Secondo un rapporto di ricerca, il mercato dell’analisi dei grandi dati Hadoop è destinato a crescere ad un CAGR del 40% nei prossimi quattro anni. Dato lo stato attuale in cui le imprese hanno a che fare con una grande quantità di dati strutturati e non strutturati, le soluzioni di big data Hadoop a basso costo sono ampiamente distribuite per analizzare meglio i dati.
I database relazionali non possono gestire i dati non strutturati. È qui che entrano in scena le soluzioni di big data Hadoop e MongoDB, per gestire dati grandi e non strutturati. Anche se entrambe le piattaforme hanno alcune somiglianze, per esempio, sono compatibili con Spark ed entrambi eseguono l’elaborazione parallela, ci sono anche alcune differenze.
Apache Hadoop è un framework che viene utilizzato per l’elaborazione distribuita in una grande quantità di dati, mentre MongoDB è un database NoSQL. Mentre Hadoop è utilizzato per elaborare i dati per scopi analitici in cui sono coinvolti grandi volumi di dati, MongoDB è fondamentalmente utilizzato per l’elaborazione in tempo reale per un sottoinsieme più piccolo di dati.
In questo articolo, elenchiamo le differenze tra i due popolari strumenti Big Data.
Capire le basi
Apache Hadoop è un quadro in cui grandi set di dati possono essere memorizzati in un ambiente distribuito e possono essere elaborati in parallelo utilizzando semplici modelli di programmazione. I componenti principali di Hadoop includono quanto segue:
- Hadoop Common: Le utility comuni che supportano gli altri moduli Hadoop.
- Hadoop Distributed File System: Un file system distribuito che fornisce un accesso ad alta velocità ai dati delle applicazioni.
- Hadoop YARN: Un framework per la programmazione dei lavori e la gestione delle risorse del cluster.
- Hadoop MapReduce: Un sistema basato su YARN per l’elaborazione parallela di grandi insiemi di dati.
MongoDB è un database generalizzato, basato su documenti e distribuito costruito per gli sviluppatori di applicazioni moderne e per l’era del cloud. È una piattaforma scalabile di gestione di database NoSQL che è stata sviluppata per lavorare con enormi volumi di dati distribuiti che possono essere valutati in un database relazionale.
I componenti principali di MongoDB includono quanto segue:
- mongod: Il processo principale del database
- mongos: Il controller e il router di query per i cluster sharded
- mongo: La shell interattiva di MongoDB
Caratteristiche
Le caratteristiche di Hadoop sono descritte di seguito:
- File System distribuito: Poiché i dati sono memorizzati in modo distribuito, questo permette ai dati di essere memorizzati, acceduti e condivisi parallelamente attraverso un cluster di nodi.
- Open Source: Apache Hadoop è un progetto open-source e il suo codice può essere modificato secondo le esigenze dell’utente.
- Tolleranza ai guasti: In questo framework, i guasti dei nodi o dei compiti possono essere recuperati automaticamente.
- Dati altamente disponibili: In Apache Hadoop, i dati sono altamente disponibili grazie alle repliche dei dati di ogni blocco.
Le caratteristiche di MongoDB sono menzionate di seguito:
- La condivisione dei dati è flessibile: MongoDB memorizza i dati in documenti flessibili, simili a JSON, il che significa che i campi possono variare da documento a documento e la struttura dei dati può essere modificata nel tempo.
- Mappe agli oggetti: Il modello del documento mappa agli oggetti nel codice dell’applicazione, rendendo i dati facili da lavorare.
- Database distribuito: MongoDB è un database distribuito nel suo nucleo, così l’alta disponibilità, lo scaling orizzontale e la distribuzione geografica sono incorporati e facili da usare.
- Open-sourced: MongoDB è gratuito da usare.
Real-Time Processing
In Hadoop, il tempo di elaborazione si misura in minuti e ore. Questa implementazione open-source della tecnologia MapReduce non è destinata ad essere utilizzata per l’elaborazione in tempo reale. D’altra parte, MongoDB è un database orientato ai documenti ed è progettato per l’elaborazione in tempo reale. Il tempo di elaborazione in MongoDB è misurato in millisecondi.
Limitazioni
Alcune delle limitazioni di Hadoop sono menzionate di seguito:
- Apache Hadoop manca di fornire un set completo di strumenti che è necessario per gestire i metadati, garantire la qualità dei dati, ecc.
- L’architettura di Hadoop è progettata in un modo complesso che lo rende più difficile per la gestione di piccole quantità di dati.
Alcune delle limitazioni di MongoDB sono menzionate di seguito:
- A volte le esecuzioni in questo framework sono più lente a causa dell’uso di join.
- In questo framework, la dimensione massima del documento è di 16 megabyte.
Operazioni nelle organizzazioni
Le organizzazioni stanno usando Hadoop per generare modelli di analisi complessi o applicazioni di archiviazione dei dati ad alto volume come l’apprendimento automatico e la corrispondenza dei pattern, la segmentazione dei clienti e l’analisi del churn, la modellazione del rischio, l’analisi retrospettiva e predittiva, ecc.
D’altra parte, le organizzazioni stanno usando MongoDB con Hadoop per rendere i risultati analitici di Hadoop disponibili alle loro applicazioni operative online, che includono l’accesso casuale a sottoinsiemi indicizzati di dati, l’aggiornamento dei dati in rapida evoluzione in tempo reale mentre gli utenti interagiscono con le applicazioni online, la risposta alle query con una latenza di millisecondi, ecc.
Performance della rete
Hadoop come un sistema di elaborazione analitica online e MongoDB come un sistema di elaborazione delle transazioni online. Hadoop è progettato per l’alta latenza e l’alta velocità in quanto i dati possono essere gestiti ed elaborati in modo distribuito e parallelo su diversi server, mentre MongoDB è progettato per la bassa latenza e la bassa velocità in quanto ha la capacità di affrontare la necessità di eseguire risultati immediati in tempo reale nel modo più veloce possibile.