Erot Hadoopin ja MongoDB: n välillä
Hadoop
Hadoop on avoimen lähdekoodin alusta, jota käytetään valtavan tietomäärän tallentamiseen ja käsittelemiseen. Se on Java-pohjainen sovellus, joka sisältää hajautetun tiedostojärjestelmän, resurssienhallinnan, tietojenkäsittelyn ja muut käyttöliittymän komponentit.
MongoDB
MongoDB on rakennettu pääasiassa tietojen varastointiin ja noutamiseen. Se voi myös suorittaa tietojenkäsittelyn ja skaalautuvuuden. Se perustuu C ++: een ja kuuluu NoSQL-perheeseen. Se ei luota sen sijaan, että luodaan relaatiotaulukoita; se tallentaa tietueet asiakirjoina.
Monet yritykset käyttävät Hadoop- ja MongoDB-alustaa luomaan oman Big Data -sovelluksen:
- MongoDB käyttää alustaansa reaaliaikaisessa operaatioprosessissa, joka auttaa loppukäyttäjiä ja liiketoimintaprosesseja.
- Hadoop puolestaan saa tiedot MongoDB: ltä; sekoita eri lähteistä saatavia tietoja konesopimusmallien tuottamiseksi, joita MongoDB käyttää sitä reaaliaikaisiin operatiivisiin prosesseihin.
Head to Head -vertailu Hadoopin ja MongoDB: n välillä
Sekä Hadoop että MongoDB ovat erinomaisia tietojen osioinnissa ja johdonmukaisuudessa, mutta verrattuna RDBMS: ään, se ei toimi hyvin tiedon saatavuudessa. Alla on 9 parhainta vertailua Hadoopin ja MongoDB: n välillä
Keskeiset erot Hadoop vs. MongoDB välillä
Erot Hadoopin ja MongoDB: n välillä selitetään alla esitetyissä kohdissa:
- Hadoop perustuu Javaan, kun taas MongoDB on kirjoitettu C ++ -kielellä.
- Hadoop on tuotepaketti, kun taas MongoDB on itsenäinen tuote.
- Hadoopin laitteistokustannukset ovat enemmän, koska se on kokoelma erilaisia ohjelmistoja. MongoDB: n laitteistokustannukset ovat kuitenkin vähemmän verrattuna Hadoopiin.
- Verrattuna Hadoopiin, MongoDB on joustavampi ja se voi korvata olemassa olevat RDBMS. Toisaalta Hadoop voi suorittaa myös kaikki tehtävät, mutta on lisättävä muita ohjelmistoja.
- MongoDB: llä on geospatiaalinen indeksointikyky, joka on hyödyllinen geospatiaalisessa analyysissä. Tämä ominaisuus ei ole helposti saatavana Hadoopissa.
- Hadoop on paras laajamittaisiin prosessointisovelluksiin, kun taas MongoDB on paras reaaliaikaiseen tiedon louhintaan ja käsittelyyn.
- MongoDB kuuluu NoSQL-perheeseen, kun taas Hadoop käyttää SQL: ää tietojen käsittelyyn.
- Hadoop on joustava tiedostomuodossa; se voi olla missä tahansa saatavilla olevassa muodossa, kun taas MongoDB tuo vain CSV- ja JSON-muotoisia tietoja.
- Hadoop on kehys, jolla voi olla paljon ohjelmistoja käsittelyyn, kun taas MongoDB on tietokantatyyppi.
