Hadoop Vs. MongoDB: mit kell használni a Big Data?

nincs vita a nagy adatokról anélkül, hogy felhoznánk a Hadoopot és a MongoDB-t, a két legjelentősebb szoftverprogramot, amelyek ma elérhetők. A mindkét programról rendelkezésre álló rengeteg információnak köszönhetően, különös tekintettel azok előnyeire és hátrányaira, a megfelelő kiválasztása kihívást jelent. Mivel mindkét platformnak megvan a használata, melyik a leghasznosabb az Ön és a szervezet számára? Ez a cikk egy útmutató, amely segít abban, hogy döntő döntést hozzon a két képzett jelölt között.

várja, hogy Hadoop fejlesztővé váljon? Nézze meg a Big Data Hadoop tanúsítási tanfolyamot, és tanúsítson még ma

mi az a Hadoop?

a Hadoop egy nyílt forráskódú programkészlet, amelyet használhat és módosíthat a nagy adatfolyamatokhoz. 4 modulból áll, amelyek mindegyike egy adott feladatot hajt végre a nagy adatelemzéssel kapcsolatban.

Ezek a platformok a következők:

• elosztott fájlrendszer
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop fonal

elosztott fájlrendszer

Ez a Hadoop két legfontosabb összetevője. Az elosztott fájlrendszer (vagy röviden DFS) azért fontos, mert:

• lehetővé teszi az adatok egyszerű tárolását, megosztását és elérését a kapcsolt szerverek kiterjedt hálózatán keresztül.
• lehetővé teszi az adatokkal való munkát, mintha a helyi tárolóból dolgozna.
• az olyan tárolási lehetőségektől eltérően, mint például a megosztott lemezfájlrendszer, amely korlátozza az offline felhasználók adathozzáférését, offline állapotban is hozzáférhet az adatokhoz.
• a Hadoop DFS nem korlátozódik a gazdaszámítógép operációs rendszerére; bármely számítógéppel vagy támogatott operációs rendszerrel elérheti.

MapReduce

MapReduce a második a két legfontosabb modul, és ez az, ami lehetővé teszi, hogy működjön együtt az adatokat a Hadoop. Két feladatot hajt végre:

• leképezés – amely magában foglalja az adatkészlet átalakítását olyan formátumba, amely könnyen elemezhető. Ezt szűréssel és válogatással valósítja meg.
• redukálás – amely leképezést követ. A redukálás matematikai műveleteket hajt végre (pl. a 21 év feletti ügyfelek számának megszámlálása) a térkép job kimenetén.

Hadoop Common

a Hadoop Common olyan eszközök (könyvtárak és segédprogramok) gyűjteménye, amelyek támogatják a másik három Hadoop modult. Tartalmazza a Hadoop indításához szükséges szkripteket és modulokat, valamint a forráskódot, a dokumentációt és a Hadoop közösségi hozzájárulás részt.

Hadoop fonal

Ez az építészeti keretrendszer, amely lehetővé teszi az erőforrás-kezelést és a feladatok ütemezését. A Hadoop fejlesztők számára a YARN hatékony módja az alkalmazások írásának és a nagy adathalmazok manipulálásának. A Hadoop fonal lehetővé teszi egyidejű interaktív, streaming és kötegelt feldolgozást.

miért használjuk a Hadoop-ot?

rendben, tehát most, hogy tudjuk, mi a Hadoop, a következő dolog, amit meg kell vizsgálni, hogy miért Hadoop. Itt a megfontolás hat oka annak, hogy a Hadoop lehet a legmegfelelőbb a vállalat számára, és annak szükségességét, hogy kihasználja a nagy adatokat.

