Hadoop Vs. MongoDB: mitä sinun pitäisi käyttää Big dataan?

Big datasta ei keskustella loppuun asti tuomatta esiin Hadoopia ja Mongodbia, kahta merkittävintä nykyään saatavilla olevaa ohjelmistoa. Kiitos lukuisia tietoja saatavilla molemmissa ohjelmissa, erityisesti niiden edut ja haitat, oikean valitseminen aiheuttaa haasteita. Koska molemmilla alustoilla on käyttötarkoituksensa, mikä on hyödyllisintä sinulle ja organisaatiollesi? Tämä artikkeli on opas, jonka avulla voit tehdä ratkaisevan valinnan kahden pätevän ehdokkaan välillä.

innolla Hadoopin kehittäjäksi? Tutustu Big Data Hadoop-Sertifiointikoulutukseen ja hanki sertifikaatti tänään

mikä on Hadoop?

Hadoop on avoimen lähdekoodin ohjelmakokonaisuus, jota voi käyttää ja muokata big data-prosesseissa. Se koostuu 4 moduulista, joista jokainen suorittaa tietyn big data-analytiikkaan liittyvän tehtävän.

näitä alustoja ovat:

• Distributed File-System
• MapReduce
• Hadoop Common

Distributed File-System

Tämä on toinen Hadoopin kahdesta keskeisimmästä osasta. Hajautettu tiedostojärjestelmä (tai lyhyesti DFS) on tärkeä, koska:

• sen avulla tietoja voidaan helposti tallentaa, jakaa ja käyttää laajassa linkitettyjen palvelinten verkostossa.
• se mahdollistaa tietojen työstämisen ikään kuin työskentelisit paikallisesta tallennustilasta käsin.
• toisin kuin tallennusvaihtoehdot, kuten jaetun levyn tiedostojärjestelmä, joka rajoittaa tietojen käyttöä offline-käyttäjille, voit käyttää tietoja myös offline-tilassa.
• Hadoopin DFS ei rajoitu isäntätietokoneen käyttöjärjestelmään; voit käyttää sitä millä tahansa tietokoneella tai tuetulla käyttöjärjestelmällä.

MapReduce

MapReduce on toinen kahdesta ratkaisevimmasta moduulista, ja se mahdollistaa datan työstämisen Hadoopissa. Se suorittaa kaksi tehtävää:

• kartoitus – johon kuuluu tietojoukon muuttaminen helposti analysoitavaan muotoon. Se saavuttaa tämän suodattamalla ja lajittelemalla.
• pelkistys-joka seuraa kartoitusta. Vähentäminen suorittaa matemaattisia operaatioita (esim. laskemalla yli 21-vuotiaiden asiakkaiden määrän) karttatyön tuotoksessa.

Hadoop Common

Hadoop Common on kokoelma työkaluja (kirjastoja ja apuohjelmia), jotka tukevat kolmea muuta Hadoop-moduulia. Se sisältää myös Hadoop-ohjelman käynnistämiseen tarvittavat skriptit ja moduulit sekä lähdekoodin, dokumentaation ja Hadoop-yhteisön rahoitusosuuden.

Hadoop-Lanka

se on arkkitehtoninen kehys, joka mahdollistaa resurssien hallinnan ja työn aikatauluttamisen. Hadoop-kehittäjille Lanka tarjoaa tehokkaan tavan kirjoittaa sovelluksia ja manipuloida suuria datasarjoja. Hadoop Lanka mahdollistaa samanaikaisen interaktiivisen, suoratoiston ja eräkäsittelyn.

miksi Hadoopia pitäisi käyttää?

Okei, joten nyt kun tiedämme, mikä Hadoop on, seuraavaksi on tutkittava, miksi Hadoop. Tässä on kuusi syytä, miksi Hadoop voi olla paras sopii yrityksesi ja sen tarve hyödyntää big data.

