Hadoop Vs. MongoDB: hvad skal du bruge til Big Data?

hvad er Hadoop?

Hadoop er et open source-sæt programmer, som du kan bruge og ændre til dine big data-processer. Den består af 4 moduler, der hver især udfører en specifik opgave relateret til big data analytics.

disse platforme inkluderer:

• distribueret filsystem
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop garn

distribueret filsystem

Dette er en af de to mest afgørende komponenter i Hadoop. Et distribueret filsystem (eller DFS for kort) er vigtigt, fordi:

• det gør det nemt at gemme, dele og få adgang til data på tværs af et omfattende netværk af linkede servere.
• det gør det muligt at arbejde med data, som om du arbejdede fra lokal lagring.
• i modsætning til lagringsmuligheder såsom et delt diskfilsystem, der begrænser dataadgang for offline-brugere, kan du få adgang til data, selv når du er offline.Hadoop ‘ s DFS er ikke begrænset til værtscomputerens OS; Du kan få adgang til det ved hjælp af enhver computer eller Understøttet OS.

MapReduce

MapReduce er det andet af de to mest afgørende moduler, og det er det, der giver dig mulighed for at arbejde med data inden for Hadoop. Det udfører to opgaver:

• kortlægning – hvilket indebærer at omdanne et sæt data til et format, der let kan analyseres. Det sker ved at filtrere og sortere.
• reduktion-som følger kortlægning. Reduktion udfører matematiske operationer (f.eks tælle antallet af kunder over en alder af 21) på kortet job output.

Hadoop Common

Hadoop Common er en samling af værktøjer (biblioteker og hjælpeprogrammer), der understøtter de andre tre Hadoop-moduler. Den indeholder også de scripts og moduler, der kræves for at starte Hadoop, samt kildekode, dokumentation og en Hadoop community contribution sektion.

Hadoop garn

det er den arkitektoniske ramme, der muliggør ressourcestyring og jobplanlægning. For Hadoop-udviklere giver YARN en effektiv måde at skrive applikationer og manipulere store datasæt på. Hadoop YARN muliggør samtidig interaktiv, streaming og batchbehandling.

hvorfor skal vi bruge Hadoop?

Okay, så nu hvor vi ved, hvad Hadoop er, er den næste ting, der skal udforskes, hvorfor Hadoop. Her til din overvejelse er seks grunde til, at Hadoop kan være den bedste pasform til din virksomhed og dens behov for at udnytte big data.

1. du kan hurtigt gemme og behandle store mængder af forskellige data. Der er en stadigt stigende mængde data genereret fra Internet of things og sociale medier. Dette gør Hadoops evner til en nøgleressource til at håndtere disse datakilder med høj lydstyrke.
2. det distribuerede filsystem giver Hadoop høj computerkraft, der er nødvendig for hurtig databeregning. Hadoop beskytter mod maskinfejl ved at omdirigere job til andre noder og automatisk gemme flere kopier af data.
3. du kan gemme en lang række strukturerede eller ustrukturerede data (inklusive billeder og videoer) uden at skulle forbehandle dem.
4. open source-rammen kører på råvareservere, som er mere omkostningseffektive end dedikeret opbevaring.
5. tilføjelse af noder gør det muligt for et system at skalere til at håndtere stigende datasæt. Dette gøres med lidt administration.

begrænsninger af Hadoop

så godt som Hadoop er, har det ikke desto mindre sit eget særlige sæt begrænsninger. Blandt disse ulemper:

1. på grund af programmeringen er MapReduce egnet til enkle anmodninger. Du kan arbejde med uafhængige enheder, men ikke så effektiv med interaktive og iterative opgaver. I modsætning til uafhængige opgaver, der kræver enkel sortering og blanding, kræver iterative opgaver flere kort og reducerer processer for at fuldføre. Som et resultat oprettes adskillige filer mellem kortet og reducer faser, hvilket gør det ineffektivt ved avanceret analyse.
2. kun få programmører på entry level har de java-færdigheder, der er nødvendige for at arbejde med MapReduce. Dette har set udbydere, der skynder sig at lægge kvm på toppen af Hadoop, fordi programmører, der er dygtige i KVM, er lettere at finde.
3. Hadoop er en kompleks applikation og kræver et komplekst niveau af viden for at aktivere funktioner såsom sikkerhedsprotokoller. Hadoop mangler også opbevaring og netværkskryptering.Hadoop leverer ikke en komplet pakke af værktøjer, der er nødvendige til håndtering af metadata eller til styring, rensning og sikring af datakvalitet.
4. dens komplekse design gør det uegnet til håndtering af mindre mængder data, da det ikke kan understøtte tilfældig læsning af små filer effektivt.
5. takket være det faktum, at Hadoops ramme er skrevet næsten fuldstændigt i Java, et programmeringssprog, der i stigende grad kompromitteres af cyberkriminelle, udgør platformen bemærkelsesværdige sikkerhedsrisici

Hvad er MongoDB?

