Hadoop Vs. MongoDB: co byste měli použít pro velká Data?

Žádná diskuse na Big Data je kompletní bez výchově Hadoop a MongoDB, dva z nejvýznamnějších softwarových programů, které jsou dnes k dispozici. Díky množství informací dostupných o obou programech, zejména jejich příslušných výhodách a nevýhodách, výběr toho správného představuje výzvu. Protože obě platformy mají své využití, což je pro vás a vaši organizaci nejužitečnější? Tento článek je průvodce, který vám pomůže učinit zásadní volbu mezi dvěma kvalifikovanými kandidáty.

těšíme se na to, že se stanete vývojářem Hadoop? Podívejte se na Big Data Hadoop Certifikační Školení a získat certifikát, dnes

Co je Hadoop?

Hadoop je open-source sada programů, které můžete použít a upravit pro vaše velké datové procesy. Skládá se ze 4 modulů, z nichž každý provádí konkrétní úkol související s analýzou velkých dat.

Tyto platformy patří:

• Distributed File-Systému
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop YARN

Distributed File-Systému

Tohle je jeden ze dvou nejdůležitějších komponent Hadoop. Distribuovaný souborový systém (nebo zkráceně DFS) je důležitý, protože:

• umožňuje snadné ukládání, sdílení a přístup k datům v rozsáhlé síti Propojených serverů.
• umožňuje pracovat s daty, jako byste pracovali z místního úložiště.
• Na rozdíl od možností ukládání, jako je systém souborů sdíleného disku, který omezuje přístup k datům pro uživatele offline, můžete přistupovat k datům i v režimu offline.
• Hadoop DFS není omezen na OS hostitelského počítače; můžete k němu přistupovat pomocí libovolného počítače nebo podporovaného operačního systému.

MapReduce

MapReduce je druhý ze dvou nejdůležitějších modulů, a to je to, co vám umožní pracovat s daty v rámci Hadoop. Provádí dva úkoly:

• mapování-což zahrnuje transformaci sady dat do formátu, který lze snadno analyzovat. Dosahuje toho filtrováním a tříděním.
• redukce-která následuje po mapování. Redukce provádí matematické operace (např. počítání počtu zákazníků starších 21 let) na výstupu úlohy mapy.

Hadoop Common

Hadoop Common je sbírka nástrojů (knihoven a utilit), které podporují další tři moduly Hadoop. Obsahuje také skripty a moduly potřebné ke spuštění Hadoop, stejně jako zdrojový kód, dokumentace, a Hadoop část komunitního příspěvku.

Hadoop příze

je to architektonický rámec, který umožňuje správu zdrojů a plánování úloh. Pro vývojáře Hadoop poskytuje příze efektivní způsob psaní aplikací a manipulace s velkými sadami dat. Hadoop příze umožňuje simultánní interaktivní, streaming, a dávkové zpracování.

proč bychom měli používat Hadoop?

dobře, takže teď, když víme, co je Hadoop, další věc, kterou je třeba prozkoumat, je proč Hadoop. Zde pro vaši pozornost je šest důvodů, proč Hadoop může být nejvhodnější pro vaši společnost a její potřebu vydělávat na velkých datech.

1. můžete rychle ukládat a zpracovávat velké množství různých dat. Je tu stále rostoucí objem dat generovaných z internetu věcí a sociálních médií. Díky tomu jsou schopnosti Hadoop klíčovým zdrojem pro řešení těchto zdrojů dat s velkým objemem.
2. distribuovaný souborový systém poskytuje Hadoop vysoký výpočetní výkon potřebný pro rychlé výpočty dat.
3. Hadoop chrání před selháním hardwaru přesměrováním úloh na jiné uzly a automatickým ukládáním více kopií dat.
4. můžete ukládat širokou škálu strukturovaných nebo nestrukturovaných dat (včetně obrázků a videa) bez nutnosti předzpracování.
5. open-source framework běží na komoditních serverech, které jsou nákladově efektivnější než vyhrazené úložiště.
6. přidání uzlů umožňuje systému škálovat, aby zvládl rostoucí datové sady. To se provádí s malou administrativou.

omezení Hadoop

jak dobrý je Hadoop, má přesto svou vlastní specifickou sadu omezení. Mezi tyto nevýhody:

1. díky svému programování je MapReduce vhodný pro jednoduché požadavky. Můžete pracovat s nezávislými jednotkami, ale ne tak efektivní s interaktivními a iterativními úkoly. Na rozdíl od nezávislých úkolů, které vyžadují jednoduché řazení a shuffle, iterativní úkoly vyžadují více map a snížit procesy dokončit. Výsledkem je, že mezi mapou a redukčními fázemi je vytvořeno mnoho souborů, což je v pokročilé analytice neefektivní.
2. pouze několik programátorů základní úrovně má dovednosti java potřebné pro práci s MapReduce. To vidělo poskytovatele spěchající dát SQL na vrcholu Hadoop, protože programátoři kvalifikovaní v SQL jsou snadněji najít.
3. Hadoop je komplexní aplikace a vyžaduje komplexní úroveň znalostí, aby umožnil funkce, jako jsou bezpečnostní protokoly. Hadoop také postrádá úložiště a síťové šifrování.
4. Hadoop neposkytuje kompletní sadu nástrojů nezbytných pro zpracování metadat nebo pro správu, čištění a zajištění kvality dat.
5. jeho komplexní design je nevhodný pro manipulaci s menším množstvím dat, protože nemůže efektivně podporovat náhodné čtení malých souborů.
6. Díky tomu, že Hadoop je framework je napsán téměř zcela v Java, programovací jazyk stále více ohroženy kyber-zločinci, platforma představuje významné bezpečnostní rizika

Co Je MongoDB?

MongoDB je vysoce flexibilní a škálovatelná platforma pro správu databází NoSQL, která je založena na dokumentech, může pojmout různé datové modely a ukládá data do sad klíčových hodnot. Byl vyvinut jako řešení pro práci s velkými objemy distribuovaných dat, která nelze efektivně zpracovat v relačních modelech, které obvykle obsahují řádky a tabulky. Stejně jako Hadoop, MongoDB je zdarma a open-source.

některé klíčové vlastnosti MongoDB zahrnují:

1. je to dotazovací jazyk, který je bohatý a podporuje textové vyhledávání, agregační funkce a operace CRUD.
2. vyžaduje menší vstupní a výstupní operace díky vloženým datovým modelům, na rozdíl od relačních databází. MongoDB indexy také podporují rychlejší dotazy.
3. poskytuje odolnost proti chybám vytvořením repliky datových souborů. Replikace zajišťuje, že data jsou uložena na více serverech, vytváří redundanci a zajišťuje vysokou dostupnost.
4. je vybaven shardingem, což umožňuje horizontální škálovatelnost. To podporuje rostoucí potřeby dat za cenu, která je nižší než vertikální metody manipulace s růstem systému.
5. využívá více úložných motorů, čímž zajišťuje, že správný motor je používán pro správné pracovní zatížení, což zase zvyšuje výkon.

skladování motory patří:

• WiredTiger

  Toto je výchozí motor používaný v nové nasazení pro verze 3.2 nebo vyšší. Zvládne většinu pracovních zátěží. Mezi jeho funkce patří checkpointing, komprese a souběžnost na úrovni dokumentů pro operace zápisu. Druhá funkce umožňuje více uživatelům používat a upravovat dokumenty současně.

• In-Memory Storage Engine

  tento motor ukládá dokumenty do paměti místo na disku. To zvyšuje předvídatelnost datových latencí.

• MMAPv1 Storage Engine

  Toto je nejstarší úložiště pro MongoDB a funguje pouze na V3.0 nebo dříve. Funguje dobře pro pracovní zatížení zahrnující hromadné aktualizace na místě, čte a vkládá.

máte zájem dozvědět se o WiredTiger Storage Engine a MMAPv1 Storage Engine? Pak se podívejte na certifikační kurz MongoDB.

proč bychom měli používat MongoDB?

Firmy dnes vyžadují rychlé a flexibilní přístup do svých dat získat smysluplné poznatky a lépe se rozhodovat. Funkce MongoDB jsou vhodnější pro pomoc při řešení těchto nových datových výzev. Mongodbův případ pro použití se scvrkává z následujících důvodů:

1. při použití relačních databází potřebujete pro konstrukci několik tabulek. S dokumentovým modelem Mongo můžete reprezentovat konstrukt v jedné entitě, zejména pro neměnná data.
2. dotazovací jazyk používaný MongoDB podporuje dynamické dotazování.
3. schéma v MongoDB je implicitní, což znamená, že jej nemusíte vynucovat. To usnadňuje reprezentaci dědičnosti v databázi kromě zlepšení ukládání dat polymorfismu.
4. horizontální úložiště usnadňuje škálování.