1. voit tallentaa ja käsitellä nopeasti suuria määriä erilaisia tietoja. Esineiden internetistä ja sosiaalisesta mediasta syntyy yhä enemmän dataa. Tämä tekee Hadoop ominaisuuksia keskeinen resurssi käsitellä näitä suuria määriä tietolähteitä.
2. hajautettu tiedostojärjestelmä antaa Hadoopille nopean tiedonlaskun edellyttämän suuren laskentatehon.
3. Hadoop suojaa laitteistovikoja vastaan ohjaamalla työt toisiin solmuihin ja tallentamalla automaattisesti useita kopioita tiedoista.
4. voit tallentaa monenlaisia jäsenneltyjä tai jäsentämättömiä tietoja (mukaan lukien kuvia ja videoita) ilman esikäsittelyä.
5. avoimen lähdekoodin kehys toimii commodity-palvelimilla, jotka ovat kustannustehokkaampia kuin dedicated storage.
6. solmujen lisääminen mahdollistaa järjestelmän skaalautumisen lisääntyvien tietojoukkojen käsittelemiseksi. Tämä tehdään pienellä hallinnolla.

Hadoopin rajoitukset

niin hyvä kuin Hadoop onkin, sillä on kuitenkin omat erityiset rajoituksensa. Näistä haittapuolista

1. ohjelmointinsa vuoksi MapReduce sopii yksinkertaisiin pyyntöihin. Voit työskennellä itsenäisten yksiköiden kanssa, mutta ei yhtä tehokkaasti vuorovaikutteisten ja iteratiivisten tehtävien kanssa. Toisin kuin itsenäiset tehtävät, jotka vaativat yksinkertaista lajittelua ja sekoittamista, iteratiiviset tehtävät vaativat useita karttoja ja vähentävät prosesseja loppuun. Tämän seurauksena kartan ja pelkistysvaiheiden väliin syntyy lukuisia tiedostoja, mikä tekee siitä tehottoman kehittyneessä analytiikassa.
2. vain harvoilla lähtötason ohjelmoijilla on MapReducen kanssa työskentelyyn tarvittavat java-taidot. Tämä on nähnyt tarjoajat kiire laittaa SQL päälle Hadoop koska ohjelmoijat taitava SQL on helpompi löytää.
3. Hadoop on monimutkainen sovellus ja vaatii monimutkaisen tietotason mahdollistaakseen toiminnot, kuten turvaprotokollat. Hadoopista puuttuu myös tallennustila ja verkon salaus.
4. Hadoop ei tarjoa koko sarjaa metatiedon käsittelyyn tai tietojen hallintaan, puhdistamiseen ja laadun varmistamiseen tarvittavia työkaluja.
5. sen monimutkainen rakenne tekee siitä sopimattoman pienempien tietomäärien käsittelyyn, koska se ei voi tukea pienten tiedostojen satunnaista lukemista tehokkaasti.
6. koska Hadoopin kehys on kirjoitettu lähes kokonaan Javalla, kyberrikollisten yhä vaarantuneemmalla ohjelmointikielellä, alusta aiheuttaa merkittäviä tietoturvariskejä

mikä on MongoDB?

MongoDB on erittäin joustava ja skaalautuva NoSQL-tietokannan hallintaympäristö, joka on dokumenttipohjainen, mahtuu erilaisiin tietomalleihin ja tallentaa tietoja avainarvosarjoihin. Se on kehitetty ratkaisuksi suurten hajautettujen tietomäärien käsittelyyn, joita ei voida käsitellä tehokkaasti relaatiomalleissa, joihin tyypillisesti mahtuu rivejä ja taulukoita. Kuten Hadoop, MongoDB on ilmainen ja avoimen lähdekoodin.

eräitä MongoDB: n keskeisiä ominaisuuksia ovat:

1. se on kyselykieli, joka on rikas ja tukee tekstinhakua, aggregointiominaisuuksia ja CRUD-operaatioita.
2. se vaatii vähemmän Tulo-ja tulostusoperaatioita sulautettujen tietomallien vuoksi, toisin kuin relaatiotietokannat. MongoDB-indeksit tukevat myös nopeampia kyselyjä.
3. se tarjoaa vikatoleranssia luomalla replica-aineistoja. Replikointi varmistaa tietojen tallentamisen useille palvelimille, luoden redundanssin ja varmistaen korkean saatavuuden.
4. siinä on sharding, joka mahdollistaa horisontaalisen skaalautuvuuden. Tämä tukee tiedontarpeen kasvamista kustannuksilla, jotka ovat alhaisemmat kuin vertikaaliset käsittelyjärjestelmien kasvumenetelmät.
5. siinä on useita varastomoottoreita, mikä takaa oikean moottorin käytön oikeaan työmäärään, mikä puolestaan parantaa suorituskykyä.

varastomoottoreita ovat:

• WiredTiger

  tämä on Oletusmoottori, jota käytetään uusissa käyttöönotoissa versioissa 3.2 tai sitä uudemmissa. Se pystyy käsittelemään suurimman osan työmääristä. Sen ominaisuuksia ovat checkpointing, pakkaus, ja asiakirjan tason concurrency kirjoitustoimintoja. Jälkimmäinen ominaisuus mahdollistaa useiden käyttäjien käyttää ja muokata asiakirjoja samanaikaisesti.