1. gyorsan tárolhat és feldolgozhat nagy mennyiségű változatos adatot. Egyre nagyobb mennyiségű adat keletkezik a tárgyak internetéből és a közösségi médiából. Ez teszi a Hadoop képességeit kulcsfontosságú erőforrássá ezeknek a nagy mennyiségű adatforrásoknak a kezeléséhez.
2. az Elosztott fájlrendszer nagy számítási teljesítményt nyújt a Hadoop számára a gyors adatszámításhoz.
3. a Hadoop megvédi a hardverhibákat azáltal, hogy átirányítja a feladatokat más csomópontokra, és automatikusan tárolja az adatok több példányát.
4. strukturált vagy strukturálatlan adatok széles skáláját tárolhatja (beleértve a képeket és videókat) anélkül, hogy elő kellene dolgoznia.
5. a nyílt forráskódú keretrendszer árukiszolgálókon fut, amelyek költséghatékonyabbak, mint a dedikált tárhely.
6. csomópontok hozzáadása lehetővé teszi a rendszer méretezését a növekvő adatkészletek kezelésére. Ez kevés adminisztrációval történik.

a Hadoop korlátai

olyan jó, mint a Hadoop, ennek ellenére megvannak a saját korlátai. Ezen hátrányok között:

1. programozásának köszönhetően a MapReduce alkalmas egyszerű kérésekre. Független egységekkel dolgozhat, de interaktív és iteratív feladatokkal nem olyan hatékony. A független feladatoktól eltérően, amelyek egyszerű rendezést és keverést igényelnek, az iteratív feladatok több leképezést igényelnek, és csökkentik a folyamatok befejezését. Ennek eredményeként számos fájl jön létre a térkép és a reduce fázisok között, ami nem hatékony a fejlett elemzéseknél.
2. csak néhány belépő szintű programozó rendelkezik a MapReduce használatához szükséges java készségekkel. Ennek eredményeként a szolgáltatók rohantak az SQL-t a Hadoop tetejére helyezni, mert az SQL-ben jártas programozókat könnyebb megtalálni.
3. a Hadoop egy összetett alkalmazás, amely összetett szintű ismereteket igényel a funkciók, például a biztonsági protokollok engedélyezéséhez. A Hadoopból hiányzik a tárhely és a hálózati titkosítás.
4. a Hadoop nem nyújt teljes körű eszközöket a metaadatok kezeléséhez vagy az adatminőség kezeléséhez, tisztításához és biztosításához.
5. összetett kialakítása alkalmatlanná teszi kisebb mennyiségű adat kezelésére, mivel nem tudja hatékonyan támogatni a kis fájlok véletlenszerű olvasását.
6. annak a ténynek köszönhetően, hogy a Hadoop keretrendszere szinte teljesen Java nyelven íródott, a számítógépes bűnözők által egyre inkább veszélyeztetett programozási nyelv, a platform jelentős biztonsági kockázatokat jelent

mi a MongoDB?

a MongoDB egy rendkívül rugalmas és skálázható NoSQL adatbázis-kezelő platform, amely dokumentumalapú, különböző adatmodelleket képes befogadni, és az adatokat kulcsérték-készletekben tárolja. Olyan megoldásként fejlesztették ki, amely nagy mennyiségű elosztott adat kezelésére szolgál, amelyeket nem lehet hatékonyan feldolgozni relációs modellekben, amelyek jellemzően sorokat és táblázatokat tartalmaznak. Mint Hadoop, MongoDB ingyenes és nyílt forráskódú.

a MongoDB néhány kulcsfontosságú jellemzője:

1. ez egy gazdag lekérdezési nyelv, amely támogatja a szöveges keresést, az összesítési funkciókat és a CRUD műveleteket.
2. kevesebb bemeneti és kimeneti műveletet igényel a beágyazott adatmodellek miatt, ellentétben a relációs adatbázisokkal. A MongoDB indexek gyorsabb lekérdezéseket is támogatnak.
3. replika adatkészletek létrehozásával biztosítja a hibatűrést. A replikáció biztosítja az adatok több szerveren történő tárolását, ami redundanciát és magas rendelkezésre állást biztosít.
4. sharding funkcióval rendelkezik, amely lehetővé teszi a vízszintes skálázhatóságot. Ez támogatja a növekvő adatigényt olyan költséggel, amely alacsonyabb, mint a rendszernövekedés kezelésének vertikális módszerei.
5. több tárolómotort alkalmaz, ezáltal biztosítva, hogy a megfelelő motort használják a megfelelő munkaterheléshez, ami viszont növeli a teljesítményt.

a tárolómotorok a következők:

• WiredTiger

  ez az alapértelmezett motor, amelyet a 3.2-es vagy újabb verziók új telepítéseiben használnak. A legtöbb munkaterhelést képes kezelni. Jellemzői közé tartozik a checkpointing, a tömörítés és a dokumentumszintű párhuzamosság az írási műveletekhez. Ez utóbbi funkció lehetővé teszi több felhasználó számára a dokumentumok egyidejű használatát és szerkesztését.