Omezení MongoDB

Zatímco MongoDB obsahuje skvělé funkce, aby se vypořádat s mnoha problémy ve velkých dat, přichází s některá omezení, například:

1. používat připojí, budete muset ručně přidat kód, který může způsobit pomalejší výkon a méně-než-optimální výkon.
2. nedostatek spojení také znamená, že MongoDB vyžaduje hodně paměti, protože všechny soubory musí být mapovány z disku do paměti.
3. velikost dokumentu nesmí být větší než 16 MB.
4. funkce vnoření je omezená a nesmí překročit 100 úrovní.

co bychom měli použít pro velká Data? MongoDB nebo Hadoop?

při pokusu odpovědět na tuto otázku byste se mohli podívat a zjistit, které velké společnosti používají jakou platformu, a pokusit se následovat jejich příklad. Například eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife a Foursquare používají MongoDB. Na druhé straně se mezi významné uživatele Hadoop počítají technologie Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R.

nakonec jsou Hadoop i MongoDB populární volbou pro zpracování velkých dat. Ačkoli mají mnoho podobností (např. open-source, NoSQL, schema-free a Map-reduce), jejich přístup ke zpracování a ukládání dat je odlišný. Je to právě rozdíl, který nám konečně pomáhá určit nejlepší volbu mezi Hadoop vs. MongoDB.

žádná softwarová aplikace nemůže vyřešit všechny vaše problémy. CAP teorém pomáhá zviditelnit úzká místa v aplikacích, poukazem na to, že distribuované výpočty se mohou provádět pouze optimálně na dvou ze třech frontách, ty jsou zpracování, partition tolerance a dostupnosti. Při výběru velké datové aplikace, kterou chcete použít, musíte vybrat systém, který má dvě nejrozšířenější vlastnosti, které potřebujete.

a co systémy správy relačních databází?

Oba Hadoop a MongoDB nabízí více výhod oproti tradiční relační databázový systém (RDBMS), včetně paralelní zpracování, škálovatelnost, schopnost zpracovat agregovaná data ve velkých objemech, MapReduce architektury, a náklady-účinnost kvůli tomu, že open source. Navíc zpracovávají data napříč uzly nebo klastry, což šetří náklady na hardware.

nicméně v kontextu jejich porovnání s RDBMS má každá platforma určité silné stránky nad druhou. Podrobně o nich diskutujeme níže:

RDBMS Replacement

MongoDB je flexibilní platforma, která může vytvořit vhodnou náhradu za RDBMS. Hadoop nemůže nahradit RDBMS, ale spíše jej doplňuje tím, že pomáhá archivovat data.

zpracování paměti

MongoDB je databáze založená na C++ , což usnadňuje manipulaci s pamětí. Hadoop je soubor softwaru založený na Javě, který poskytuje rámec pro ukládání, vyhledávání a zpracování. Hadoop optimalizuje prostor lépe než MongoDB.

Import Dat a Skladování

Data v MongoDB je uložen jako JSON, BSON, nebo binární, a všechna pole mohou být dotazovány, indexovat, agregovat, nebo replikovány najednou. Data v MongoDB musí být navíc importována ve formátech JSON nebo CSV. Hadoop přijímá různé formáty dat, čímž eliminuje potřebu transformace dat během zpracování.

Velký Zpracování Dat

MongoDB nebyl postaven s velkými daty v paměti. Na druhou stranu, Hadoop byl postaven za tímto jediným účelem. Jako takový, ten je skvělý při dávkovém zpracování a běhu dlouhých ETL úloh. Soubory protokolu jsou navíc nejlépe zpracovány Hadoop kvůli jejich velké velikosti a jejich tendenci rychle se hromadit. Implementace MapReduce na Hadoop je efektivnější než v MongoDB, což z něj opět dělá lepší volbu pro analýzu velkých datových sad.

zpracování dat v reálném čase

MongoDB zpracovává analýzu dat v reálném čase lépe a je také dobrou volbou pro poskytování dat na straně klienta díky svým snadno dostupným datům. Geoprostorové indexování MongoDB je navíc ideální pro geoprostorové shromažďování a analýzu GPS nebo geografických dat v reálném čase. Na druhou stranu Hadoop není příliš dobrý v manipulaci s daty v reálném čase,ale pokud na Hive spustíte dotazy podobné Hadoop SQL, můžete provádět datové dotazy mnohem rychleji as větší účinností než JSON.

co dál? Doporučené Kurzy pro Hadoop a MongoDB

Nyní, když máte všechny informace, které potřebujete o MongoDB vs. Hadoop, dalším krokem by mělo být dostat certifikace v software, který nejlépe vyhovuje vašim potřebám. Můžete absolvovat následující kurzy:

1. Big Data Hadoop Certifikační Školení
2. Apache Spark Certifikační Školení
3. MongoDB Certifikační Školení

Každá společnost a jedinec má své vlastní jedinečné potřeby a problémy, takže tam žádná taková věc jako jeden-velikost-sedí-všichni řešení. Při určování něčeho jako Hadoop vs. MongoDB, musíte se rozhodnout na základě vaší jedinečné situace. Ale jakmile se rozhodnete, ujistěte se, že vy a vaši spolupracovníci jste ve výběru dobře zběhlí. Výše uvedené školení půjde dlouhou cestu směrem k vám znalosti, které potřebujete v pomoci získat maximální výsledky z toho, co volba uděláte.