MongoDB er en meget fleksibel og skalerbar database management platform, der er dokumentbaseret, kan rumme forskellige datamodeller, og gemmer data i nøgle-værdi sæt. Det blev udviklet som en løsning til at arbejde med store mængder distribuerede data, der ikke kan behandles effektivt i relationelle modeller, som typisk rummer rækker og tabeller. Ligesom Hadoop er MongoDB gratis og open source.

nogle nøglefunktioner i MongoDB inkluderer:

1. det er et forespørgselssprog, der er rig og understøtter tekstsøgning, aggregeringsfunktioner og CRUD-operationer.
2. det kræver mindre input-og outputoperationer på grund af indlejrede datamodeller, i modsætning til relationsdatabaser. MongoDB indekser understøtter også hurtigere forespørgsler.
3. det giver fejltolerance ved at oprette replika datasæt. Replikation sikrer, at data gemmes på flere servere, skaber redundans og sikrer høj tilgængelighed.
4. den har sharding, hvilket gør vandret skalerbarhed mulig. Dette understøtter stigende databehov til en pris, der er lavere end lodrette metoder til håndtering af systemvækst.
5. den anvender flere lagermotorer, hvilket sikrer, at den rigtige motor bruges til den rigtige arbejdsbyrde, hvilket igen forbedrer ydeevnen.

lagringsmotorerne inkluderer:

• Trådtiger

  dette er standardmotoren, der bruges i nye implementeringer til version 3.2 eller nyere. Det kan håndtere de fleste arbejdsbyrder. Dens funktioner omfatter checkpointing, komprimering og dokument-niveau samtidighed for skrive operationer. Sidstnævnte funktion giver flere brugere mulighed for at bruge og redigere dokumenter samtidigt.

• in-Memory Storage Engine

  denne motor gemmer dokumenter i hukommelsen i stedet for på disken. Dette øger forudsigeligheden af data latenstider.

• MMAPv1 Storage Engine

  dette er den tidligste opbevaring til MongoDB og virker kun på V3.0 eller tidligere. Det fungerer godt for arbejdsbelastninger, der involverer bulk in-place opdateringer, læser og indsætter.

interesseret i at lære om Kablettiger Storage Engine og MMAPv1 Storage Engine? Så tjek MongoDB certificering kursus nu.

hvorfor skal vi bruge MongoDB?

virksomheder i dag kræver hurtig og fleksibel adgang til deres data for at få meningsfuld indsigt og træffe bedre beslutninger. Mongodbs funktioner er bedre egnet til at hjælpe med at imødekomme disse nye dataudfordringer. MongoDB sag for at blive brugt kan koges ned til følgende grunde:

1. når du bruger relationelle databaser, du har brug for flere tabeller for en konstruktion. Med mongos dokumentbaserede model kan du repræsentere en konstruktion i en enkelt enhed, især for uforanderlige data.
2. forespørgselssproget, der bruges af MongoDB, understøtter dynamisk forespørgsel.
3. skemaet i MongoDB er implicit, hvilket betyder at du ikke behøver at håndhæve det. Dette gør det lettere at repræsentere arv i databasen ud over at forbedre polymorfisme datalagring.vandret opbevaring gør det nemt at skalere.

begrænsninger af MongoDB

mens MongoDB indeholder fantastiske funktioner til at håndtere mange af udfordringerne i big data, kommer det med nogle begrænsninger, såsom:

1. for at bruge joinforbindelser skal du manuelt tilføje kode, hvilket kan forårsage langsommere udførelse og mindre end optimal ydelse.
2. mangel på joinforbindelser betyder også, at MongoDB kræver meget hukommelse, da alle filer skal kortlægges fra disk til hukommelse.
3. dokumentstørrelser må ikke være større end 16 MB.
4. indlejringsfunktionaliteten er begrænset og må ikke overstige 100 niveauer.

