Разница между Hadoop и MongoDB

Мы слышали термин «большие данные» уже довольно давно, но что именно это за большие данные? Объем данных, производимых Интернетом вещей, значительно увеличился за последние годы и продолжает расти экспоненциально. Обработка этих огромных объемов данных, не подходящих для традиционных методов обработки, называется большими данными. Этот вид данных создает проблемы для традиционных систем РСУБД, используемых для хранения и обработки данных. Мощности обработки, необходимые для своевременного и экономичного хранения и обработки этих данных, огромны. Для решения этой проблемы требуются новые и улучшенные решения для больших данных, специально предназначенные для обработки больших неструктурированных данных. Из многих технологий Hadoop и MongoDB являются двумя популярными вариантами хранения и обработки больших данных. Хотя оба довольно похожи в основном в том, что они делают, но их подход к тому, как они это делают, совершенно различен. Давайте посмотрим.

Что такое MongoDB?

MongoDB - это база данных документов с открытым исходным кодом, которая де-факто превратилась в базу данных NoSQL с миллионами пользователей, от небольших стартапов до компаний из списка Fortune 500. Ведущие предприятия и потребительские ИТ-компании используют возможности MongoDB в своих продуктах и ​​решениях. Написанная на C ++, MongoDB является кроссплатформенной, ориентированной на документы базой данных, которая эффективно устраняет ограничения баз данных на основе схем SQL, обеспечивая высокую производительность, высокую доступность и простоту масштабируемости. Это база данных, предназначенная для современного Интернета. Как и другие базы данных NoSQL, MongoDB не соответствует принципам СУБД без концепций таблиц, строк и столбцов. Он хранит свои данные в документах BSON, где все связанные данные размещены вместе в одном документе..

Что такое Hadoop?

Hadoop - это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для хранения и обработки больших объемов данных на кластерах компьютеров. Это приложения, основанные на Java, и набор различного программного обеспечения, которое создает среду обработки данных. Идея состоит в том, чтобы обрабатывать крупномасштабные данные по разумной цене в кратчайшие сроки. Hadoop состоит из трех основных ресурсов: распределенной файловой системы Hadoop (HDFS), программной платформы Google MapReduce и всей экосистемы Hadoop. Экосистема Hadoop состоит из модулей, которые помогают программировать систему, управлять и настраивать кластер, управлять и хранить данные в кластере и выполнять аналитические задачи. Hadoop MapReduce помогает анализировать данные, обрабатывая очень большие объемы как структурированных, так и неструктурированных данных. Hadoop является зарегистрированным товарным знаком Apache Software Foundaton, а MapReduce - структурой для параллельной обработки..

Разница между Hadoop и MongoDB

Платформа

- Хотя оба они считаются решениями для больших данных, MongoDB - это платформа общего назначения, предназначенная для замены или улучшения существующих систем РСУБД. MongoDB - это база данных документов с открытым исходным кодом и одна из ведущих баз данных NoSQL, которая использует документы вместо строк и таблиц, чтобы сделать ее гибкой, масштабируемой и быстрой. Hadoop, с другой стороны, является средой с открытым исходным кодом, предназначенной для хранения и обработки больших объемов данных на кластерах компьютеров. Hadoop не предназначен для замены существующих систем РСУБД; на самом деле, он служит дополнением, помогающим аналитике данных обрабатывать большие объемы как структурированных, так и неструктурированных данных..

Архитектура

- Экосистема Hadoop представляет собой набор инструментов, которые используют или находятся рядом с платформой программирования Google MapReduce и HDFS (распределенной файловой системой Hadoop) для хранения и организации данных, а также для управления машинами, на которых запущен Hadoop. HDFS предназначена для потокового доступа к данным. MongoDB, с другой стороны, предлагает другой подход; он основан на архитектуре Nexus, которая использует возможности NoSQL, сохраняя при этом основу реляционных баз данных. Он хранит данные в виде документов в двоичном представлении, называемом BSON (Binary JSON), где они обычно организованы как коллекции.

Сила

- Самая большая сила Hadoop - MapReduce. На сегодняшний день Hadoop - лучшая инфраструктура MapReduce на рынке. Концепция MapReduce заключается в том, что входные данные могут быть разделены на логические порции, где каждый фрагмент может независимо обрабатываться задачей карты. Задача карты может выполняться на любом вычислительном узле в кластере, а несколько задач карты могут выполняться параллельно в кластере. MongoDB, с другой стороны, является базой данных документов, которая может обрабатывать нагрузки, начиная от MVP запуска и POC до корпоративных приложений с сотнями серверов. MongoDB вырос из нишевого решения для базы данных в базу данных де-факто NoSQL. Его понятие документов действительно выразительно и гибко.

Hadoop vs. MongoDB: Сравнительная таблица

Резюме

Хотя оба довольно похожи в основном в том, что они делают, но их подход к тому, как они это делают, совершенно различен. MongoDB хранит данные в виде документов в двоичном представлении, называемом BSON, тогда как в Hadoop данные хранятся в блоках фиксированного размера, и каждый блок дублируется в системе несколько раз. Экосистема Hadoop представляет собой набор инструментов, которые используют или находятся рядом с программной платформой Google MapReduce, тогда как MongoDB основана на архитектуре Nexus, которая использует возможности NoSQL, сохраняя при этом основу реляционных баз данных..