Egy kutatási jelentés szerint a Hadoop big data analitikai piac az előrejelzések szerint 40%-os CAGR-rel fog növekedni a következő négy évben. Tekintettel a jelenlegi állapotra, amikor a vállalatok hatalmas mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot kezelnek, a költséghatékony Hadoop big data megoldásokat széles körben alkalmazzák az adatok jobb elemzése érdekében.
A relációs adatbázisok nem képesek kezelni a strukturálatlan adatokat. Itt jönnek a képbe a Hadoop és a MongoDB big data megoldások a nagyméretű és strukturálatlan adatok kezelésére. Bár mindkét platformnak van néhány hasonlósága, például kompatibilisek a Sparkkal, és mindkettő párhuzamos feldolgozást végez, vannak bizonyos különbségek is.
Apache Hadoop egy olyan keretrendszer, amelyet nagy mennyiségű adat elosztott feldolgozására használnak, míg a MongoDB egy NoSQL adatbázis. Míg a Hadoopot analitikai célú adatfeldolgozásra használják, ahol nagyobb mennyiségű adatról van szó, addig a MongoDB-t alapvetően valós idejű feldolgozásra használják, általában az adatok egy kisebb részhalmazára.
A cikkben felsoroljuk a két népszerű Big Data eszköz közötti különbségeket.
Az alapok megértése
Apache Hadoop egy olyan keretrendszer, ahol nagy adathalmazok tárolhatók elosztott környezetben és párhuzamosan feldolgozhatók egyszerű programozási modellek segítségével. A Hadoop fő összetevői az alábbiakban felsoroltak:
- Hadoop Common: A többi Hadoop-modult támogató közös segédprogramok.
- Hadoop Distributed File System: Egy elosztott fájlrendszer, amely nagy átviteli sebességű hozzáférést biztosít az alkalmazási adatokhoz.
- Hadoop YARN: Egy keretrendszer a feladatok ütemezéséhez és a fürtök erőforrásainak kezeléséhez.
- Hadoop MapReduce: YARN-alapú rendszer nagy adathalmazok párhuzamos feldolgozására.
A MongoDB egy általános célú, dokumentumalapú, elosztott adatbázis, amely a modern alkalmazásfejlesztők számára és a felhő korszakára készült. Ez egy skálázható NoSQL adatbázis-kezelő platform, amelyet arra fejlesztettek ki, hogy hatalmas mennyiségű, relációs adatbázisban kiértékelhető, elosztott adathalmazokkal dolgozzon.
A MongoDB fő összetevői az alábbiak:
- mongod: Az adatbázis alapfolyamata
- mongos: A sharded fürtök vezérlője és lekérdezési útválasztója
- mongo: Az interaktív MongoDB Shell
Jellemzők
A Hadoop jellemzőit az alábbiakban ismertetjük:
- Elosztott fájlrendszer: Mivel az adatok tárolása elosztott módon történik, ez lehetővé teszi az adatok tárolását, elérését és megosztását párhuzamosan egy csomópontokból álló fürtön keresztül.
- Nyílt forráskódú: Az Apache Hadoop nyílt forráskódú projekt, és kódja a felhasználó igényei szerint módosítható.
- Hibatűrés: Ebben a keretrendszerben a csomópontok vagy feladatok hibái automatikusan helyreállíthatók.
- Nagymértékben rendelkezésre álló adatok: Az Apache Hadoopban az adatok nagymértékben rendelkezésre állnak az egyes blokkok adatainak replikái miatt.
A MongoDB jellemzőit az alábbiakban említjük:
- Az adatok megosztása rugalmas: A MongoDB az adatokat rugalmas, JSON-szerű dokumentumokban tárolja, ami azt jelenti, hogy a mezők dokumentumról dokumentumra változhatnak, és az adatszerkezet idővel megváltoztatható.
- Az objektumok leképezése: A dokumentummodell az alkalmazáskódban lévő objektumokhoz illeszkedik, így az adatokkal könnyű dolgozni.
- Elosztott adatbázis: A MongoDB alapvetően egy elosztott adatbázis, így a magas rendelkezésre állás, a horizontális skálázás és a földrajzi elosztás beépített és könnyen használható.
- Nyílt forráskódú: A MongoDB ingyenesen használható.
Valós idejű feldolgozás
A Hadoopban a feldolgozási időt percekben és órákban mérik. A MapReduce technológia nyílt forráskódú implementációja nem valós idejű feldolgozásra készült. Ezzel szemben a MongoDB egy dokumentumorientált adatbázis, és valós idejű feldolgozásra tervezték. A MongoDB-ben a feldolgozási időt milliszekundumokban mérik.
Korlátozások
A Hadoop néhány korlátját az alábbiakban említjük:
- Apache Hadoop nem nyújt teljes eszközkészletet, ami a metaadatok kezeléséhez, az adatminőség biztosításához stb. szükséges.
- A Hadoop architektúrája összetett módon van kialakítva, ami megnehezíti a kisebb adatmennyiségek kezelését.
A MongoDB néhány korlátját az alábbiakban említjük:
- Néha a végrehajtások ebben a keretrendszerben lassabbak a joinok használata miatt.
- Ebben a keretrendszerben a maximális dokumentumméret 16 megabájt.
Műveletek a szervezetekben
A szervezetek a Hadoopot komplex analitikai modellek vagy nagy mennyiségű adattárolási alkalmazások, például gépi tanulás és mintaillesztés, ügyfélszegmentálás és elvándorláselemzés, kockázatmodellezés, retrospektív és prediktív analitika stb. létrehozására használják.
Másrészt a szervezetek a MongoDB-t a Hadoop-pal együtt használják annak érdekében, hogy a Hadoop analitikai kimeneteit elérhetővé tegyék online, operatív alkalmazásaik számára, amelyek közé tartozik az adatok indexált részhalmazaihoz való véletlenszerű hozzáférés, a gyorsan változó adatok valós idejű frissítése, amint a felhasználók interakcióba lépnek az online alkalmazásokkal, a milliszekundumos késleltetésű lekérdezésekre való reagálás stb.
Performance Of Network
Hadoop mint online analitikai feldolgozórendszer és MongoDB mint online tranzakciófeldolgozó rendszer. A Hadoopot nagy késleltetésre és nagy áteresztőképességre tervezték, mivel az adatokat több szerveren elosztva és párhuzamosan lehet kezelni és feldolgozni, míg a MongoDB-t alacsony késleltetésre és alacsony áteresztőképességre tervezték, mivel képes a lehető leggyorsabban kezelni az azonnali, valós idejű eredmények azonnali végrehajtását.