Разница между MongoDB против Hadoop

Концепция не началась, что привело к тому, что 10gen отказался от применения связанного с этим unharness MongoDB как проекта с открытым исходным кодом. MongoDB на самом деле подумает об огромном ответе на данные, его цена будет означать, что это чрезвычайно общая платформа. Hadoop предназначен для работы на кластерах артефактного оборудования с данными о потреблении энергии в любом формате, а также с агрегированными данными из нескольких источников. Hadoop стал платформой для многопроцессорной обработки больших объемов данных в кластерах аппаратного оборудования.

Что такое MongoDB?

MongoDB был первоначально разработан корпоративным 10gen в 2007 году как облачный движок приложений, предназначенный для запуска различных пакетов и сервисов. Они разработали 2 основных элемента, Babble (движок приложения) и MongoDB (база данных). Концепция не началась, что привело к тому, что 10gen отказался от применения связанного с этим unharness MongoDB как проекта с открытым исходным кодом. MongoDB на самом деле подумает об огромном ответе на данные, его цена будет означать, что это чрезвычайно общая платформа, предназначенная для обмена или улучшения существующих систем РСУБД, что делает ее подходящим вариантом использования.

Как работает MongoDB?

MongoDB хранит данные в коллекциях, внутри которых могут быть запрошены совершенно разные поля данных. База данных поддерживается как Binary JSON (BSON) и быстро доступна для специальных запросов, индексации, репликации и агрегирования Map Reduced. Разделение базы данных может быть применено, чтобы разрешить распределение по нескольким системам для горизонтального измерения PRN. MongoDB написана на C ++ и может быть развернута на компьютере с операционной системой Windows или UNIX, однако, особенно учитывая MongoDB для периода времени с низкой задержкой, операционная система UNIX является идеальной альтернативой для эффективности. Основное различие между MongoDB и Hadoop заключается в том, что MongoDB действительно является базой данных, тогда как Hadoop может представлять собой набор различных элементов пакета, составляющих структуру обработки данных.

Что такое Hadoop?

В отличие от этого, Hadoop с самого начала был проектом с открытым исходным кодом; созданный Дагом Каттингом (известный своими работами над Apache Lucerne, предпочтительной платформой для поисковой классификации), Hadoop изначально возник из проекта, известного как Nutch, сетевой сканер с открытым исходным кодом, созданный в 2002 году. В 2004 году Google представила идею MapReduce. Hadoop не предназначен для замены транзакционных систем СУБД, а скорее как дополнение к ним.

Как работает Hadoop?

Hadoop, как упоминалось ранее, может быть структурой, состоящей из пакетной схемы. Первыми элементами Hadoop являются распределенная файловая система Hadoop (HDFS) и MapReduce, написанные на Java. Вторичные элементы - это набор альтернативных продуктов Apache, в том числе: Hive (для запроса данных), Pig (для анализа массивных наборов данных), HBase (база данных, ориентирующаяся по столбцам), Oozie (для программирования заданий Hadoop), Sqoop (для взаимодействия с альтернативными такие системы, как Bi, аналитика или RBDMS) и Flume (для агрегирования и предварительной обработки данных). Как и MongoDB, база данных Hadoop HBase обеспечивает горизонтальную измеримость путем разделения базы данных. Распределение хранилища данных обрабатывается HDFS, а связанная выборная организация обеспечивается с помощью HBase, который распределяет данные по столбцам (в отличие от двумерного выделения связанной RDBMS в столбцах и строках). Затем данные будут проиндексированы (с помощью пакета, такого как Solr), опрошены с помощью Hive, или будут выполнены многочисленные аналитические или пакетные задания с выборками, полученными из схемы Hadoop или альтернативы платформе бизнес-аналитики.

Сравнение лицом к лицу между MongoDB и Hadoop (Инфографика)

Ниже приведено 5 лучших отличий MongoDB от Hadoop.

Ключевые различия между MongoDB и Hadoop

Оба MongoDB против Hadoop являются популярным выбором на рынке; Давайте обсудим некоторые основные различия между MongoDB и Hadoop:

  • Hadoop универсален в формате данных; он может иметь любой доступный формат, тогда как MongoDB импортирует только данные формата CSV и JSON.
  • MongoDB обладает способностью геопространственной категоризации, которая полезна при геопространственном анализе. Эта функция недоступна в Hadoop.
  • MongoDB принадлежит к семейству NoSQL, тогда как Hadoop использует SQL для обработки данных.
  • Hadoop опирается на Java, тогда как MongoDB написан на языке C ++.
  • Hadoop - это пакет товаров, тогда как MongoDB может быть законченным продуктом.
  • Цена аппаратного обеспечения MongoDB меньше по сравнению с Hadoop.
  • По сравнению с Hadoop MongoDB очень универсален и заменит существующие СУБД. С другой стороны, Hadoop может выполнять все задачи, однако следует добавить альтернативный пакет.
  • Hadoop может быть платформой, в которой будет много пакетов для процесса, тогда как MongoDB может быть базой данных.
  • Hadoop лучше всего подходит для крупномасштабных приложений процессов, тогда как MongoDB лучше всего подходит для анализа данных и процессов за период времени

MongoDB против Hadoop Сравнительная таблица

Основное сравнение MongoDB с Hadoop обсуждается ниже:

S.No.

 MongoDB

Hadoop

1

Он дает много надежных ответов, много разностороннее, чем Hadoop. Он заменит существующие СУБД.Самым важным преимуществом Hadoop является то, что он разработан для обработки больших объемов данных. Это замечательно для обработки пакетных процессов и длительных заданий ETL.

2

Хранит данные в коллекциях, каждое поле данных может быть запрошено быстро. Данные хранятся в двоичном формате JSON или BSON и доступны для запросов, агрегирования, индексации и репликации.Состоит из различного программного обеспечения, важными компонентами которого являются распределенная файловая система Hadoop (HDFS) и MapReduce.

3

Это действительно база данных и написана на C ++Коллекция различной упаковки, которая делает обработку рамок. В основном это приложение на Java.

4

Предназначен для метода и анализа огромного объема данных.Это база данных, в первую очередь предназначенная для хранения и поиска данных.

5

Основные претензии, связанные с MongoDB, - это проблема отказоустойчивости, которая может привести к потере данных.Это зависит в основном от «Name Node», то есть единственная цель отказа

Вывод - MongoDB против Hadoop

Из различных тем, упомянутых выше в ходе этого сравнения Hadoop и MongoDB как решения для больших данных, становится очевидным, что перед тем, как выбрать лучший вариант для вашей организации, следует выявить отличный анализ и проблемы. Если у вас есть потребность в обработке данных периода времени с малой задержкой или попытке найти много всеобъемлющих ответов (таких как коммутация вашей СУБД или начало совершенно новой транзакционной системы), MongoDB также может стать достойной альтернативой. Если вы пытаетесь найти ответ для пакетной, длительной аналитики, но при этом все еще имеете возможность подвергать сомнению данные, то Hadoop может быть определенным выбором.

Рекомендуемая статья

Это было руководство к основным различиям между MongoDB против Hadoop. Здесь мы также обсудим ключевые отличия MongoDB от Hadoop с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. MongoDB против PostgreSQL
  2. Hadoop против Кассандры - удивительные отличия
  3. MongoDB против Постгрес
  4. Большие данные против Apache Hadoop - 4 полезных сравнения
  5. MongoDB против Oracle: различия
  6. MongoDB против Кассандры: в чем различия
  7. MongoDB против DynamoDB: каковы преимущества
  8. MongoDB против SQL: особенности

Категория:

Инструменты веб-разработки