• in-Memory Storage Engine

  tämä moottori tallentaa asiakirjoja muistissa eikä levyllä. Tämä lisää dataviiveiden ennustettavuutta.

• MMAPv1-Varastomoottori

  tämä on MongoDB: n varhaisin varastointi ja toimii vain v3.0: ssa tai sitä varhaisemmassa. Se toimii hyvin työmääriin, joissa irtotavarana in-place päivitykset, lukee, ja lisää.

Kiinnostaako WiredTiger-Varastomoottori ja MMAPv1-Varastomoottori? Tutustu sitten MongoDB Sertifiointikurssiin nyt.

miksi MongoDB: tä pitäisi käyttää?

yritykset tarvitsevat nykyään nopean ja joustavan pääsyn tietoihinsa saadakseen mielekkäitä oivalluksia ja tehdäkseen parempia päätöksiä. MongoDB: n ominaisuudet sopivat paremmin auttamaan näiden uusien datahaasteiden täyttämisessä. MongoDB ’ s case for being down in the following reasons:

1. relaatiotietokantoja käytettäessä tarvitaan useita taulukoita konstruktiolle. Mongon asiakirjapohjaisella mallilla voidaan esittää konstruktio yhtenä kokonaisuutena, erityisesti muuttumattomalle datalle.
2. Mongodbin käyttämä kyselykieli tukee dynaamista kyselyä.
3. mongodbin skeema on implisiittinen, eli sitä ei tarvitse valvoa. Tämä helpottaa perinnön esittämistä tietokannassa polymorfismitietojen tallennuksen parantamisen lisäksi.
4. Vaakatallennus helpottaa skaalaamista.

MongoDB: n rajoitukset

vaikka MongoDB sisältää loistavia ominaisuuksia monien big datan haasteiden ratkaisemiseksi, siihen liittyy joitakin rajoituksia, kuten:

1. liittymisten käyttämiseksi on lisättävä manuaalisesti koodia, mikä voi aiheuttaa hitaamman suorituksen ja optimaalista heikomman suorituksen.
2. liittymien puuttuminen tarkoittaa myös sitä, että MongoDB vaatii paljon muistia, sillä kaikki tiedostot on kartoitettava levyltä muistiin.
3. Asiakirjakoot eivät voi olla suurempia kuin 16MB.
4. pesintätoiminnot ovat rajalliset, eivätkä ne saa ylittää 100 tasoa.

mitä Big datassa pitäisi käyttää? MongoDB vai Hadoop?

yrittäessäsi vastata tähän kysymykseen voisit katsoa, mitkä suuryritykset käyttävät mitäkin alustaa ja yrittää seurata niiden esimerkkiä. Esimerkiksi eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife ja Foursquare käyttävät MongoDB: tä. Toisaalta merkittäviin Hadoop-käyttäjiin lasketaan Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R Technologies.

lopulta sekä Hadoop että MongoDB ovat suosittuja valintoja big Datan käsittelyyn. Kuitenkin, vaikka niillä on monia yhtäläisyyksiä (esim.avoimen lähdekoodin, NoSQL, skeema-free, ja Map-reduce), niiden lähestymistapa tietojenkäsittelyyn ja varastointiin on erilainen. Se on juuri ero, joka lopulta auttaa meitä määrittämään paras valinta Hadoop vs. MongoDB.

mikään yksittäinen ohjelmistosovellus ei voi ratkaista kaikkia ongelmiasi. CAP-lause auttaa havainnollistamaan sovellusten pullonkauloja huomauttamalla, että hajautettu laskenta voi toimia optimaalisesti vain kahdella kolmesta rintamasta, jotka ovat käsittely, osiotoleranssi ja käytettävyys. Kun valitset big data sovellus käyttää, sinun täytyy valita järjestelmä, joka on kaksi yleisintä ominaisuuksia, jotka tarvitset.

entä relaatiotietokannan hallintajärjestelmät?

