Hadoop Vs.MongoDB: Que Devez-Vous Utiliser pour le Big Data?

Aucune discussion sur le Big Data n’est complète sans évoquer Hadoop et MongoDB, deux des logiciels les plus importants disponibles aujourd’hui. Grâce à la pléthore d’informations disponibles sur les deux programmes, en particulier leurs avantages et leurs inconvénients respectifs, choisir le bon représente un défi. Puisque les deux plates-formes ont leurs utilisations, quelle est la plus utile pour vous et votre organisation? Cet article est un guide pour vous aider à faire ce choix crucial entre les deux candidats qualifiés.

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Qu’est-ce que Hadoop ?

Hadoop est un ensemble de programmes open source que vous pouvez utiliser et modifier pour vos processus Big Data. Il est composé de 4 modules, chacun effectuant une tâche spécifique liée à l’analyse de big data.

Ces plates-formes incluent:

• Système de fichiers distribué
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop YARN

Système de fichiers distribué

C’est l’un des deux composants les plus cruciaux de Hadoop. Un système de fichiers distribué (ou DFS en abrégé) est important car:

• Il permet de stocker, de partager et d’accéder facilement aux données sur un vaste réseau de serveurs liés.
• Il permet de travailler avec des données comme si vous travailliez à partir d’un stockage local.
• Contrairement aux options de stockage telles qu’un système de fichiers sur disque partagé qui limite l’accès aux données pour les utilisateurs hors ligne, vous pouvez accéder aux données même hors ligne.
• Le DFS de Hadoop n’est pas limité au système d’exploitation de l’ordinateur hôte; vous pouvez y accéder en utilisant n’importe quel ordinateur ou SYSTÈME d’exploitation pris en charge.

MapReduce

MapReduce est le deuxième des deux modules les plus cruciaux, et c’est ce qui vous permet de travailler avec des données dans Hadoop. Il effectue deux tâches:

• Mappage – qui consiste à transformer un ensemble de données dans un format qui peut être facilement analysé. Il accomplit cela en filtrant et en triant.
• Réduction – qui suit le mappage. Réduire effectue des opérations mathématiques (par exemple, compter le nombre de clients âgés de plus de 21 ans) sur la sortie de la tâche cartographique.

Hadoop Common

Hadoop Common est une collection d’outils (bibliothèques et utilitaires) qui prennent en charge les trois autres modules Hadoop. Il contient également les scripts et les modules nécessaires pour démarrer Hadoop, ainsi que le code source, la documentation et une section de contribution de la communauté Hadoop.

Hadoop YARN

C’est le framework architectural qui permet la gestion des ressources et la planification des tâches. Pour les développeurs Hadoop, YARN fournit un moyen efficace d’écrire des applications et de manipuler de grands ensembles de données. Hadoop YARN permet un traitement interactif, en continu et par lots simultané.

Pourquoi Devrions-Nous Utiliser Hadoop ?

D’accord, maintenant que nous savons ce qu’est Hadoop, la prochaine chose à explorer est POURQUOI Hadoop. Voici six raisons pour lesquelles Hadoop peut être la meilleure solution pour votre entreprise et son besoin de capitaliser sur le big Data.

1. Vous pouvez rapidement stocker et traiter de grandes quantités de données variées. Il y a un volume toujours croissant de données générées par l’Internet des objets et les médias sociaux. Cela fait des capacités d’Hadoop une ressource clé pour gérer ces sources de données à volume élevé.
2. Le système de fichiers distribué donne à Hadoop une puissance de calcul élevée nécessaire au calcul rapide des données.
3. Hadoop protège contre les pannes matérielles en redirigeant les tâches vers d’autres nœuds et en stockant automatiquement plusieurs copies de données.
4. Vous pouvez stocker une grande variété de données structurées ou non structurées (y compris des images et des vidéos) sans avoir à les prétraiter.
5. Le framework open source fonctionne sur des serveurs de base, qui sont plus rentables que le stockage dédié.
6. L’ajout de nœuds permet à un système d’évoluer pour gérer des ensembles de données croissants. Cela se fait avec peu d’administration.

Limitations de Hadoop

Aussi bon que soit Hadoop, il a néanmoins son propre ensemble de limitations. Parmi ces inconvénients :

