Hadoop Vs. MongoDB: ¿Qué Debe Usar para Big Data?

Ninguna discusión sobre Big Data está completa sin mencionar Hadoop y MongoDB, dos de los programas de software más destacados que están disponibles en la actualidad. Gracias a la gran cantidad de información disponible en ambos programas, en particular sus respectivas ventajas y desventajas, elegir el adecuado plantea un desafío. Ya que ambas plataformas tienen sus usos, que es el más útil para usted y su organización? Este artículo es una guía para ayudarlo a tomar esa decisión crucial entre los dos candidatos calificados.

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¿Qué es Hadoop?

Hadoop es un conjunto de programas de código abierto que puede usar y modificar para sus procesos de big data. Se compone de 4 módulos, cada uno de los cuales realiza una tarea específica relacionada con el análisis de big data.

Estas plataformas incluyen:

• Distribuido Sistema de Archivos
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop HILO

Distribuido Sistema de Archivos

Este es uno de los dos componentes más cruciales de Hadoop. Un sistema de archivos distribuido (o DFS para abreviar) es importante porque:

• Permite almacenar, compartir y acceder fácilmente a los datos a través de una amplia red de servidores vinculados.
• Permite trabajar con datos como si estuviera trabajando desde el almacenamiento local.
• A diferencia de las opciones de almacenamiento, como un sistema de archivos de disco compartido que limita el acceso a los datos para los usuarios sin conexión, puede acceder a los datos incluso sin conexión.
• El DFS de Hadoop no se limita al sistema operativo del equipo host; puede acceder a él mediante cualquier equipo o sistema operativo compatible.

MapReduce

MapReduce es el segundo de los dos módulos más importantes, y es lo que le permite trabajar con datos dentro de Hadoop. Realiza dos tareas: Mapeo

• , que implica transformar un conjunto de datos en un formato que se puede analizar fácilmente. Logra esto filtrando y clasificando.
• Reducción-que sigue a la asignación. Reducir realiza operaciones matemáticas (por ejemplo, contar el número de clientes mayores de 21 años) en el resultado del trabajo de mapa.

Hadoop Common

Hadoop Common es una colección de herramientas (bibliotecas y utilidades) que admiten los otros tres módulos de Hadoop. También contiene los scripts y módulos necesarios para iniciar Hadoop, así como el código fuente, la documentación y una sección de contribución de la comunidad de Hadoop.

Hadoop YARN

Es el marco arquitectónico que permite la gestión de recursos y la programación de trabajos. Para los desarrolladores de Hadoop, YARN proporciona una forma eficiente de escribir aplicaciones y manipular grandes conjuntos de datos. Hadoop YARN hace posible el procesamiento interactivo, por streaming y por lotes simultáneos.

¿Por Qué Deberíamos Usar Hadoop?

Bien, así que ahora que sabemos qué es Hadoop, lo siguiente que hay que explorar es POR QUÉ Hadoop. Aquí, para su consideración, hay seis razones por las que Hadoop puede ser la mejor opción para su empresa y su necesidad de capitalizar el big data.

1. Puede almacenar y procesar rápidamente grandes cantidades de datos variados. Hay un volumen cada vez mayor de datos generados desde el internet de las cosas y las redes sociales. Esto hace que las capacidades de Hadoop sean un recurso clave para tratar con estas fuentes de datos de gran volumen.
2. El sistema de archivos distribuido proporciona a Hadoop una gran potencia de cálculo necesaria para un cálculo de datos rápido.
3. Hadoop protege contra fallos de hardware redirigiendo los trabajos a otros nodos y almacenando automáticamente varias copias de datos.
4. Puede almacenar una amplia variedad de datos estructurados o no estructurados (incluidas imágenes y videos) sin tener que procesarlos previamente.
5. El marco de código abierto se ejecuta en servidores básicos, que son más rentables que el almacenamiento dedicado.
6. Agregar nodos permite a un sistema escalar para manejar conjuntos de datos crecientes. Esto se hace con poca administración.

Limitaciones de Hadoop

Tan bueno como es Hadoop, sin embargo, tiene su propio conjunto particular de limitaciones. Entre estos inconvenientes:

1. Debido a su programación, MapReduce es adecuado para solicitudes simples. Puede trabajar con unidades independientes, pero no es tan eficaz con tareas interactivas e iterativas. A diferencia de las tareas independientes que necesitan una clasificación y barajado simples, las tareas iterativas requieren múltiples mapas y reducen los procesos para completarse. Como resultado, se crean numerosos archivos entre las fases de mapa y reducción, lo que hace que sea ineficiente en el análisis avanzado.
2. Solo unos pocos programadores de nivel básico tienen las habilidades java necesarias para trabajar con MapReduce. Esto ha hecho que los proveedores se apresuren a poner SQL por encima de Hadoop porque los programadores expertos en SQL son más fáciles de encontrar.
3. Hadoop es una aplicación compleja y requiere un nivel de conocimiento complejo para habilitar funciones como protocolos de seguridad. Además, Hadoop carece de almacenamiento y cifrado de red.
4. Hadoop no proporciona un conjunto completo de herramientas necesarias para manejar metadatos o para administrar, limpiar y garantizar la calidad de los datos.
5. Su diseño complejo lo hace inadecuado para manejar cantidades más pequeñas de datos, ya que no puede admitir la lectura aleatoria de archivos pequeños de manera eficiente.
6. Gracias a que el framework de Hadoop está escrito casi en su totalidad en Java, un lenguaje de programación cada vez más comprometido por los ciberdelincuentes, la plataforma presenta riesgos de seguridad notables

¿Qué es MongoDB?

MongoDB es una plataforma de administración de bases de datos NoSQL altamente flexible y escalable que se basa en documentos, puede acomodar diferentes modelos de datos y almacena datos en conjuntos de clave y valor. Se desarrolló como una solución para trabajar con grandes volúmenes de datos distribuidos que no se pueden procesar de manera efectiva en modelos relacionales, que normalmente admiten filas y tablas. Al igual que Hadoop, MongoDB es gratuito y de código abierto.

Algunas características clave de MongoDB incluyen:

1. Es un lenguaje de consulta rico y compatible con búsqueda de texto, funciones de agregación y operaciones CRUD.
2. Requiere menos operaciones de entrada y salida debido a los modelos de datos incrustados, a diferencia de las bases de datos relacionales. Los índices MongoDB también admiten consultas más rápidas.
3. Proporciona tolerancia a fallos mediante la creación de conjuntos de datos de réplica. La replicación garantiza que los datos se almacenen en varios servidores, lo que crea redundancia y garantiza una alta disponibilidad.
4. Cuenta con fragmentación, lo que hace posible la escalabilidad horizontal. Esto respalda el aumento de las necesidades de datos a un costo menor que los métodos verticales de manejo del crecimiento del sistema.
5. Emplea múltiples motores de almacenamiento, lo que garantiza que se utilice el motor adecuado para la carga de trabajo adecuada, lo que a su vez mejora el rendimiento.

Los motores de almacenamiento incluyen:

• WiredTiger

  Este es el motor predeterminado utilizado en nuevas implementaciones para versiones 3.2 o superiores. Puede manejar la mayoría de las cargas de trabajo. Sus características incluyen puntos de comprobación, compresión y concurrencia a nivel de documento para operaciones de escritura. Esta última característica permite a varios usuarios usar y editar documentos simultáneamente.

• Motor de almacenamiento en memoria

  Este motor almacena documentos en memoria en lugar de en disco. Esto aumenta la previsibilidad de las latencias de los datos.

• Motor de almacenamiento MMAPv1

  Este es el almacenamiento más antiguo para MongoDB y solo funciona en la versión 3.0 o anterior. Funciona bien para cargas de trabajo que implican actualizaciones, lecturas e inserciones masivas in situ.

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¿Por Qué Deberíamos Usar MongoDB?

Las empresas de hoy en día requieren un acceso rápido y flexible a sus datos para obtener información significativa y tomar mejores decisiones. Las funciones de MongoDB son más adecuadas para ayudar a resolver estos nuevos desafíos de datos. El caso de MongoDB para ser utilizado se reduce a las siguientes razones:

1. Cuando se utilizan bases de datos relacionales, se necesitan varias tablas para una construcción. Con el modelo basado en documentos de Mongo, puede representar una construcción en una sola entidad, especialmente para datos inmutables.
2. El lenguaje de consulta utilizado por MongoDB admite consultas dinámicas.
3. El esquema de MongoDB está implícito, lo que significa que no es necesario aplicarlo. Esto facilita la representación de la herencia en la base de datos, además de mejorar el almacenamiento de datos de polimorfismo.
4. El almacenamiento horizontal hace que sea fácil de escalar.

Limitaciones de MongoDB

Aunque MongoDB incorpora excelentes características para hacer frente a muchos de los desafíos de big data, viene con algunas limitaciones, como:

1. Para usar uniones, debe agregar código manualmente, lo que puede causar una ejecución más lenta y un rendimiento menos que óptimo.
2. La falta de uniones también significa que MongoDB requiere mucha memoria, ya que todos los archivos deben asignarse de disco a memoria.
3. El tamaño de los documentos no puede superar los 16 MB.
4. La funcionalidad de anidamiento es limitada y no puede superar los 100 niveles.

¿Qué Debemos Usar Para Big Data? MongoDB o Hadoop?