• memóriában tárolómotor

  ez a motor a memóriában tárolja a dokumentumokat a lemezen helyett. Ez növeli az adatok késleltetésének kiszámíthatóságát.

• MMAPv1 Storage Engine

  ez a MongoDB legkorábbi tárhelye, és csak V3.0 vagy korábbi verziókon működik. Jól működik a tömeges helyszíni frissítésekkel, olvasásokkal és beszúrásokkal járó munkaterheléseknél.

szeretne többet megtudni a WiredTiger Tárolómotorról és az MMAPv1 Tárolómotorról? Ezután nézze meg most a MongoDB tanúsítási tanfolyamot.

miért használjuk a MongoDB-t?

a vállalkozásoknak ma gyors és rugalmas hozzáférésre van szükségük adataikhoz, hogy érdemi betekintést nyerjenek és jobb döntéseket hozzanak. A MongoDB funkciói jobban megfelelnek ezeknek az új adat kihívásoknak. A MongoDB használatának esete a következő okokra vezethető vissza:

1. relációs adatbázisok használatakor több táblára van szükség egy konstrukcióhoz. A Mongo dokumentumalapú modelljével egyetlen entitásban ábrázolhat egy konstrukciót, különösen a megváltoztathatatlan adatok esetében.
2. a MongoDB által használt lekérdezési nyelv támogatja a dinamikus lekérdezést.
3. a MongoDB sémája implicit, vagyis nem kell érvényesítenie. Ez megkönnyíti az öröklés ábrázolását az adatbázisban a polimorfizmus adattárolásának javítása mellett.
4. a vízszintes Tárolás megkönnyíti a méretezést.

a MongoDB korlátai

míg a MongoDB nagyszerű funkciókat tartalmaz a big data számos kihívásának kezelésére, bizonyos korlátozásokkal jár, mint például:

1. a csatlakozások használatához manuálisan kell hozzáadnia a kódot, ami lassabb végrehajtást és az optimálisnál kisebb teljesítményt okozhat.
2. a csatlakozások hiánya azt is jelenti, hogy a MongoDB sok memóriát igényel, mivel az összes fájlt lemezről memóriára kell leképezni.
3. a dokumentum mérete nem lehet nagyobb 16 MB-nál.
4. a fészkelő funkció korlátozott, és nem haladhatja meg a 100 szintet.

mit kell használni a Big Data-hoz? MongoDB vagy Hadoop?

ennek a kérdésnek a megválaszolásakor megnézheti, hogy melyik nagyvállalat melyik platformot használja, és megpróbálhatja követni a példájukat. Például az eBay, az SAP, az Adobe, a LinkedIn, a McAfee, a MetLife és a Foursquare használja a MongoDB-t. Másrészt a Microsoft, a Cloudera, az IBM, az Intel, a Teradata, az Amazon, a Map R technológiákat a figyelemre méltó Hadoop felhasználók közé sorolják.

végül mind a Hadoop, mind a MongoDB népszerű választás a nagy adatok kezelésére. Bár sok hasonlóságuk van (pl. nyílt forráskódú, NoSQL, sémamentes és Map-reduce), az adatfeldolgozással és-tárolással kapcsolatos megközelítésük eltérő. Pontosan a különbség segít végül meghatározni a legjobb választást a Hadoop vs. MongoDB között.

egyetlen szoftver alkalmazás sem tudja megoldani az összes problémát. A CAP-tétel segít vizualizálni a szűk keresztmetszeteket az alkalmazásokban, rámutatva, hogy az elosztott számítástechnika három Frontból csak két fronton képes optimálisan teljesíteni, ezek a feldolgozás, a partíciós tolerancia és a rendelkezésre állás. A használni kívánt big data alkalmazás kiválasztásakor ki kell választania azt a rendszert, amely rendelkezik a szükséges két legelterjedtebb tulajdonsággal.

