Zgodnie z raportem badawczym, przewiduje się, że rynek analityki dużych danych Hadoop będzie rósł w tempie 40% CAGR w ciągu najbliższych czterech lat. Biorąc pod uwagę obecny stan, w którym przedsiębiorstwa mają do czynienia z ogromną ilością ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, opłacalne rozwiązania Hadoop big data są szeroko wdrażane w celu lepszej analizy danych.
Relacyjne bazy danych nie mogą zarządzać danymi nieustrukturyzowanymi. To właśnie tam, gdzie rozwiązania Hadoop i MongoDB big data wchodzą w grę, aby poradzić sobie z dużymi i nieustrukturyzowanymi danymi. Chociaż obie platformy mają pewne podobieństwa, na przykład są kompatybilne ze Sparkiem i obie wykonują przetwarzanie równoległe, istnieją również pewne różnice.
Apache Hadoop to framework, który jest używany do przetwarzania rozproszonego dużej ilości danych, podczas gdy MongoDB jest bazą danych NoSQL. Podczas gdy Hadoop jest używany do przetwarzania danych do celów analitycznych, gdzie zaangażowane są większe ilości danych, MongoDB jest zasadniczo używany do przetwarzania w czasie rzeczywistym dla zazwyczaj mniejszego podzbioru danych.
W tym artykule wymieniamy różnice między dwoma popularnymi narzędziami Big Data.
Zrozumienie podstaw
Apache Hadoop to framework, w którym duże zbiory danych mogą być przechowywane w środowisku rozproszonym i mogą być równolegle przetwarzane przy użyciu prostych modeli programowania. Do głównych komponentów Hadoop należą wymienione poniżej:
- Hadoop Common: Wspólne narzędzia, które obsługują pozostałe moduły Hadoop.
- Hadoop Distributed File System: Rozproszony system plików, który zapewnia wysokowydajny dostęp do danych aplikacji.
- Hadoop YARN: Szkielet do szeregowania zadań i zarządzania zasobami klastra.
- Hadoop MapReduce: System oparty na YARN do równoległego przetwarzania dużych zbiorów danych.
MongoDB to rozproszona baza danych ogólnego przeznaczenia, oparta na dokumentach, zbudowana dla nowoczesnych programistów aplikacji i na potrzeby ery chmury. Jest to skalowalna platforma zarządzania bazą danych NoSQL, która została opracowana do pracy z ogromnymi ilościami rozproszonych zbiorów danych, które mogą być oceniane w relacyjnej bazie danych.
Główne komponenty MongoDB obejmują wymienione poniżej:
- mongod: Podstawowy proces bazy danych
- mongos: Kontroler i router zapytań dla klastrów sharded
- mongo: The interactive MongoDB Shell
Features
Cechy Hadoop zostały opisane poniżej:
- Distributed File System: Ponieważ dane są przechowywane w sposób rozproszony, umożliwia to przechowywanie danych, uzyskiwanie do nich dostępu i udostępnianie ich równolegle w całym klastrze węzłów.
- Open Source: Apache Hadoop jest projektem open-source, a jego kod może być modyfikowany zgodnie z wymaganiami użytkownika.
- Tolerancja błędów: W tym frameworku awarie węzłów lub zadań mogą być odzyskiwane automatycznie.
- Wysoka dostępność danych: W Apache Hadoop dane są wysoce dostępne ze względu na repliki danych każdego bloku.
Cechy MongoDB są wymienione poniżej:
- Współdzielenie danych jest elastyczne: MongoDB przechowuje dane w elastycznych, podobnych do JSON dokumentach, co oznacza, że pola mogą się różnić w zależności od dokumentu, a struktura danych może być zmieniana w czasie.
- Maps To The Objects: Model dokumentu mapuje do obiektów w kodzie aplikacji, dzięki czemu dane są łatwe do pracy z nimi.
- Rozproszona baza danych: MongoDB jest w swoim rdzeniu rozproszoną bazą danych, więc wysoka dostępność, skalowanie poziome i dystrybucja geograficzna są wbudowane i łatwe w użyciu.
- Open-sourced: MongoDB jest darmowy do użytku.
Real-Time Processing
W Hadoop czas przetwarzania jest mierzony w minutach i godzinach. Ta open-source’owa implementacja technologii MapReduce nie jest przeznaczona do przetwarzania w czasie rzeczywistym. Z drugiej strony, MongoDB jest bazą danych zorientowaną na dokumenty i jest przeznaczona do przetwarzania w czasie rzeczywistym. Czas przetwarzania w MongoDB jest mierzony w milisekundach.
Ograniczenia
Niżej wymieniono niektóre z ograniczeń Hadoop:
- Apache Hadoop brakuje w dostarczaniu kompletnego zestawu narzędzi, który jest wymagany do obsługi metadanych, zapewnienia jakości danych itp.
- Architektura Hadoop jest zaprojektowana w sposób złożony, co utrudnia obsługę mniejszych ilości danych.
Niektóre z ograniczeń MongoDB są wymienione poniżej:
- Czasami egzekucje w tym frameworku są wolniejsze z powodu użycia złączeń.
- W tym frameworku maksymalny rozmiar dokumentu wynosi 16 megabajtów.
Operacje w organizacjach
Organizacje używają Hadoop w celu generowania złożonych modeli analitycznych lub aplikacji do przechowywania danych o dużej objętości, takich jak uczenie maszynowe i dopasowywanie wzorców, segmentacja klientów i analiza odpływu, modelowanie ryzyka, analityka retrospektywna i predykcyjna itp.
Z drugiej strony, organizacje używają MongoDB z Hadoop w celu udostępnienia wyników analitycznych z Hadoop swoim aplikacjom operacyjnym online, które obejmują losowy dostęp do indeksowanych podzbiorów danych, aktualizację szybko zmieniających się danych w czasie rzeczywistym, gdy użytkownicy wchodzą w interakcje z aplikacjami online, reagowanie na zapytania z opóźnieniem rzędu milisekund itp.
Performance Of Network
Hadoop jako system przetwarzania analitycznego online i MongoDB jako system przetwarzania transakcji online. Hadoop jest przeznaczony do wysokiej latencji i wysokiej przepustowości, ponieważ dane mogą być zarządzane i przetwarzane w sposób rozproszony i równoległy na wielu serwerach, podczas gdy MongoDB jest przeznaczony do niskiej latencji i niskiej przepustowości, ponieważ ma zdolność do radzenia sobie z potrzebą wykonywania natychmiastowych wyników w czasie rzeczywistym w najszybszy możliwy sposób.