Potrivit unui raport de cercetare, se estimează că piața de analiză a datelor mari Hadoop va crește cu un CAGR de 40% în următorii patru ani. Având în vedere starea actuală în care întreprinderile se confruntă cu o cantitate mare de date structurate și nestructurate, soluțiile Hadoop big data rentabile sunt implementate pe scară largă pentru a analiza mai bine datele.
Bazele de date raționale nu pot gestiona datele nestructurate. Aici intră în scenă soluțiile de big data Hadoop și MongoDB, pentru a face față datelor mari și nestructurate. Deși ambele platforme au unele asemănări, de exemplu, sunt compatibile cu Spark și ambele realizează procesări paralele, există și anumite diferențe.
Apache Hadoop este un cadru care este utilizat pentru procesarea distribuită într-o cantitate mare de date, în timp ce MongoDB este o bază de date NoSQL. În timp ce Hadoop este utilizat pentru procesarea datelor în scopuri analitice în care sunt implicate volume mai mari de date, MongoDB este utilizat în principiu pentru procesarea în timp real pentru, de obicei, un subset mai mic de date.
În acest articol, enumerăm diferențele dintre cele două instrumente Big Data populare.
Înțelegerea noțiunilor de bază
Apache Hadoop este un cadru în care seturi mari de date pot fi stocate într-un mediu distribuit și pot fi procesate în paralel folosind modele de programare simple. Principalele componente ale Hadoop includ cele menționate mai jos:
- Hadoop Common: Utilitățile comune care susțin celelalte module Hadoop.
- Hadoop Distributed File System: Un sistem de fișiere distribuit care oferă acces de mare viteză la datele aplicației.
- Hadoop YARN: Un cadru pentru programarea lucrărilor și gestionarea resurselor clusterului.
- Hadoop MapReduce: Un sistem bazat pe YARN pentru procesarea paralelă a seturilor mari de date.
MongoDB este o bază de date distribuită, de uz general, bazată pe documente, construită pentru dezvoltatorii de aplicații moderne și pentru era cloud. Este o platformă scalabilă de gestionare a bazelor de date NoSQL care a fost dezvoltată pentru a lucra cu volume uriașe de seturi de date distribuite care pot fi evaluate într-o bază de date relațională.
Principalele componente ale MongoDB includ cele menționate mai jos:
- mongod: Procesul de bază de date de bază
- mongos: Controlerul și routerul de interogare pentru clusterele sharded
- mongo: Shell-ul interactiv MongoDB
Caracteristici
Caracteristicile lui Hadoop sunt descrise mai jos:
- Distributed File System: Deoarece datele sunt stocate într-o manieră distribuită, acest lucru permite stocarea, accesarea și partajarea datelor în paralel în cadrul unui grup de noduri.
- Open Source: Apache Hadoop este un proiect open-source, iar codul său poate fi modificat în funcție de cerințele utilizatorului.
- Fault Tolerance (toleranță la erori): În acest cadru, defecțiunile nodurilor sau ale sarcinilor pot fi recuperate automat.
- Date extrem de disponibile: În Apache Hadoop, datele sunt foarte disponibile datorită replicilor de date ale fiecărui bloc.
Caracteristicile lui MongoDB sunt menționate mai jos:
- Partajarea datelor este flexibilă: MongoDB stochează datele în documente flexibile, de tip JSON, ceea ce înseamnă că câmpurile pot varia de la un document la altul, iar structura datelor poate fi modificată în timp.
- Maps To The Objects: Modelul documentului se mapează la obiectele din codul aplicației, ceea ce face ca datele să fie ușor de lucrat cu ele.
- Bază de date distribuită: MongoDB este o bază de date distribuită în esența sa, astfel încât disponibilitatea ridicată, scalarea orizontală și distribuția geografică sunt integrate și ușor de utilizat.
- Open-source: MongoDB este liber de utilizat.
Procesare în timp real
În Hadoop, timpul de procesare se măsoară în minute și ore. Această implementare open-source a tehnologiei MapReduce nu este menită să fie utilizată pentru procesare în timp real. Pe de altă parte, MongoDB este o bază de date orientată pe documente și este concepută pentru procesare în timp real. Timpul de procesare în MongoDB se măsoară în milisecunde.
Limitări
Câteva dintre limitările Hadoop sunt menționate mai jos:
- Apache Hadoop nu reușește să ofere un set complet de instrumente care este necesar pentru gestionarea metadatelor, asigurarea calității datelor, etc.
- Arhitectura Hadoop este concepută într-o manieră complexă, ceea ce face mai dificilă manipularea unor cantități mai mici de date.
Câteva dintre limitările MongoDB sunt menționate mai jos:
- Câteodată, execuțiile în acest cadru sunt mai lente datorită utilizării de îmbinări.
- În acest cadru, dimensiunea maximă a documentelor este de 16 megabytes.
Operații în organizații
Organizațiile utilizează Hadoop pentru a genera modele analitice complexe sau aplicații de stocare a volumelor mari de date, cum ar fi învățarea automată și potrivirea modelelor, segmentarea clienților și analiza ratei de rotație, modelarea riscurilor, analiza retrospectivă și predictivă etc.
Pe de altă parte, organizațiile folosesc MongoDB cu Hadoop pentru a pune la dispoziție ieșirile analitice din Hadoop pentru aplicațiile lor online, operaționale, care includ accesul aleatoriu la subseturi indexate de date, actualizarea în timp real a datelor care se schimbă rapid pe măsură ce utilizatorii interacționează cu aplicațiile online, capacitatea de răspuns la interogări cu latență de milisecunde etc.
Performance Of Network
Hadoop ca sistem de procesare analitică online și MongoDB ca sistem de procesare a tranzacțiilor online. Hadoop este proiectat pentru latență și debit ridicat, deoarece datele pot fi gestionate și procesate în mod distribuit și paralel pe mai multe servere, în timp ce MongoDB este proiectat pentru latență și debit scăzut, deoarece are capacitatea de a face față nevoii de a executa rezultate imediate în timp real în cel mai rapid mod posibil.