Enligt en forskningsrapport förväntas marknaden för Hadoop-analys av stora data växa med en CAGR på 40 % under de kommande fyra åren. Med tanke på det nuvarande läget där företag hanterar en stor mängd strukturerade och ostrukturerade data, används kostnadseffektiva Hadoop big data-lösningar i stor utsträckning för att analysera data bättre.
Relationella databaser kan inte hantera ostrukturerade data. Det är där Hadoop och MongoDB big data-lösningar kommer in i bilden, för att hantera stora och ostrukturerade data. Även om båda plattformarna har vissa likheter, till exempel är de kompatibla med Spark och båda utför parallellbearbetning, finns det också vissa skillnader.
Apache Hadoop är ett ramverk som används för distribuerad bearbetning i en stor mängd data medan MongoDB är en NoSQL-databas. Medan Hadoop används för att bearbeta data för analytiska ändamål där större datamängder är inblandade, används MongoDB i princip för realtidsbehandling för vanligtvis en mindre delmängd data.
I den här artikeln listar vi skillnaderna mellan de två populära Big Data-verktygen.
Förståelse av grunderna
Apache Hadoop är ett ramverk där stora datamängder kan lagras i en distribuerad miljö och kan bearbetas parallellt med enkla programmeringsmodeller. De viktigaste komponenterna i Hadoop är de som nämns nedan:
- Hadoop Common: De gemensamma verktyg som stöder de andra Hadoop-modulerna.
- Hadoop Distributed File System: Ett distribuerat filsystem som ger tillgång till tillämpningsdata med hög genomströmning.
- Hadoop YARN: Hadoop YARN: Ett ramverk för jobbplanering och hantering av klusterresurser.
- Hadoop MapReduce: Ett YARN-baserat system för parallell behandling av stora datamängder.
MongoDB är en allmän, dokumentbaserad, distribuerad databas som är byggd för moderna applikationsutvecklare och för molnåldern. Det är en skalbar NoSQL-databashanteringsplattform som utvecklades för att arbeta med enorma volymer av distribuerade dataset som kan utvärderas i en relationsdatabas.
De viktigaste komponenterna i MongoDB omfattar följande:
- mongod: Den centrala databasprocessen
- mongos: Controller och frågerouter för sharded kluster
- mongo: Hadoops funktioner beskrivs nedan:
- Distributed File System: Distributed File System: Eftersom data lagras på ett distribuerat sätt kan data lagras, nås och delas parallellt i ett kluster av noder.
- Öppen källkod: Apache Hadoop är ett projekt med öppen källkod och dess kod kan ändras enligt användarens krav.
- Feltolerans: I detta ramverk kan fel på noder eller uppgifter återställas automatiskt.
- Mycket tillgängliga data: I Apache Hadoop är data mycket tillgängliga på grund av replikerna av data för varje block.
Funktionerna i MongoDB nämns nedan:
- Delning av data är flexibel: MongoDB lagrar data i flexibla, JSON-liknande dokument, vilket innebär att fälten kan variera från dokument till dokument och att datastrukturen kan ändras med tiden.
- Kartor till objekten: Dokumentmodellen mappar till objekten i applikationskoden, vilket gör data lätt att arbeta med.
- Distribuerad databas: MongoDB är en distribuerad databas i grunden, så hög tillgänglighet, horisontell skalning och geografisk distribution är inbyggda och lätta att använda.
- Öppen källkod: MongoDB är gratis att använda.
Realtidsbehandling
I Hadoop mäts behandlingstiden i minuter och timmar. Denna implementering av MapReduce-teknik med öppen källkod är inte avsedd att användas för behandling i realtid. MongoDB däremot är en dokumentorienterad databas och är utformad för behandling i realtid. Behandlingstiden i MongoDB mäts i millisekunder.
Begränsningar
Nedan nämns några av Hadoops begränsningar:
Se även
- Apache Hadoop saknar en komplett uppsättning verktyg som krävs för att hantera metadata, säkerställa datakvalitet osv.
- Hadoops arkitektur är utformad på ett komplext sätt vilket gör det svårare att hantera mindre datamängder.
Nedan nämns några av MongoDB:s begränsningar:
- Ibland är exekveringarna i detta ramverk långsammare på grund av användningen av joins.
- I detta ramverk är den maximala dokumentstorleken 16 megabyte.
Operationer i organisationer
Organisationer använder Hadoop för att generera komplexa analysmodeller eller tillämpningar för lagring av stora datavolymer, t.ex. maskininlärning och mönstermatchning, kundsegmentering och churn-analys, riskmodellering, retrospektiv och prediktiv analys osv.
Å andra sidan använder organisationer MongoDB tillsammans med Hadoop för att göra analytiska resultat från Hadoop tillgängliga för sina operativa online-tillämpningar som omfattar slumpmässig åtkomst till indexerade delmängder av data, uppdatering av snabbt föränderliga data i realtid när användare interagerar med online-tillämpningar, svarsförmåga vid förfrågningar med millisekundlatens, osv.
Nätverkets prestanda
Hadoop som ett analytiskt onlinebehandlingssystem och MongoDB som ett transaktionsbehandlingssystem online. Hadoop är utformat för hög latens och hög genomströmning eftersom data kan hanteras och bearbetas på ett distribuerat och parallellt sätt på flera servrar, medan MongoDB är utformat för låg latens och låg genomströmning eftersom det har förmågan att hantera behovet av att utföra omedelbara resultat i realtid på snabbast möjliga sätt.
Vad tycker du?