Hadoop Vs. MongoDB: Was sollten Sie für Big Data verwenden?

Keine Diskussion über Big Data ist vollständig, ohne Hadoop und MongoDB zur Sprache zu bringen, zwei der bekanntesten Softwareprogramme, die heute verfügbar sind. Aufgrund der Fülle an Informationen zu beiden Programmen, insbesondere zu ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen, ist die Auswahl des richtigen Programms eine Herausforderung. Da beide Plattformen ihre Verwendung haben, welche ist für Sie und Ihre Organisation am nützlichsten? Dieser Artikel ist ein Leitfaden, der Ihnen hilft, die entscheidende Wahl zwischen den beiden qualifizierten Kandidaten zu treffen.

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Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein Open-Source-Satz von Programmen, die Sie für Ihre Big-Data-Prozesse verwenden und ändern können. Es besteht aus 4 Modulen, von denen jedes eine bestimmte Aufgabe im Zusammenhang mit Big Data Analytics ausführt.

Zu diesen Plattformen gehören:

• Verteiltes Dateisystem
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop YARN

Verteiltes Dateisystem

Dies ist eine der beiden wichtigsten Komponenten von Hadoop. Ein verteiltes Dateisystem (oder kurz DFS) ist wichtig, weil:

• Es ermöglicht die einfache Speicherung, gemeinsame Nutzung und den Zugriff auf Daten über ein umfangreiches Netzwerk verbundener Server.
• Es macht es möglich, mit Daten zu arbeiten, als ob Sie aus dem lokalen Speicher arbeiten würden.
• Im Gegensatz zu Speicheroptionen wie einem freigegebenen Festplattendateisystem, das den Datenzugriff für Offline-Benutzer einschränkt, können Sie auch offline auf Daten zugreifen.
• Hadoops DFS ist nicht auf das Betriebssystem des Hostcomputers beschränkt; Sie können mit jedem Computer oder unterstützten Betriebssystem darauf zugreifen.

MapReduce

MapReduce ist das zweite der beiden wichtigsten Module und ermöglicht es Ihnen, mit Daten in Hadoop zu arbeiten. Es führt zwei Aufgaben aus:

• Mapping – bei dem ein Datensatz in ein Format umgewandelt wird, das leicht analysiert werden kann. Dies geschieht durch Filtern und Sortieren.
• Reduzieren – was der Zuordnung folgt. Das Reduzieren führt mathematische Operationen (z. B. Zählen der Anzahl der Kunden über 21 Jahre) in der Kartenauftragsausgabe durch.

Hadoop Common

Hadoop Common ist eine Sammlung von Tools (Bibliotheken und Dienstprogramme), die die anderen drei Hadoop-Module unterstützen. Es enthält auch die Skripte und Module, die zum Starten von Hadoop erforderlich sind, sowie Quellcode, Dokumentation und einen Abschnitt mit Hadoop-Community-Beiträgen.

Hadoop YARN

Es ist das architektonische Framework, das Ressourcenmanagement und Jobplanung ermöglicht. Für Hadoop-Entwickler bietet YARN eine effiziente Möglichkeit, Anwendungen zu schreiben und große Datenmengen zu bearbeiten. Hadoop YARN ermöglicht die gleichzeitige interaktive, Streaming- und Stapelverarbeitung.

Warum sollten wir Hadoop verwenden?

Okay, jetzt, da wir wissen, was Hadoop ist, ist das nächste, was erforscht werden muss, warum Hadoop. Hier sind sechs Gründe, warum Hadoop am besten zu Ihrem Unternehmen passt und wie wichtig es ist, Big Data zu nutzen.

1. Sie können schnell große Mengen unterschiedlicher Daten speichern und verarbeiten. Immer mehr Daten werden aus dem Internet der Dinge und den sozialen Medien generiert. Dies macht die Fähigkeiten von Hadoop zu einer Schlüsselressource für den Umgang mit diesen Datenquellen mit hohem Volumen.
2. Das verteilte Dateisystem bietet Hadoop eine hohe Rechenleistung, die für eine schnelle Datenberechnung erforderlich ist.
3. Hadoop schützt vor Hardwarefehlern, indem Jobs auf andere Knoten umgeleitet und automatisch mehrere Kopien von Daten gespeichert werden.
4. Sie können eine Vielzahl strukturierter oder unstrukturierter Daten (einschließlich Bilder und Videos) speichern, ohne sie vorverarbeiten zu müssen.
5. Das Open-Source-Framework läuft auf Commodity-Servern, die kostengünstiger sind als dedizierter Speicher.
6. Durch das Hinzufügen von Knoten kann ein System skaliert werden, um wachsende Datensätze zu verarbeiten. Dies geschieht mit wenig Administration.

