontrolleri ja kyselyreititin
- mongo: Vuorovaikutteinen MongoDB Shell
Ominaisuudet
Hadoopin ominaisuudet on kuvattu alla:
- Distributed File System: Koska tiedot tallennetaan hajautetusti, tämä mahdollistaa tietojen tallentamisen, käyttämisen ja jakamisen rinnakkain solmujen klusterissa.
- Avoin lähdekoodi: Apache Hadoop on avoimen lähdekoodin projekti, ja sen koodia voidaan muokata käyttäjän vaatimusten mukaan.
- Vikasietoisuus: Tässä kehyksessä solmujen tai tehtävien viat voidaan korjata automaattisesti.
- Korkeasti saatavilla oleva data: Apache Hadoopissa data on erittäin hyvin saatavilla kunkin lohkon datan replikaatioiden ansiosta.
MongoDB:n ominaisuudet on mainittu alla:
- Datan jakaminen on joustavaa: MongoDB tallentaa tiedot joustaviin, JSON-tyyppisiin dokumentteihin, mikä tarkoittaa, että kentät voivat vaihdella dokumentista toiseen ja tietorakennetta voidaan muuttaa ajan myötä.
- Kartat kohteisiin: Dokumenttimalli kartoittaa sovelluskoodin objekteja, jolloin tietojen kanssa on helppo työskennellä.
- Hajautettu tietokanta: MongoDB on pohjimmiltaan hajautettu tietokanta, joten korkea saatavuus, horisontaalinen skaalautuminen ja maantieteellinen hajautus ovat sisäänrakennettuja ja helppokäyttöisiä.
- Avointa lähdekoodia: MongoDB on vapaasti käytettävissä.
Reaaliaikainen käsittely
Hadoopissa käsittelyaika mitataan minuutteina ja tunteina. Tätä MapReduce-tekniikan avoimen lähdekoodin toteutusta ei ole tarkoitettu reaaliaikaiseen käsittelyyn. Toisaalta MongoDB on dokumenttipainotteinen tietokanta, ja se on suunniteltu reaaliaikaiseen käsittelyyn. Käsittelyaika MongoDB:ssä mitataan millisekunneissa.
RAJOITUKSET
Joitakin Hadoopin rajoituksia mainitaan seuraavassa:
- Apache Hadoop ei tarjoa täydellistä työkalukokonaisuutta, joka tarvitaan metadatan käsittelyyn, tiedonlaadun varmistamiseen jne.
- Hadoopin arkkitehtuuri on suunniteltu monimutkaiseksi, mikä vaikeuttaa pienten tietomäärien käsittelyä.
Joitakin MongoDB:n rajoituksia mainitaan seuraavassa:
- Joskus suoritukset ovat tässä kehyksessä hitaampia johtuen joinien käytöstä.
- Tässä kehyksessä asiakirjan enimmäiskoko on 16 megatavua.
Toiminnot organisaatioissa
Organisaatiot käyttävät Hadoopia luodakseen monimutkaisia analytiikkamalleja tai suuren tietomäärän tallennussovelluksia, kuten koneoppimista ja mallien täsmäytystä, asiakassegmentointia ja vaihtuvuusanalyysejä, riskien mallintamista, retrospektiivistä ja ennakoivaa analytiikkaa, jne.
Toisaalta organisaatiot käyttävät MongoDB:tä yhdessä Hadoopin kanssa saadakseen Hadoopin analyyttiset tuotokset online-toimintasovellustensa käyttöön, joihin kuuluu satunnainen pääsy indeksoituihin tietojen osajoukkoihin, nopeasti muuttuvien tietojen päivittäminen reaaliaikaisesti, kun käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa online-sovellusten kanssa, millisekunnin viiveellä tapahtuvien kyselyjen reagointikyky jne.
Verkon suorituskyky
Hadoop on online-analyyttinen tietojenkäsittelyjärjestelmä, ja MongoDB online-transaktioiden käsittelyjärjestelmä. Hadoop on suunniteltu korkeaan viiveeseen ja suureen läpimenoon, koska dataa voidaan hallita ja käsitellä hajautetusti ja rinnakkain useilla palvelimilla, kun taas MongoDB on suunniteltu matalaan viiveeseen ja matalaan läpimenoon, koska sillä on kyky vastata tarpeeseen suorittaa välittömät reaaliaikaiset tulokset mahdollisimman nopeasti.