Hvad skal vi bruge til Big Data? MongoDB eller Hadoop?

når du prøver at besvare dette spørgsmål, kan du kigge og se, hvilke store virksomheder der bruger hvilken platform og prøve at følge deres eksempel. For eksempel bruger eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife og firekant MongoDB. På den anden side tælles Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, , map r-teknologier blandt bemærkelsesværdige Hadoop-brugere.

i sidste ende er både Hadoop og MongoDB populære valg til håndtering af big data. Men selvom de har mange ligheder (f.eks. Det er netop forskellen, der endelig hjælper os med at bestemme det bedste valg mellem Hadoop vs. MongoDB.

ingen enkelt program kan løse alle dine problemer. CAP-sætningen hjælper med at visualisere flaskehalse i applikationer ved at påpege, at distribueret computing kun kan fungere optimalt på to ud af tre fronter, dem der behandler, partitionstolerance og tilgængelighed. Når du vælger big data-applikationen, der skal bruges, skal du vælge det system, der har de to mest udbredte egenskaber, du har brug for.

hvad med Relationsdatabasestyringssystemer?

både Hadoop og MongoDB tilbyder flere fordele sammenlignet med de traditionelle relationsdatabasestyringssystemer (RDBMS), herunder parallel behandling, skalerbarhed, evne til at håndtere aggregerede data i store mængder, MapReduce-arkitektur og omkostningseffektivitet på grund af at være open source. Mere så behandler de data på tværs af noder eller klynger, hvilket sparer på udstyrsomkostninger.

men i forbindelse med at sammenligne dem med RDBM ‘ er har hver platform nogle styrker i forhold til den anden. Vi diskuterer dem detaljeret nedenfor:

RDBMS udskiftning

MongoDB er en fleksibel platform, der kan gøre en passende erstatning for RDBMS. Hadoop kan ikke erstatte RDBMS, men supplerer det snarere ved at hjælpe med at arkivere data.

hukommelseshåndtering

MongoDB er en C++ – baseret database, hvilket gør det bedre til hukommelseshåndtering. Hadoop er en Java-baseret samling af programmer, der giver en ramme for opbevaring, hentning og behandling. Hadoop optimerer plads bedre end MongoDB.

Dataimport og-lagring

Data i MongoDB gemmes som JSON, BSON eller binær, og alle felter kan forespørges, indekseres, aggregeres eller replikeres på en gang. Derudover SKAL data i MongoDB være i JSON-eller CSV-formater, der skal importeres. Hadoop accepterer forskellige formater af data, hvilket eliminerer behovet for datatransformation under behandlingen.

Big Data Håndtering

MongoDB ikke var bygget med big data i tankerne. På den anden side blev Hadoop bygget til det eneste formål. Som sådan er sidstnævnte god til batchbehandling og kører lange ETL-job. Derudover behandles logfiler bedst af Hadoop på grund af deres store størrelse og deres tendens til at akkumulere hurtigt. Implementering af MapReduce på Hadoop er mere effektiv end i MongoDB, hvilket igen gør det til et bedre valg til analyse af store datasæt.

real-time databehandling

MongoDB håndterer dataanalyse i realtid bedre og er også en god mulighed for levering af klientsiden på grund af dens let tilgængelige data. Derudover gør Mongodbs geospatiale indeksering den ideel til geospatial indsamling og analyse af GPS eller geografiske data i realtid. På den anden side er Hadoop ikke særlig god til datahåndtering i realtid, men hvis du kører Hadoop-lignende forespørgsler på Hive, kan du foretage dataforespørgsler med meget mere hastighed og med mere effektivitet end JSON.

hvad næste? Anbefalede kurser for Hadoop og MongoDB

nu hvor du har alle de oplysninger, du har brug for om MongoDB vs. Hadoop, skal dit næste skridt være at få certificering i det program, der bedst passer til dine behov. Du kan gennemgå følgende kurser:

1. Big Data Hadoop Certification Training Course
2. Apache Spark Certification Training Course
3. MongoDB Certification Training Course

hvert firma og individ kommer med sine egne unikke behov og udfordringer, så der er ikke sådan noget som en løsning, der passer til alle. Når du bestemmer noget som Hadoop vs. MongoDB, skal du træffe dit valg baseret på din unikke situation. Men når du først har truffet dette valg, skal du sørge for, at du og dine medarbejdere er velbevandrede i valget. Ovenstående kurser vil gå langt i retning af at give dig den fortrolighed, du har brug for, for at hjælpe dig med at få de maksimale resultater fra det valg, du træffer.