Різниця між Hadoop та MongoDB

Ми чуємо термін Big Data вже досить давно, але що це за Big Data? Кількість даних, виданих Інтернетом речей, різко зросла з роками, і вона постійно зростає експоненціально. Обробку цих масових обсягів даних, не підходящих для традиційних методів обробки, називають великими даними. Цей вид даних становить виклики для традиційних систем RDBMS, які використовуються для зберігання та обробки даних. Потужність обробки, необхідна для своєчасного та ефективного зберігання та обробки цих даних, є величезною. Для вирішення цієї проблеми потрібні нові та вдосконалені рішення Big Data, спеціально розроблені для обробки великих неструктурованих даних. З багатьох технологій Hadoop та MongoDB - це два популярні варіанти, коли мова йде про зберігання та обробку великих даних. Хоча в основному обидва досить схожі на те, що роблять, але їхній підхід до того, як вони це роблять, зовсім інший. Давайте подивимось.

Що таке MongoDB?

MongoDB - це база даних документів з відкритим кодом, яка перетворилася на фактичну базу даних NoSQL з мільйонами користувачів, починаючи з невеликих стартапів до 500 компаній Fortune. Провідні підприємства та споживчі ІТ-компанії використовують можливості MongoDB у своїх продуктах та рішеннях. Написаний на C ++, MongoDB є крос-платформою, орієнтованою на документи, базою даних, яка ефективно вирішує обмеження баз даних на основі схеми SQL, забезпечуючи високу продуктивність, високу доступність та прості рішення для масштабування. Це база даних, призначена для сучасної мережі Інтернет. Як і інші бази даних NoSQL, MongoDB не відповідає принципам RDBMS без понять таблиць, рядків і стовпців. Він зберігає свої дані в документах BSON, де всі пов'язані дані розміщуються разом в одному документі.

Що таке Hadoop?

Hadoop - це система з відкритим кодом, призначена для зберігання та обробки величезних обсягів даних у кластерах комп'ютерів. Це додатки на базі Java та колекція різного програмного забезпечення, що створює рамки для обробки даних. Ідея полягає в тому, щоб обробити великомасштабні дані за розумні витрати за мінімальний час. Hadoop складається з трьох основних ресурсів: розподіленої файлової системи Hadoop (HDFS), платформи програмування Google MapReduce і всієї екосистеми Hadoop. Екосистема Hadoop складається з модулів, які допомагають програмувати систему, керувати та конфігурувати кластер, керувати та зберігати дані в кластері та виконувати аналітичні завдання. Hadoop MapReduce допомагає аналізу даних обробляти дуже великі обсяги як структурованих, так і неструктурованих даних. Hadoop є зареєстрованою торговою маркою Apache Software Foundaton, а MapReduce є її основою для паралельної обробки.

Різниця між Hadoop та MongoDB

Платформа

- Хоча обидва вважаються рішеннями великих даних, MongoDB - це в основному платформа загального призначення, призначена для заміни або вдосконалення існуючих систем RDBMS. MongoDB - це база даних документів з відкритим кодом та одна з провідних баз даних NoSQL, яка використовує документи замість рядків і таблиць, щоб зробити її гнучкою, масштабованою та швидкою. З іншого боку, Hadoop - це система з відкритим кодом, призначена для зберігання та обробки величезних обсягів даних у кластерах комп'ютерів. Hadoop не призначений для заміни існуючих систем RDBMS; насправді він виступає доповненням для допомоги в аналізі даних, що обробляє великі обсяги як структурованих, так і неструктурованих даних.

Архітектура

- Екосистема Hadoop - це сукупність інструментів, які використовують або сидять поруч із платформою програмування MapReduce Google та HDFS (розподіленою файловою системою Hadoop) для зберігання та впорядкування даних та керування машинами, на яких працює Hadoop. HDFS призначений для потокового доступу до даних. MongoDB, з іншого боку, пропонує інший підхід; вона заснована на Nexus Architecture, яка використовує можливості NoSQL, зберігаючи основу реляційних баз даних. Він зберігає дані у вигляді документів у двійковому поданні під назвою BSON (Binary JSON), де вони, як правило, організовані у вигляді колекцій.

Міцність

- Найбільша сила Hadoop - MapReduce. Сьогодні Hadoop - найкраща рамка MapReduce на ринку. Концепція MapReduce полягає в тому, що введення можна розділити на логічні фрагменти, де кожен фрагмент може бути самостійно оброблений завданням карти. Завдання карти може працювати на будь-якому обчислювальному вузлі кластера, і кілька завдань на карті можуть працювати паралельно через кластер. MongoDB, з іншого боку, - це база даних документів, яка може обробляти навантаження, починаючи від запуску MVP та POCs до корпоративних програм із сотнями серверів. MongoDB виріс з того, що це рішення нішевої бази даних для фактичної бази даних NoSQL. Поняття про документи справді виразне і гнучко.

Hadoop vs. MongoDB: Порівняльна діаграма

Підсумок

Хоча в основному обидва досить схожі на те, що роблять, але їхній підхід до того, як вони це роблять, зовсім інший. MongoDB зберігає дані як документи у двійковому представленні під назвою BSON, тоді як в Hadoop дані зберігаються у блоках фіксованого розміру, і кожен блок дублюється кілька разів у всій системі. Екосистема Hadoop - це сукупність інструментів, які використовують або сидять біля платформи програмування Google MapReduce Google, тоді як MongoDB, заснований на архітектурі Nexus, використовує можливості NoSQL, зберігаючи основу реляційних баз даних.