Различия между Hadoop и MongoDB

Hadoop

Hadoop - это платформа с открытым исходным кодом, которая используется для хранения и обработки огромного объема данных. Это Java-приложение, которое содержит распределенную файловую систему, управление ресурсами, обработку данных и другие компоненты для интерфейса.

MongoDB

MongoDB в основном построен для хранения и поиска данных. Он также может выполнять обработку данных и масштабируемость. Он основан на C ++ и принадлежит к семейству NoSQL. Вместо этого он не полагается на создание реляционных таблиц; он хранит свои записи в качестве документов.

Многие компании используют платформы Hadoop и MongoDB для создания своих собственных приложений Big Data:

  • MongoDB использует свою платформу для оперативного оперативного процесса, помогая конечным пользователям и бизнес-процессам.
  • Hadoop, с другой стороны, получает данные из MongoDB; смешивать данные из разных источников для создания моделей машинного обучения, которые MongoDB будет использовать для оперативных процессов в реальном времени.

Сравнение лицом к лицу между Hadoop и MongoDB

Как Hadoop, так и MongoDB превосходны в разделении и согласованности данных, но по сравнению с RDBMS они не очень хорошо работают с доступностью данных. Ниже приведено сравнение 9 лучших результатов между Hadoop и MongoDB.

Ключевые отличия Hadoop от MongoDB

Различия между Hadoop и MongoDB объясняются в пунктах, представленных ниже:

  • Hadoop основан на Java, тогда как MongoDB написан на языке C ++.
  • Hadoop - это набор продуктов, тогда как MongoDB - это отдельный продукт.
  • Стоимость аппаратного обеспечения Hadoop больше, поскольку он представляет собой набор различного программного обеспечения. Однако стоимость аппаратного обеспечения MongoDB ниже по сравнению с Hadoop.
  • По сравнению с Hadoop MongoDB более гибок, он может заменить существующие RDBMS. С другой стороны, Hadoop также может выполнять все задачи, но для этого нужно добавить другое программное обеспечение.
  • MongoDB обладает способностью геопространственной индексации, которая полезна при геопространственном анализе. Эта функция недоступна в Hadoop.
  • Hadoop лучше всего подходит для крупномасштабных приложений обработки, тогда как MongoDB лучше всего подходит для анализа и обработки данных в реальном времени.
  • MongoDB принадлежит к семейству NoSQL, тогда как Hadoop использует SQL для обработки данных.
  • Hadoop гибок в формате данных; он может быть любого доступного формата, тогда как MongoDB импортирует только данные формата CSV и JSON.
  • Hadoop - это Framework, который может иметь много программного обеспечения для обработки, тогда как MongoDB - это тип Database.

Сравнительная таблица Hadoop и MongoDB

ОСНОВА ДЛЯ СРАВНЕНИЯ MongoDB Hadoop
Система СУБДОн предназначен для замены или улучшения системы СУБД, предоставляя ей множество вариантов использования.Он не предназначен для замены системы СУБД, но он служит дополнением, помогающим в архивировании данных или предоставляющим важные варианты использования.
КонтурЭто на самом деле база данных и написана на C ++.Коллекция различного программного обеспечения, которое создает структуру обработки данных. Это приложение на основе Java.
ФреймворкХранит данные в коллекциях, каждое поле данных может быть запрошено сразу. 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.
СилаОн обеспечивает более надежное решение, более гибкое, чем Hadoop. Может заменить существующие РСУБД.Самая большая сила Hadoop заключается в том, что он создан для обработки больших данных. Он отлично подходит для обработки пакетных процессов и длительных заданий ETL.
предназначенныйПредназначен для обработки и анализа огромного объема данных.Это база данных, в первую очередь предназначенная для хранения и поиска данных.
Слабое местоОсновная претензия к MongoDB - это проблема отказоустойчивости, которая может привести к потере данных.Это зависит главным образом от «NameNode», который является единственной точкой отказа
Формат данныхДолжен быть в формате CSV или JSON для импорта данных.Может иметь любой доступный формат, может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные.
Стоимость оборудованияЭкономически эффективным, потому что это один продукт.Стоимость больше, так как это набор программного обеспечения.
Обработка памятиЭффективен в обработке памяти, как написано в C ++Он имеет возможность оптимизировать использование пространства, которого нет в MongoDB.

Вывод

Вышеуказанные различия заключают, что Hadoop является лучшим выбором для огромного объема данных, которые требуют большой обработки и структурирования данных. MongoDB лучше всего подходит для данных, требующих обработки в реальном времени и высокой доступности данных.

  • В любой организации данные очень важны, данные растут день ото дня, невозможно обработать этот огромный объем данных одним приложением. Настоятельно рекомендуется, чтобы в любой организации, работающей с большими данными, одновременно использовались Hadoop и MongoDB.
  • При всех этих предложениях очень важно знать, что и Hadoop, и MongoDB не были созданы для того, чтобы похвастаться безопасностью. Оба этих приложения предназначены для управления огромным объемом данных с их отличными функциями и небольшими недостатками.
  • Если ваши организации имеют данные реального времени с малой задержкой или вам необходимо полностью удалить существующую СУБД и запустить новую транзакционную систему, вам нужно перейти на MongoDB.
  • Если вашей организации необходимо пакетное решение, в котором аналитика по-прежнему может использовать SQL и запрашивать данные, тогда Hadoop - лучший вариант.
  • Поскольку известно, что Hadoop обрабатывает огромный объем данных, предоставляя крупномасштабные решения, его можно рассматривать как гибкость и масштабируемость. В любом случае, даже MongoDB превосходна в своей масштабируемости для анализа огромного объема сложных данных и более эффективна, чем RDBMS.
  • Когда используются как Hadoop, так и MongoDB, он учитывает слабые и сильные стороны друг друга.
  • Обе платформы могут использоваться в качестве решения для больших данных, но очень важно знать, могут ли эти решения использоваться и сочетаться с вашей бизнес-средой. Если настройка выполнена неправильно, это приведет к катастрофе для любой из этих платформ и их данных.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по Hadoop vs MongoDB, их смыслу, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Сравнение узлов JS и Java
  2. Лучшие 6 сравнений между Hadoop и SQL
  3. Разница между Hadoop и Redshift
  4. Веб-приложения, использующие MongoDB
  5. HADOOP vs RDBMS | Знай 12 полезных отличий
  6. Hadoop против Spark: каковы преимущества
  7. MongoDB против PostgreSQL: различия
  8. Чем отличается MongoDB от Hadoop?
  9. Удивительный гид по MongoDB против Кассандры

Категория:

Большое количество данных