Volgens een onderzoeksrapport zal de markt voor Hadoop big data analytics de komende vier jaar groeien met een CAGR van 40%. Gezien de huidige situatie waarin bedrijven te maken hebben met een enorme hoeveelheid gestructureerde en ongestructureerde gegevens, worden kosteneffectieve Hadoop big data-oplossingen op grote schaal ingezet om gegevens beter te analyseren.
Relationele databases kunnen ongestructureerde gegevens niet beheren. Dat is waar Hadoop en MongoDB big data-oplossingen in beeld komen, om met grote en ongestructureerde gegevens om te gaan. Hoewel beide platforms enkele overeenkomsten hebben, bijvoorbeeld dat ze compatibel zijn met Spark en beide parallelle verwerking uitvoeren, zijn er ook bepaalde verschillen.
Apache Hadoop is een raamwerk dat wordt gebruikt voor gedistribueerde verwerking in een grote hoeveelheid gegevens, terwijl MongoDB is een NoSQL-database. Terwijl Hadoop wordt gebruikt om gegevens te verwerken voor analytische doeleinden waarbij grotere hoeveelheden gegevens betrokken zijn, wordt MongoDB in principe gebruikt voor real-time verwerking voor meestal een kleinere subset van gegevens.
In dit artikel zetten we de verschillen tussen de twee populaire Big Data-tools op een rij.
Understanding The Basics
Apache Hadoop is een raamwerk waarin grote datasets kunnen worden opgeslagen in een gedistribueerde omgeving en parallel kunnen worden verwerkt met behulp van eenvoudige programmeermodellen. De belangrijkste onderdelen van Hadoop zijn de volgende:
- Hadoop Common: De gemeenschappelijke hulpprogramma’s die de andere Hadoop-modules ondersteunen.
- Hadoop Distributed File System: Een gedistribueerd bestandssysteem dat toegang met hoge doorvoersnelheid biedt tot applicatiegegevens.
- Hadoop YARN: Een raamwerk voor job scheduling en cluster resource management.
- Hadoop MapReduce: Een op YARN gebaseerd systeem voor parallelle verwerking van grote datasets.
MongoDB is een documentgebaseerde, gedistribueerde database voor algemeen gebruik, gebouwd voor moderne applicatieontwikkelaars en voor het cloud-tijdperk. Het is een schaalbare NoSQL database management platform dat is ontwikkeld om te werken met enorme volumes van de gedistribueerde dataset die kan worden geëvalueerd in een relationele database.
De belangrijkste componenten van MongoDB omvatten zoals hieronder vermeld:
- mongod: Het kerndatabaseproces
- mongos: De controller en query router voor sharded clusters
- mongo: De interactieve MongoDB Shell
Features
De features van Hadoop worden hieronder beschreven:
- Distributed File System: Aangezien de gegevens gedistribueerd worden opgeslagen, kunnen ze parallel over een cluster van nodes worden opgeslagen, geraadpleegd en gedeeld.
- Open bron: Apache Hadoop is een open-source project en de code kan worden gewijzigd volgens de eisen van de gebruiker.
- Fouttolerantie: In dit kader kunnen storingen van nodes of taken automatisch worden hersteld.
- Zeer beschikbare gegevens: In Apache Hadoop, gegevens zijn zeer beschikbaar als gevolg van de replica’s van gegevens van elk blok.
De kenmerken van MongoDB zijn hieronder vermeld:
- Het delen van gegevens is flexibel: MongoDB slaat gegevens op in flexibele, JSON-achtige documenten, wat betekent dat de velden van document tot document kunnen verschillen en dat de gegevensstructuur in de loop van de tijd kan worden gewijzigd.
- Kaarten naar de objecten: Het document model maps naar de objecten in de applicatie code, waardoor gegevens gemakkelijk om mee te werken.
- Gedistribueerde database: MongoDB is een gedistribueerde database in de kern, dus hoge beschikbaarheid, horizontale schaling, en geografische spreiding zijn ingebouwd en gemakkelijk te gebruiken.
- Open-sourced: MongoDB is gratis te gebruiken.
Real-Time Processing
In Hadoop wordt de verwerkingstijd gemeten in minuten en uren. Deze open-source implementatie van MapReduce-technologie is niet bedoeld om te worden gebruikt voor real-time verwerking. MongoDB daarentegen is een documentgeoriënteerde database en is ontworpen voor real-time verwerking. De verwerkingstijd in MongoDB wordt gemeten in milliseconden.
Beperkingen
Enkele beperkingen van Hadoop worden hieronder genoemd:
- Apache Hadoop mist in het bieden van een complete set tools die nodig is voor het omgaan met metadata, het waarborgen van de kwaliteit van gegevens, enz.
- De architectuur van Hadoop is op een complexe manier ontworpen, waardoor het moeilijker is om kleinere hoeveelheden gegevens te verwerken.
Enkele beperkingen van MongoDB worden hieronder genoemd:
- Soms zijn de uitvoeringen in dit raamwerk trager door het gebruik van joins.
- In dit raamwerk is de maximale documentgrootte 16 megabytes.
Operaties in organisaties
Organisaties gebruiken Hadoop om complexe analysemodellen te genereren of toepassingen voor gegevensopslag met grote volumes, zoals machine learning en patroonmatching, klantsegmentatie en churn-analyse, risicomodellering, retrospectieve en voorspellende analyses, enz.
Aan de andere kant gebruiken organisaties MongoDB met Hadoop om analytische uitgangen van Hadoop beschikbaar te maken voor hun online, operationele toepassingen, waaronder willekeurige toegang tot geïndexeerde subsets van gegevens, het bijwerken van snel veranderende gegevens in realtime als gebruikers interageren met online toepassingen, query-responsiviteit van milliseconden, enz.
Prestaties van netwerk
Hadoop als een online analytisch verwerkingssysteem en MongoDB als een online transactieverwerkingssysteem. Hadoop is ontworpen voor high-latency en high-throughput als gegevens kunnen worden beheerd en verwerkt in een gedistribueerde en parallelle manier over verschillende servers, terwijl MongoDB is ontworpen voor low-latency en low-throughput als het heeft de mogelijkheid om te gaan met de noodzaak om onmiddellijke real-time uitkomsten uit te voeren in de snelst mogelijke manier.