Különbség a Hadoop és a MongoDB között

Már jó ideje halljuk a Big Data kifejezést, de mi ez a Big Data? A tárgyak internete által készített adatok mennyisége drámai módon nőtt az évek során, és továbbra is exponenciálisan növekszik. Ezeket a hatalmas mennyiségű adatokat, amelyek a hagyományos kezelési módszerekhez nem alkalmasak, nagy adatnak nevezik. Ez az adat kihívást jelent az adatok tárolására és feldolgozására használt hagyományos RDBMS rendszerek számára. A sok adat időben történő és költséghatékony módon történő tárolásához és feldolgozásához szükséges feldolgozási teljesítmény óriási. A probléma megoldásához új és továbbfejlesztett Big Data megoldásokra van szükség, amelyeket kifejezetten a nagy nem strukturált adatok feldolgozására terveztek. A sok technológia közül a Hadoop és a MongoDB a két népszerű választás a nagy adatok tárolására és feldolgozására. Bár mindkettő alapvetõen meglehetõsen hasonló, amit csinál, de a megközelítésük módja meglehetõsen eltérõ. Vessen egy pillantást.

Mi az a MongoDB??

A MongoDB egy nyílt forráskódú dokumentum-adatbázis, amely több millió felhasználóval, a kicsi indulóktól a Fortune 500 vállalatáig de facto NoSQL adatbázisgé vált. A vezető vállalatok és a fogyasztói IT-vállalatok kihasználják a MongoDB képességeit termékeikben és megoldásaikban. A C ++ nyelven írva a MongoDB egy platformközi, dokumentum-orientált adatbázis, amely hatékonyan orvosolja az SQL séma-alapú adatbázisok korlátozásait magas teljesítmény, magas rendelkezésre állás és könnyű méretezhetőségi megoldások révén. Ez egy adatbázis a modern web számára. Más NoSQL adatbázisokhoz hasonlóan a MongoDB sem felel meg az RDBMS alapelveinek, mivel táblázatok, sorok és oszlopok fogalma nem létezik. Az adatokat BSON-dokumentumokban tárolja, ahol az összes kapcsolódó adat egyetlen dokumentumba kerül.

Mi az a Hadoop??

A Hadoop egy nyílt forráskódú keret, amelyet hatalmas mennyiségű adat tárolására és feldolgozására terveztek a számítógépcsoportok között. Ez egy Java alapú alkalmazás és különféle szoftverek gyűjteménye, amely adatfeldolgozási keretet hoz létre. Az ötlet az, hogy a nagyméretű adatokat ésszerű költségekkel, a lehető legrövidebb időn belül dolgozzuk fel. A Hadoop három elsődleges erőforrásból áll: a Hadoop elosztott fájlrendszeréből (HDFS), a Google MapReduce programozási platformjáról és a teljes Hadoop ökoszisztémaből. A Hadoop ökoszisztéma olyan modulokból áll, amelyek elősegítik a rendszer programozását, a fürt kezelését és konfigurálását, az adatok kezelését és tárolását a fürtben, valamint elemző feladatokat végeznek. A Hadoop MapReduce elősegíti az adatelemzést, hogy nagyon nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot dolgozzon fel. A Hadoop az Apache Software Foundaton bejegyzett védjegye, a MapReduce pedig a párhuzamos feldolgozás kerete.

Különbség a Hadoop és a MongoDB között

Felület

- Noha mindkettőt nagy adatmegoldásoknak tekintik, a MongoDB alapvetően egy általános célú platform, amelynek célja a meglévő RDBMS rendszerek helyettesítése vagy fejlesztése. A MongoDB egy nyílt forrású dokumentum-adatbázis és az egyik vezető NoSQL adatbázis, amely sorok és táblák helyett dokumentumokat használ, hogy rugalmassá, méretezhetővé és gyorsá váljon. A Hadoop viszont egy nyílt forráskódú keret, amelyet hatalmas mennyiségű adat tárolására és feldolgozására terveztek a számítógépcsoportok között. A Hadoop célja nem a meglévő RDBMS rendszerek helyettesítése; Valójában kiegészíti az adatelemzési folyamatokat a nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adat feldolgozásában.

Építészet

- A Hadoop ökoszisztéma olyan eszközök gyűjteménye, amelyek a Google MapReduce programozási platformját és a HDFS-t (Hadoop Distributed File System) használják, vagy mellette ültetik az adatok tárolására és rendezésére, valamint a Hadoopot futtató gépek kezelésére. A HDFS-t adathozzáférés streamingjére fejlesztették ki. A MongoDB másrészt más megközelítést kínál; a Nexus architektúrán alapul, amely kihasználja a NoSQL képességeit, miközben fenntartja a relációs adatbázisok alapját. Az adatokat dokumentumokként tárolja a BSON (Binary JSON) elnevezésű bináris ábrázolásban, ahol tipikusan gyűjteményekként vannak elrendezve.

Erő

- A Hadoop legnagyobb erőssége a MapReduce. Ma a Hadoop a legjobb MapReduce keretrendszer a piacon. A MapReduce mögött meghúzódó koncepció az, hogy a bemenetet logikai darabbá lehet felosztani, ahol minden egyes darab függetlenül feldolgozható egy térképfeladat segítségével. A térképfeladat a klaszter bármely számítási csomópontján futhat, és több térképfeladat párhuzamosan futhat a fürtön. A MongoDB viszont egy dokumentum-adatbázis, amely képes kezelni a terheléseket, kezdve az induló MVP-kkel és a POC-okkal, a több száz szerverrel rendelkező vállalati alkalmazásokig. A MongoDB egy rést tartalmazó adatbázis-megoldásból nőtt a de facto NoSQL adatbázishoz. A dokumentumok fogalma valóban kifejező és rugalmas.

Hadoop és MongoDB: összehasonlító táblázat

összefoglalás

Bár mindkettő alapvetõen meglehetõsen hasonló, amit csinál, de a megközelítésük módja meglehetõsen eltérõ. A MongoDB az adatokat dokumentumokként tárolja bináris ábrázolásban, BSON néven, míg a Hadoopban az adatokat rögzített méretű blokkokban tárolják, és minden blokkot többször megismételnek a rendszerben. A Hadoop ökoszisztéma olyan eszközök gyűjteménye, amelyek a Google MapReduce programozási platformját használják, vagy mellette ültetik, míg a Nexus architektúrán alapuló MongoDB, amely kihasználja a NoSQL képességeit, miközben fenntartja a relációs adatbázisok alapját.