1. De par sa programmation, MapReduce convient aux requêtes simples. Vous pouvez travailler avec des unités indépendantes, mais pas aussi efficaces avec des tâches interactives et itératives. Contrairement aux tâches indépendantes qui nécessitent un tri et un mélange simples, les tâches itératives nécessitent plusieurs cartes et réduisent la durée des processus. En conséquence, de nombreux fichiers sont créés entre les phases de cartographie et de réduction, ce qui le rend inefficace pour les analyses avancées.
2. Seuls quelques programmeurs d’entrée de gamme ont les compétences java nécessaires pour travailler avec MapReduce. Cela a vu les fournisseurs se précipiter pour mettre SQL au-dessus de Hadoop car les programmeurs qualifiés en SQL sont plus faciles à trouver.
3. Hadoop est une application complexe et nécessite un niveau de connaissances complexe pour activer des fonctions telles que les protocoles de sécurité. En outre, Hadoop manque de stockage et de cryptage réseau.
4. Hadoop ne fournit pas une suite complète d’outils nécessaires à la gestion des métadonnées ou à la gestion, au nettoyage et à la garantie de la qualité des données.
5. Sa conception complexe le rend inadapté à la gestion de petites quantités de données car il ne peut pas prendre en charge efficacement la lecture aléatoire de petits fichiers.
6. Grâce au fait que le framework Hadoop est écrit presque totalement en Java, un langage de programmation de plus en plus compromis par les cybercriminels, la plate-forme présente des risques de sécurité notables

Qu’est-ce que MongoDB?

MongoDB est une plate-forme de gestion de base de données NoSQL hautement flexible et évolutive qui est basée sur des documents, peut accueillir différents modèles de données et stocke les données dans des ensembles clé-valeur. Il a été développé comme une solution pour travailler avec de grands volumes de données distribuées qui ne peuvent pas être traitées efficacement dans des modèles relationnels, qui s’adaptent généralement aux lignes et aux tables. Comme Hadoop, MongoDB est gratuit et open source.

Certaines fonctionnalités clés de MongoDB incluent :

1. C’est un langage de requête riche qui prend en charge la recherche de texte, les fonctions d’agrégation et les opérations CRUD.
2. Il nécessite moins d’opérations d’entrée et de sortie en raison des modèles de données intégrés, contrairement aux bases de données relationnelles. Les index MongoDB prennent également en charge des requêtes plus rapides.
3. Il fournit une tolérance aux pannes en créant des jeux de données de réplique. La réplication garantit que les données sont stockées sur plusieurs serveurs, ce qui crée une redondance et garantit une haute disponibilité.
4. Il dispose d’un sharding, ce qui rend l’évolutivité horizontale possible. Cela prend en charge les besoins croissants en données à un coût inférieur aux méthodes verticales de gestion de la croissance du système.
5. Il utilise plusieurs moteurs de stockage, garantissant ainsi que le bon moteur est utilisé pour la bonne charge de travail, ce qui améliore les performances.

Les moteurs de stockage incluent :

• WiredTiger

  C’est le moteur par défaut utilisé dans les nouveaux déploiements pour les versions 3.2 ou supérieures. Il peut gérer la plupart des charges de travail. Ses fonctionnalités incluent le point de contrôle, la compression et la simultanéité au niveau du document pour les opérations d’écriture. Cette dernière fonctionnalité permet à plusieurs utilisateurs d’utiliser et de modifier des documents simultanément.

• Moteur de stockage en mémoire

  Ce moteur stocke les documents en mémoire au lieu du disque. Cela augmente la prévisibilité des latences de données.

• Moteur de stockage MMAPv1

  Il s’agit du premier stockage pour MongoDB et ne fonctionne que sur la version 3.0 ou antérieure. Il fonctionne bien pour les charges de travail impliquant des mises à jour, des lectures et des insertions en vrac sur place.

Vous souhaitez en savoir plus sur le moteur de stockage WiredTiger et le moteur de stockage MMAPv1? Ensuite, consultez le cours de certification MongoDB maintenant.

Pourquoi Devrions-Nous Utiliser MongoDB?

Aujourd’hui, les entreprises ont besoin d’un accès rapide et flexible à leurs données pour obtenir des informations significatives et prendre de meilleures décisions. Les fonctionnalités de MongoDB sont mieux adaptées pour aider à relever ces nouveaux défis en matière de données. Le cas d’utilisation de MongoDB se résume aux raisons suivantes:

1. Lorsque vous utilisez des bases de données relationnelles, vous avez besoin de plusieurs tables pour une construction. Avec le modèle basé sur des documents de Mongo, vous pouvez représenter une construction dans une seule entité, en particulier pour les données immuables.
2. Le langage de requête utilisé par MongoDB prend en charge les requêtes dynamiques.
3. Le schéma dans MongoDB est implicite, ce qui signifie que vous n’avez pas à l’appliquer. Cela facilite la représentation de l’héritage dans la base de données en plus d’améliorer le stockage des données de polymorphisme.
4. Le stockage horizontal facilite l’échelle.

Limitations de MongoDB

Bien que MongoDB intègre d’excellentes fonctionnalités pour faire face à de nombreux défis du big Data, il comporte certaines limitations, telles que:

1. Pour utiliser les jointures, vous devez ajouter manuellement du code, ce qui peut entraîner une exécution plus lente et des performances moins qu’optimales.
2. Le manque de jointures signifie également que MongoDB nécessite beaucoup de mémoire car tous les fichiers doivent être mappés du disque à la mémoire.
3. La taille des documents ne peut pas dépasser 16 Mo.
4. La fonctionnalité d’imbrication est limitée et ne peut pas dépasser 100 niveaux.