sekä Hadoop että MongoDB tarjoavat perinteiseen relaatiotietokannan hallintajärjestelmään (RDBMS) verrattuna enemmän etuja, kuten rinnakkaisen käsittelyn, skaalautuvuuden, kyvyn käsitellä koottuja tietoja suurina määrinä, Mapreducearkkitehtuurin ja kustannustehokkuuden johtuen avoimesta lähdekoodista. Lisäksi ne käsittelevät tietoja solmujen tai klustereiden välillä säästäen laitteistokustannuksia.

verrattaessa niitä RDBM-mekanismeihin kullakin alustalla on kuitenkin joitakin vahvuuksia ylitse muiden. Keskustelemme niistä yksityiskohtaisesti alla:

RDBMS Replacement

MongoDB on joustava alusta, joka voi tehdä sopivan korvaajan RDBMS: lle. Hadoop ei voi korvata RDBMS: ää, vaan täydentää sitä auttamalla tietojen arkistoinnissa.

Muistinkäsittely

MongoDB on C++ – pohjainen tietokanta, mikä tekee siitä paremman muistinkäsittelyssä. Hadoop on Java-pohjainen ohjelmistokokoelma, joka tarjoaa puitteet tallennukselle, hakemiselle ja prosessoinnille. Hadoop optimoi avaruuden paremmin kuin MongoDB.

tietojen tuonti ja varastointi

MongoDB: n tiedot tallennetaan jsonina, BSONINA tai binäärinä, ja kaikki kentät voidaan kysellä, indeksoida, yhdistellä tai monistaa kerralla. Lisäksi MongoDB: n tietojen on oltava JSON-tai CSV-muodossa, jotta ne voidaan tuoda. Hadoop hyväksyy erilaisia datamuotoja, mikä poistaa tarpeen tietojen muuntamiseen käsittelyn aikana.

Iso Tietojen Käsittely

MongoDB ei rakennettu big data mielessä. Toisaalta Hadoop rakennettiin vain tätä tarkoitusta varten. Sellaisenaan jälkimmäinen on hyvä eräkäsittelyssä ja pitkissä ETL-töissä. Lisäksi lokitiedostot ovat Hadoopin parhaiten käsittelemiä niiden suuren koon ja nopean kertymistaipumuksen vuoksi. MapReducen toteuttaminen Hadoopissa on tehokkaampaa kuin MongoDB: ssä, mikä tekee siitä jälleen paremman valinnan suurten tietokokonaisuuksien analysointiin.

reaaliaikainen tietojenkäsittely

MongoDB hoitaa reaaliaikaisen tiedon analysoinnin paremmin ja on myös hyvä vaihtoehto asiakaspuolen tietojen toimittamiseen helposti saatavilla olevan datansa vuoksi. Lisäksi MongoDB: n paikkatietoindeksointi tekee siitä ihanteellisen paikkatietojen keräämiseen ja analysointiin reaaliajassa. Toisaalta Hadoop ei ole kovin hyvä reaaliaikaisessa tietojen käsittelyssä, mutta jos suoritat Hadoop SQL-tyyppisiä kyselyjä Hivessä, voit tehdä datakyselyjä paljon nopeammin ja tehokkaammin kuin JSON.

mitä seuraavaksi? Suositeltavat kurssit Hadoopille ja MongoDB: lle

nyt kun sinulla on kaikki tarvitsemasi tiedot MongoDB vs. Hadoopista, sinun tulisi seuraavaksi hankkia sertifikaatti ohjelmistosta, joka parhaiten sopii tarpeisiisi. Voit käydä läpi seuraavat kurssit:

1. Big Data Hadoop-Sertifiointikoulutuskurssi
2. Apache Spark-Sertifiointikoulutuskurssi
3. MongoDB-Sertifiointikoulutuskurssi

jokaisella yrityksellä ja yksilöllä on omat yksilölliset tarpeensa ja haasteensa, joten yhden koon ratkaisua ei ole olemassa. Kun määritetään jotain Hadoop vs. MongoDB, sinun täytyy tehdä valinta perustuu ainutlaatuinen tilanne. Mutta kun olet tehnyt tuon valinnan, varmista, että sinä ja toverisi olette hyvin perehtyneitä valintaan. Edellä mainitut koulutukset menevät pitkälle kohti antaa sinulle perehtyneisyyttä tarvitset auttaa sinua saamaan mahdollisimman tuloksia kumpi valinta teet.