Al intentar responder a esta pregunta, puedes echar un vistazo y ver qué grandes empresas usan qué plataforma e intentar seguir su ejemplo. Por ejemplo, eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife y Foursquare utilizan MongoDB. Por otro lado, las tecnologías Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R se cuentan entre los usuarios notables de Hadoop.

En última instancia, tanto Hadoop como MongoDB son opciones populares para manejar big data. Sin embargo, aunque tienen muchas similitudes (por ejemplo, código abierto, NoSQL, libre de esquemas y reducción de mapas), su enfoque del procesamiento y almacenamiento de datos es diferente. Es precisamente la diferencia la que finalmente nos ayuda a determinar la mejor opción entre Hadoop y MongoDB.

Ninguna aplicación de software puede resolver todos sus problemas. El teorema CAP ayuda a visualizar los cuellos de botella en las aplicaciones al señalar que la computación distribuida solo puede funcionar de manera óptima en dos de tres frentes, que son el procesamiento, la tolerancia de particiones y la disponibilidad. Al elegir la aplicación de big data a usar, debe seleccionar el sistema que tenga las dos propiedades más frecuentes que necesita.

¿Qué Pasa Con Los Sistemas De Gestión de Bases De Datos Relacionales?

Tanto Hadoop como MongoDB ofrecen más ventajas en comparación con los sistemas de gestión de bases de datos relacionales tradicionales (RDBMS), incluido el procesamiento en paralelo, la escalabilidad, la capacidad de manejar datos agregados en grandes volúmenes, la arquitectura MapReduce y la rentabilidad debido a que son de código abierto. Más aún, procesan datos en nodos o clústeres, ahorrando en costos de hardware.

Sin embargo, en el contexto de compararlos con RDBMS, cada plataforma tiene algunas fortalezas sobre la otra. Los discutimos en detalle a continuación:

Reemplazo de RDBMS

MongoDB es una plataforma flexible que puede hacer un reemplazo adecuado para RDBMS. Hadoop no puede reemplazar RDBMS, sino que lo complementa ayudando a archivar datos.

Manejo de memoria

MongoDB es una base de datos basada en C++, lo que la hace mejor en el manejo de memoria. Hadoop es una colección de software basada en Java que proporciona un marco para el almacenamiento, la recuperación y el procesamiento. Hadoop optimiza el espacio mejor que MongoDB.

Importación y almacenamiento de datos

Los datos en MongoDB se almacenan como JSON, BSON o binarios, y todos los campos se pueden consultar, indexar, agregar o replicar a la vez. Además, los datos en MongoDB deben estar en formatos JSON o CSV para ser importados. Hadoop acepta varios formatos de datos, eliminando así la necesidad de transformación de datos durante el procesamiento.

Gran Manejo de Datos

MongoDB no fue construida con grandes datos en la mente. Por otro lado, Hadoop fue construido para ese único propósito. Como tal, este último es excelente para el procesamiento por lotes y la ejecución de trabajos ETL largos. Además, los archivos de registro son mejor procesados por Hadoop debido a su gran tamaño y su tendencia a acumularse rápidamente. La implementación de MapReduce en Hadoop es más eficiente que en MongoDB, por lo que es una mejor opción para el análisis de grandes conjuntos de datos.

Procesamiento de datos en tiempo real

MongoDB maneja mejor el análisis de datos en tiempo real y también es una buena opción para la entrega de datos del lado del cliente debido a sus datos fácilmente disponibles. Además, la indexación geoespacial de MongoDB lo hace ideal para recopilar y analizar datos geoespaciales o geográficos en tiempo real. Por otro lado, Hadoop no es muy bueno en el manejo de datos en tiempo real, pero si ejecuta consultas tipo SQL de Hadoop en Hive, puede realizar consultas de datos con mucha más velocidad y eficacia que JSON.

¿Qué sigue? Cursos recomendados para Hadoop y MongoDB

Ahora que tiene toda la información que necesita sobre MongoDB vs. Hadoop, el siguiente paso debería ser obtener la certificación en el software que mejor se adapte a sus necesidades. Puedes seguir los siguientes cursos:

1. Curso de Capacitación para la Certificación Big Data Hadoop
2. Curso de Capacitación para la Certificación Apache Spark
3. Curso de Capacitación para la Certificación MongoDB

Cada empresa e individuo tiene sus propias necesidades y desafíos, por lo que no existe una solución única para todos. Al determinar algo como Hadoop vs. MongoDB, tienes que hacer tu elección en función de tu situación única. Pero una vez que tome esa decisión, asegúrese de que usted y sus asociados estén bien versados en la elección. Los cursos de capacitación anteriores le brindarán la familiaridad que necesita para ayudarlo a obtener los máximos resultados de cualquier elección que haga.