De acordo com um relatório de pesquisa, o mercado de análise de grandes dados do Hadoop está previsto para crescer a um CAGR de 40% ao longo dos próximos quatro anos. Dado o estado atual onde as empresas estão lidando com uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados, as grandes soluções de dados Hadoop são amplamente implantadas para analisar melhor os dados.
Bases de dados relacionais não podem gerenciar dados não estruturados. É aí que as grandes soluções de dados da Hadoop e MongoDB entram em cena, para lidar com dados grandes e não estruturados. Embora ambas as plataformas tenham algumas semelhanças, por exemplo, elas são compatíveis com a Spark e ambas realizam processamento paralelo, também existem algumas diferenças.
Apache Hadoop é um framework que é utilizado para processamento distribuído em uma grande quantidade de dados enquanto MongoDB é uma base de dados NoSQL. Enquanto Hadoop é usado para processar dados para fins analíticos onde volumes maiores de dados estão envolvidos, MongoDB é basicamente usado para processamento em tempo real para geralmente um subconjunto menor de dados.
Neste artigo, listamos abaixo as diferenças entre as duas ferramentas populares de Grandes Dados.
Understanding The Basics
Apache Hadoop é um framework onde grandes conjuntos de dados podem ser armazenados em um ambiente distribuído e podem ser processados em paralelo usando modelos simples de programação. Os principais componentes do Hadoop incluem, como mencionado abaixo:
- Hadoop Common: Os utilitários comuns que suportam os outros módulos Hadoop.
- Hadoop Distributed File System: Um sistema de arquivo distribuído que fornece acesso de alto rendimento aos dados da aplicação.
- Hadoop YARN: Uma estrutura para agendamento de trabalhos e gerenciamento de recursos em cluster.
- Hadoop MapReduce: Um sistema baseado no YARN para processamento paralelo de grandes conjuntos de dados.
MongoDB é um banco de dados distribuído, de propósito geral, baseado em documentos, construído para desenvolvedores de aplicações modernas e para a era da nuvem. É uma plataforma escalável de gerenciamento de banco de dados NoSQL que foi desenvolvida para trabalhar com grandes volumes do conjunto de dados distribuídos que podem ser avaliados em um banco de dados relacional.
Os principais componentes do MongoDB incluem como mencionado abaixo:
- mongod: O processo principal da base de dados
- mongos: O controlador e o roteador de consulta para clusters fragmentados
- mongo: O Shell interativo MongoDB
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Faatures
As características do Hadoop são descritas abaixo:
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- Sistema de Arquivo Distribuído: Como os dados são armazenados de forma distribuída, isto permite que os dados sejam armazenados, acessados e compartilhados de forma paralela através de um cluster de nós.
- Código Aberto: O Apache Hadoop é um projeto open-source e seu código pode ser modificado de acordo com os requisitos do usuário.
- Tolerância a Falhas: Neste framework, falhas de nós ou tarefas podem ser recuperadas automaticamente.
- Dados Altamente Disponíveis: No Apache Hadoop, os dados estão altamente disponíveis devido às réplicas de dados de cada bloco.
As características do MongoDB são mencionadas abaixo:
- A partilha de dados é flexível: O MongoDB armazena dados em documentos flexíveis, do tipo JSON, o que significa que os campos podem variar de documento para documento e a estrutura de dados pode ser alterada ao longo do tempo.
- Mapas para os Objetos: O modelo de documento mapeia para os objetos no código da aplicação, tornando os dados fáceis de trabalhar.
- Base de dados distribuída: MongoDB é uma base de dados distribuída no seu núcleo, por isso a alta disponibilidade, escalabilidade horizontal e distribuição geográfica são incorporadas e fáceis de usar.
- Open-sourced: MongoDB é de uso livre.
Real-Time Processing
No Hadoop, o tempo de processamento é medido em minutos e horas. Esta implementação de código aberto da tecnologia MapReduce não se destina a ser utilizada para processamento em tempo real. Por outro lado, o MongoDB é uma base de dados orientada para a documentação e foi concebida para o processamento em tempo real. O tempo de processamento no MongoDB é medido em milisegundos.
Limitações
Algumas das limitações do Hadoop são mencionadas abaixo:
- O Hadoop não fornece um conjunto completo de ferramentas necessárias para o tratamento de metadados, garantindo a qualidade dos dados, etc.
- A arquitectura do Hadoop foi concebida de uma forma complexa, o que dificulta o manuseamento de pequenas quantidades de dados.
Algumas das limitações do MongoDB são mencionadas abaixo:
- Às vezes as execuções neste framework são mais lentas devido ao uso de joins.
- Neste framework, o tamanho máximo do documento é de 16 megabytes.
Operações em organizações
As organizações estão usando o Hadoop para gerar modelos analíticos complexos ou aplicações de armazenamento de dados de alto volume, tais como aprendizagem de máquina e correspondência de padrões, segmentação de clientes e análise de churn, modelagem de risco, análise retrospectiva e preditiva, etc.
Por outro lado, as organizações estão usando o MongoDB com Hadoop para disponibilizar os resultados analíticos do Hadoop para suas aplicações operacionais online, que incluem acesso aleatório a subconjuntos indexados de dados, atualização de dados em rápida mudança em tempo real à medida que os usuários interagem com aplicações online, resposta a consultas de latência de milissegundos, etc.
Performance Of Network
Hadoop como um sistema de processamento analítico online e MongoDB como um sistema de processamento de transações online. O Hadoop foi projetado para alta latência e alto rendimento, pois os dados podem ser gerenciados e processados de forma distribuída e paralela em vários servidores, enquanto o MongoDB foi projetado para baixa latência e baixo rendimento, pois tem a capacidade de lidar com a necessidade de executar resultados imediatos em tempo real da forma mais rápida possível.