mi a helyzet a relációs adatbázis-kezelő rendszerekkel?

mind a Hadoop, mind a MongoDB több előnyt kínál a hagyományos relációs adatbázis-kezelő rendszerekhez (RDBMS) képest, beleértve a párhuzamos feldolgozást, a skálázhatóságot, az összesített adatok nagy mennyiségben történő kezelésének képességét, a MapReduce architektúrát és a költséghatékonyságot a nyílt forráskód miatt. Sőt, az adatokat csomópontokon vagy klasztereken keresztül dolgozzák fel, megtakarítva a hardverköltségeket.

az RDBM-ekkel való összehasonlítás összefüggésében azonban mindegyik platformnak van néhány erőssége a másikkal szemben. Az alábbiakban részletesen tárgyaljuk őket:

RDBMS csere

MongoDB egy rugalmas platform, amely lehet, hogy egy megfelelő csere RDBMS. A Hadoop nem helyettesítheti az RDBMS-t, hanem kiegészíti azt az adatok archiválásának elősegítésével.

memória kezelése

a MongoDB egy C++ alapú adatbázis, amely jobbá teszi a memória kezelését. A Hadoop egy Java – alapú szoftvergyűjtemény, amely keretet biztosít a tároláshoz, visszakereséshez és feldolgozáshoz. A Hadoop jobban optimalizálja a helyet, mint a MongoDB.

Adatok importálása és tárolása

a MongoDB-ben lévő adatok JSON, BSON vagy bináris formában tárolódnak, és minden mező lekérdezhető, indexelhető, összesíthető vagy replikálható egyszerre. Ezenkívül a MongoDB-ben lévő adatoknak JSON vagy CSV formátumban kell lenniük az importáláshoz. A Hadoop különféle adatformátumokat fogad el, így nincs szükség az adatok átalakítására a feldolgozás során.

Nagy adatkezelés

MongoDB nem épült a big data szem előtt. Másrészt a Hadoopot kizárólag erre a célra építették. Mint ilyen, ez utóbbi nagyszerű a kötegelt feldolgozásban és a hosszú ETL feladatok futtatásában. Ezenkívül a naplófájlokat a Hadoop dolgozza fel legjobban nagy méretük és gyors felhalmozódási hajlamuk miatt. Végrehajtási MapReduce a Hadoop hatékonyabb, mint a MongoDB, ismét így jobb választás elemzésére nagy adathalmazok.

valós idejű adatfeldolgozás

a MongoDB jobban kezeli a valós idejű adatelemzést, és könnyen elérhető adatainak köszönhetően jó lehetőség az ügyféloldali adatszolgáltatásra is. Továbbá, MongoDB térinformatikai indexelés ideálissá teszi a térinformatikai gyűjtése és elemzése GPS vagy földrajzi adatok valós időben. Másrészt a Hadoop nem túl jó a valós idejű adatkezelésben, de ha Hadoop SQL-szerű lekérdezéseket futtat a Hive-n, akkor sokkal nagyobb sebességgel és hatékonysággal végezhet adat lekérdezéseket, mint a JSON.

mi a következő lépés? Ajánlott tanfolyamok Hadoop és MongoDB

most, hogy minden szükséges információt MongoDB vs Hadoop, a következő lépés az, hogy a tanúsítás a szoftver, amely a legjobban megfelel az Ön igényeinek. A következő tanfolyamokon vehet részt:

1. Big Data Hadoop tanúsítási tanfolyam
2. Apache Spark tanúsítási tanfolyam
3. MongoDB tanúsítási tanfolyam

minden vállalatnak és egyénnek saját egyedi igényei és kihívásai vannak, így nincs olyan megoldás, mint egy mindenki számára megfelelő megoldás. Amikor valami olyasmit határoz meg, mint a Hadoop vs. MongoDB, az Ön egyedi helyzete alapján kell választania. De ha egyszer meghozta ezt a döntést, győződjön meg arról, hogy Ön és társai jól ismerik a választást. A fenti képzések fog menni egy hosszú út felé, így a megszokás, amire szüksége van abban, hogy a maximális eredményt attól függően, hogy melyik választás csinál.