Hadoop vs MongoDB -vertailutaulukko
| VERTAILUN PERUSTEET | MongoDB | Hadoop |
| RDBMS-järjestelmä | Se on suunniteltu korvaamaan tai parantamaan RDBMS-järjestelmää tarjoamalla sille erilaisia käyttötapoja. | Sitä ei ole tarkoitettu korvaamaan RDBMS-järjestelmää, mutta se toimii lisäyksenä tietojen arkistointiin tai tärkeiden käyttötapausten tarjoamiseen. |
| ääriviivat | Se on oikeastaan tietokanta ja kirjoitettu C ++ -merkillä. | Kokoelma erilaisia ohjelmistoja, jotka luovat tietojenkäsittelykehyksen. Se on Java-pohjainen sovellus. |
| puitteet | Tallentaa tietoja kokoelmiin. Jokainen tietokenttä voidaan kysyä kerralla. Tiedot tallennetaan binäärisellä JSON- tai BSON-tiedoilla ja on käytettävissä kyselyihin, yhdistämiseen, indeksointiin ja replikointiin. | Koostuu erilaisista ohjelmistoista, tärkeät komponentit ovat Hadoopin hajautettu tiedostojärjestelmä (HDFS) ja MapReduce. |
| Vahvuus | Se tarjoaa vankeimman ratkaisun, joustavampaa kuin Hadoop. Voi korvata olemassa olevat RDBMS. | Hadoopin suurin vahvuus on, että se on rakennettu käsittelemään Big Data -sovellusta. Se on erinomainen eräprosessien ja pitkäaikaisten ETL-töiden käsittelemiseen. |
| suunniteltu | Suunniteltu käsittelemään ja analysoimaan valtavaa tietomäärää tietoa. | Se on tietokanta, joka on ensisijaisesti suunniteltu tietojen varastointiin ja hakemiseen. |
| Heikkous | Suurin MongoDB: tä koskeva valitus on vikasietoisuusongelma, joka voi johtaa tietojen menetykseen. | Se riippuu pääasiassa 'NameNode', joka on ainoa virhekohta |
| Tietomuoto | Pitäisi olla CSV- tai JSON-muodossa tietojen tuontia varten. | Voi olla mitä tahansa käytettävissä olevaa muotoa, se voi käsitellä sekä jäsenneltyä että jäsentämätöntä tietoa. |
| Laitteiston hinta | Kustannustehokas, koska se on yksi tuote. | Kustannukset ovat enemmän, koska se on kokoelma ohjelmistoja. |
| Muistin käsittely | Tehokas muistin käsittelyssä, koska se kirjoitetaan C ++ -merkinnällä | Sillä on kyky optimoida tilankäyttö, josta MongoDB puuttuu. |
johtopäätös
Edellä esitetyt erot päättelevät, että Hadoop on paras valinta valtavaan tietomäärään, joka vaatii suuria tietojen käsittelyä ja jäsentämistä. MongoDB on paras tiedoille, jotka vaativat reaaliaikaista käsittelyä ja korkeaa saatavuutta.
- Missä tahansa organisaatiossa tiedot ovat erittäin tärkeitä, tietoja kasvaa päivä päivältä. On mahdotonta käsitellä tätä valtavaa tietomäärää yhdellä sovelluksella. On erittäin suositeltavaa, että kaikissa organisaatioissa, jotka käsittelevät suuria tietoja, tulisi käyttää sekä Hadoop että MongoDB yhdessä.
- Kaikkien ehdotusten kanssa on erittäin tärkeää tietää, että sekä Hadoop että MongoDB ei ole rakennettu turvallisuuden lisäämiseksi. Molemmat sovellukset tarkoittivat hallita suurta tietomäärää erinomaisilla ominaisuuksillaan ja muutamilla haitoilla.
- Jos organisaatioillasi on vähän latenssiaikaista reaaliaikaista tietoa tai heidän on poistettava olemassa olevat RDBMS-järjestelmät kokonaan ja käynnistettävä uusi tapahtumajärjestelmä, sinun on siirryttävä MongoDB: ään.
- Jos organisaatiosi tarvitsee eräratkaisun, analytiikan suorittamisen samalla, kun se pystyy silti hyödyntämään SQL: tä ja kysymään tietoja, Hadoop on paras vaihtoehto.
- Koska Hadoopin tiedetään käsittelevän suurta tietomäärää suuria ratkaisuja tarjoavia tietoja, voidaan harkita joustavuutta ja skaalautuvuutta. Joka tapauksessa, jopa MongoDB on erinomainen skaalautuvuudellaan analysoida valtava määrä monimutkaista dataa ja tehokkaampi kuin RDBMS.
- Kun käytetään sekä Hadoopia että MongoDB: tä, se käsittelee toistensa heikkouksia ja vahvuuksia.
- Molempia käyttöympäristöjä voidaan käyttää Big Data -ratkaisuna, mutta on erittäin tärkeää tietää, voidaanko näitä ratkaisuja käyttää ja yhdistää liiketoimintaympäristöösi. Kun määritystä ei tehdä oikein, se aiheuttaisi katastrofin kummallekin näistä alustoista ja niiden tiedoista.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Hadoop vs MongoDB: hen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Solmun JS vs. Java-vertailu
- Paras 6 vertailua Hadoop Vs SQL: n välillä
- Ero Hadoop vs. Redshift välillä
- MongoDB: tä käyttävät verkkosovellukset
- HADOOP vs. RDBMS | Tunne 12 hyödyllistä eroa
- Hadoop vs Spark: Mitkä ovat hyödyt
- MongoDB vs PostgreSQL: Erot
- Mitkä ovat MongoDB: n ja Hadoopin väliset erot?
- Upea opas MongoDB: stä vs. Cassandraan