Einschränkungen von Hadoop

So gut Hadoop auch ist, es hat dennoch seine eigenen Einschränkungen. Unter diesen Nachteilen:

1. Aufgrund seiner Programmierung eignet sich MapReduce für einfache Anfragen. Sie können mit unabhängigen Einheiten arbeiten, aber nicht so effektiv mit interaktiven und iterativen Aufgaben. Im Gegensatz zu unabhängigen Aufgaben, die einfach sortiert und gemischt werden müssen, erfordern iterative Aufgaben mehrere Karten und reduzieren Prozesse. Infolgedessen werden zahlreiche Dateien zwischen den Phasen Map und Reduce erstellt, was sie bei Advanced Analytics ineffizient macht.
2. Nur wenige Einsteiger-Programmierer verfügen über die notwendigen Java-Kenntnisse, um mit MapReduce zu arbeiten. Dies hat dazu geführt, dass Anbieter sich beeilen, SQL auf Hadoop zu setzen, da SQL-erfahrene Programmierer leichter zu finden sind.
3. Hadoop ist eine komplexe Anwendung und erfordert ein komplexes Wissen, um Funktionen wie Sicherheitsprotokolle zu ermöglichen. Außerdem fehlt Hadoop Speicher- und Netzwerkverschlüsselung.
4. Hadoop bietet keine vollständige Suite von Tools, die für den Umgang mit Metadaten oder für die Verwaltung, Bereinigung und Sicherung der Datenqualität erforderlich sind.
5. Sein komplexes Design macht es für den Umgang mit kleineren Datenmengen ungeeignet, da es das zufällige Lesen kleiner Dateien nicht effizient unterstützen kann.
6. Dank der Tatsache, dass das Hadoop-Framework fast vollständig in Java geschrieben ist, einer Programmiersprache, die zunehmend von Cyberkriminellen kompromittiert wird, birgt die Plattform erhebliche Sicherheitsrisiken

Was ist MongoDB?

MongoDB ist eine hochflexible und skalierbare NoSQL-Datenbankverwaltungsplattform, die dokumentenbasiert ist, verschiedene Datenmodelle aufnehmen kann und Daten in Schlüssel-Wert-Sätzen speichert. Es wurde als Lösung für die Arbeit mit großen Mengen verteilter Daten entwickelt, die in relationalen Modellen, die normalerweise Zeilen und Tabellen enthalten, nicht effektiv verarbeitet werden können. Wie Hadoop ist MongoDB kostenlos und Open Source.

Einige der wichtigsten Funktionen von MongoDB sind:

1. Es ist eine Abfragesprache, die reichhaltig ist und Textsuche, Aggregationsfunktionen und CRUD-Operationen unterstützt.
2. Es erfordert aufgrund eingebetteter Datenmodelle im Gegensatz zu relationalen Datenbanken weniger Eingabe- und Ausgabevorgänge. MongoDB-Indizes unterstützen auch schnellere Abfragen.
3. Es bietet Fehlertoleranz, indem Replikatdatensätze erstellt werden. Die Replikation stellt sicher, dass Daten auf mehreren Servern gespeichert werden, wodurch Redundanz entsteht und eine hohe Verfügbarkeit gewährleistet wird.
4. Es verfügt über Sharding, das horizontale Skalierbarkeit ermöglicht. Dies unterstützt den steigenden Datenbedarf zu niedrigeren Kosten als vertikale Methoden zur Bewältigung des Systemwachstums.
5. Es verwendet mehrere Speicher-Engines, wodurch sichergestellt wird, dass die richtige Engine für die richtige Arbeitslast verwendet wird, was wiederum die Leistung verbessert.

Zu den Speichermodulen gehören:

• WiredTiger

  Dies ist die Standard-Engine, die in neuen Bereitstellungen für Versionen 3.2 oder höher verwendet wird. Es kann die meisten Workloads verarbeiten. Zu den Funktionen gehören Checkpointing, Komprimierung und Parallelität auf Dokumentebene für Schreibvorgänge. Letztere Funktion ermöglicht es mehreren Benutzern, Dokumente gleichzeitig zu verwenden und zu bearbeiten.

• In-Memory Storage Engine

  Diese Engine speichert Dokumente im Arbeitsspeicher statt auf der Festplatte. Dies erhöht die Vorhersagbarkeit von Datenlatenzen.

• MMAPv1 Storage Engine

  Dies ist der früheste Speicher für MongoDB und funktioniert nur mit V3.0 oder früher. Es funktioniert gut für Workloads, die Bulk-In-Place-Updates, Lesevorgänge und Einfügungen umfassen.

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Warum sollten wir MongoDB verwenden?