Que Devrions-Nous Utiliser Pour Le Big Data ? MongoDB ou Hadoop ?

En essayant de répondre à cette question, vous pouvez jeter un coup d’œil et voir quelles grandes entreprises utilisent quelle plate-forme et essayer de suivre leur exemple. Par exemple, eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife et Foursquare utilisent MongoDB. D’autre part, les technologies Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R comptent parmi les utilisateurs notables de Hadoop.

En fin de compte, Hadoop et MongoDB sont des choix populaires pour gérer le big Data. Cependant, bien qu’ils présentent de nombreuses similitudes (par exemple, open-source, NoSQL, sans schéma et réduction de carte), leur approche du traitement et du stockage des données est différente. C’est précisément la différence qui nous aide enfin à déterminer le meilleur choix entre Hadoop et MongoDB.

Aucune application logicielle ne peut résoudre tous vos problèmes. Le théorème CAP permet de visualiser les goulots d’étranglement dans les applications en soulignant que l’informatique distribuée ne peut fonctionner de manière optimale que sur deux fronts sur trois, à savoir le traitement, la tolérance aux partitions et la disponibilité. Lorsque vous choisissez l’application Big Data à utiliser, vous devez sélectionner le système qui possède les deux propriétés les plus répandues dont vous avez besoin.

Qu’En Est-Il Des Systèmes De Gestion De Bases De Données Relationnelles ?

Hadoop et MongoDB offrent tous deux plus d’avantages par rapport aux systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) traditionnels, notamment le traitement parallèle, l’évolutivité, la capacité à gérer des données agrégées en gros volumes, l’architecture MapReduce et la rentabilité en raison de leur open source. Plus encore, ils traitent les données entre nœuds ou clusters, ce qui permet d’économiser sur les coûts matériels.

Cependant, dans le contexte de leur comparaison aux SGBDR, chaque plate-forme a des atouts par rapport à l’autre. Nous en discutons en détail ci-dessous:

Remplacement du SGBDR

MongoDB est une plate-forme flexible qui peut remplacer le SGBDR de manière appropriée. Hadoop ne peut pas remplacer le SGBDR mais le complète plutôt en aidant à archiver les données.

Gestion de la mémoire

MongoDB est une base de données basée sur C++, ce qui la rend meilleure pour la gestion de la mémoire. Hadoop est une collection de logiciels basée sur Java qui fournit un cadre pour le stockage, la récupération et le traitement. Hadoop optimise mieux l’espace que MongoDB.

Importation et stockage de données

Les données dans MongoDB sont stockées sous forme JSON, BSON ou binaire, et tous les champs peuvent être interrogés, indexés, agrégés ou répliqués à la fois. De plus, les données dans MongoDB doivent être au format JSON ou CSV pour être importées. Hadoop accepte différents formats de données, éliminant ainsi le besoin de transformation des données pendant le traitement.

Big traitement des Données

MongoDB n’a pas été construit avec des données importantes à l’esprit. D’autre part, Hadoop a été construit dans ce seul but. En tant que tel, ce dernier est excellent pour le traitement par lots et l’exécution de longs travaux ETL. De plus, les fichiers journaux sont mieux traités par Hadoop en raison de leur grande taille et de leur tendance à s’accumuler rapidement. L’implémentation de MapReduce sur Hadoop est plus efficace que dans MongoDB, ce qui en fait un meilleur choix pour l’analyse de grands ensembles de données.

Traitement des données en temps réel

MongoDB gère mieux l’analyse des données en temps réel et est également une bonne option pour la livraison de données côté client en raison de ses données facilement disponibles. De plus, l’indexation géospatiale de MongoDB le rend idéal pour la collecte et l’analyse géospatiales de données GPS ou géographiques en temps réel. D’un autre côté, Hadoop n’est pas très bon pour la gestion des données en temps réel, mais si vous exécutez des requêtes de type SQL Hadoop sur Hive, vous pouvez effectuer des requêtes de données avec beaucoup plus de vitesse et avec plus d’efficacité que JSON.

Et après ? Cours recommandés pour Hadoop et MongoDB

Maintenant que vous avez toutes les informations dont vous avez besoin sur MongoDB par rapport à Hadoop, votre prochaine étape devrait être d’obtenir une certification dans le logiciel qui correspond le mieux à vos besoins. Vous pouvez suivre les cours suivants:

1. Formation à la certification Big Data Hadoop
2. Formation à la certification Apache Spark
3. Formation à la certification MongoDB

Chaque entreprise et chaque individu a ses propres besoins et défis, il n’existe donc pas de solution unique. Lorsque vous déterminez quelque chose comme Hadoop par rapport à MongoDB, vous devez faire votre choix en fonction de votre situation unique. Mais une fois que vous avez fait ce choix, assurez-vous que vous et vos associés connaissez bien le choix. Les cours de formation ci-dessus contribueront grandement à vous donner la familiarité dont vous avez besoin pour vous aider à obtenir le maximum de résultats, quel que soit le choix que vous faites.