Unternehmen benötigen heute einen schnellen und flexiblen Zugriff auf ihre Daten, um aussagekräftige Einblicke zu erhalten und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Funktionen von MongoDB sind besser geeignet, um diese neuen Datenherausforderungen zu bewältigen. MongoDBs Fall für die Verwendung läuft auf die folgenden Gründe hinaus:

1. Wenn Sie relationale Datenbanken verwenden, benötigen Sie mehrere Tabellen für ein Konstrukt. Mit dem dokumentbasierten Modell von Mongo können Sie ein Konstrukt in einer einzigen Entität darstellen, insbesondere für unveränderliche Daten.
2. Die von MongoDB verwendete Abfragesprache unterstützt dynamische Abfragen.
3. Das Schema in MongoDB ist implizit, was bedeutet, dass Sie es nicht erzwingen müssen. Dies erleichtert die Darstellung der Vererbung in der Datenbank und verbessert die Speicherung von Polymorphismus-Daten.
4. Horizontale Lagerung erleichtert die Skalierung.

Einschränkungen von MongoDB

Während MongoDB großartige Funktionen enthält, um viele der Herausforderungen in Big Data zu bewältigen, gibt es einige Einschränkungen, wie zum Beispiel:

1. Um Joins zu verwenden, müssen Sie manuell Code hinzufügen, was zu einer langsameren Ausführung und einer nicht optimalen Leistung führen kann.
2. Fehlende Joins bedeuten auch, dass MongoDB viel Speicher benötigt, da alle Dateien von der Festplatte in den Speicher abgebildet werden müssen.
3. Dokumentgrößen dürfen nicht größer als 16 MB sein.
4. Die Verschachtelungsfunktionalität ist begrenzt und darf 100 Stufen nicht überschreiten.

Was sollten wir für Big Data verwenden? MongoDB oder Hadoop?

Wenn Sie versuchen, diese Frage zu beantworten, können Sie einen Blick darauf werfen, welche großen Unternehmen welche Plattform nutzen und versuchen, ihrem Beispiel zu folgen. Zum Beispiel verwenden eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife und Foursquare MongoDB. Auf der anderen Seite zählen Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon und R Technologies zu den bemerkenswerten Hadoop-Benutzern.

Letztendlich sind sowohl Hadoop als auch MongoDB beliebte Optionen für den Umgang mit Big Data. Obwohl sie viele Ähnlichkeiten aufweisen (z. B. Open Source, NoSQL, schemafrei und Map-Reduce), ist ihr Ansatz für die Datenverarbeitung und -speicherung unterschiedlich. Es ist genau der Unterschied, der uns letztendlich hilft, die beste Wahl zwischen Hadoop und MongoDB zu treffen.

Keine einzige Softwareanwendung kann alle Ihre Probleme lösen. Das CAP-Theorem hilft, Engpässe in Anwendungen zu visualisieren, indem es darauf hinweist, dass verteiltes Computing nur an zwei von drei Fronten optimal funktionieren kann, nämlich Verarbeitung, Partitionstoleranz und Verfügbarkeit. Bei der Auswahl der zu verwendenden Big Data-Anwendung müssen Sie das System auswählen, das die beiden häufigsten Eigenschaften aufweist, die Sie benötigen.

Was ist mit relationalen Datenbankmanagementsystemen?

Sowohl Hadoop als auch MongoDB bieten mehr Vorteile im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS), einschließlich paralleler Verarbeitung, Skalierbarkeit, Fähigkeit, aggregierte Daten in großen Mengen zu verarbeiten, MapReduce-Architektur und Kosteneffizienz aufgrund von Open Source. Darüber hinaus verarbeiten sie Daten über Knoten oder Cluster hinweg und sparen Hardwarekosten.

Im Zusammenhang mit dem Vergleich mit RDBMS hat jedoch jede Plattform einige Stärken gegenüber der anderen. Wir diskutieren sie im Detail unten:

RDBMS-Ersatz

MongoDB ist eine flexible Plattform, die einen geeigneten Ersatz für RDBMS darstellen kann. Hadoop kann RDBMS nicht ersetzen, sondern ergänzt es durch die Archivierung von Daten.

Speicherbehandlung

MongoDB ist eine C ++ – basierte Datenbank, die die Speicherbehandlung verbessert. Hadoop ist eine Java-basierte Sammlung von Software, die ein Framework für das Speichern, Abrufen und Verarbeiten bereitstellt. Hadoop optimiert den Speicherplatz besser als MongoDB.

Datenimport und -speicherung

Daten in MongoDB werden als JSON, BSON oder binär gespeichert, und alle Felder können gleichzeitig abgefragt, indiziert, aggregiert oder repliziert werden. Zusätzlich müssen Daten in MongoDB im JSON- oder CSV-Format importiert werden. Hadoop akzeptiert verschiedene Datenformate, wodurch die Notwendigkeit einer Datentransformation während der Verarbeitung entfällt.