Hadoop Vs. MongoDB: Cosa dovresti usare per i Big Data?

Nessuna discussione sui Big Data è completa senza far apparire Hadoop e MongoDB, due dei programmi software più importanti disponibili oggi. Grazie alla pletora di informazioni disponibili su entrambi i programmi, in particolare i rispettivi vantaggi e svantaggi, scegliere quello giusto rappresenta una sfida. Dal momento che entrambe le piattaforme hanno i loro usi, che è più utile per voi e la vostra organizzazione? Questo articolo è una guida per aiutarvi a fare quella scelta cruciale tra i due candidati qualificati.

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che Cosa è Hadoop?

Hadoop è un insieme open-source di programmi che è possibile utilizzare e modificare per i processi di big data. È composto da 4 moduli, ognuno dei quali svolge un compito specifico relativo all’analisi dei big data.

Queste piattaforme includono:

• Distributed File-System
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop YARN

Distributed File-System

Questo è uno dei due componenti più importanti di Hadoop. Un file system distribuito (o DFS in breve) è importante perché:

• Permette ai dati di essere facilmente memorizzati, condivisi e accessibili attraverso una vasta rete di server collegati.
• Consente di lavorare con i dati come se si stesse lavorando dalla memoria locale.
• A differenza delle opzioni di archiviazione come un file system su disco condiviso che limita l’accesso ai dati per gli utenti offline, è possibile accedere ai dati anche in modalità offline.
• Il DFS di Hadoop non è limitato al sistema operativo del computer host; è possibile accedervi utilizzando qualsiasi computer o sistema operativo supportato.

MapReduce

MapReduce è il secondo dei due moduli più importanti, ed è ciò che consente di lavorare con i dati all’interno di Hadoop. Esegue due attività:

• Mappatura-che comporta la trasformazione di un insieme di dati in un formato che può essere facilmente analizzato. Realizza questo filtrando e ordinando.
• Riduzione-che segue la mappatura. La riduzione esegue operazioni matematiche (ad esempio, contando il numero di clienti di età superiore ai 21) sull’output del lavoro della mappa.

Hadoop Common

Hadoop Common è una raccolta di strumenti (librerie e utility) che supportano gli altri tre moduli Hadoop. Esso contiene anche gli script e moduli necessari per avviare Hadoop, così come il codice sorgente, la documentazione, e una sezione contributo comunità Hadoop.

Hadoop YARN

È il framework architettonico che consente la gestione delle risorse e la pianificazione dei lavori. Per gli sviluppatori Hadoop, YARN fornisce un modo efficiente per scrivere applicazioni e manipolare grandi insiemi di dati. Hadoop YARN rende possibile l’elaborazione interattiva, streaming e batch simultanea.

Perché dovremmo usare Hadoop?

Va bene, quindi ora che sappiamo cos’è Hadoop, la prossima cosa che deve essere esplorata è PERCHÉ Hadoop. Qui per la vostra considerazione sono sei motivi per cui Hadoop può essere la soluzione migliore per la vostra azienda e la sua necessità di capitalizzare i big data.

1. È possibile memorizzare ed elaborare rapidamente grandi quantità di dati vari. C’è un volume sempre crescente di dati generati dall’Internet delle cose e dai social media. Ciò rende le funzionalità di Hadoop una risorsa chiave per gestire queste origini dati ad alto volume.
2. Il File system distribuito fornisce ad Hadoop un’elevata potenza di calcolo necessaria per il calcolo rapido dei dati.
3. Hadoop protegge da guasti hardware reindirizzando i lavori ad altri nodi e memorizzando automaticamente più copie di dati.
4. È possibile memorizzare un’ampia varietà di dati strutturati o non strutturati (incluse immagini e video) senza doverli pre-elaborare.
5. Il framework open source funziona su server commodity, che sono più convenienti rispetto allo storage dedicato.
6. L’aggiunta di nodi consente a un sistema di scalare per gestire set di dati crescenti. Questo viene fatto con poca amministrazione.

Limitazioni di Hadoop

Buono come Hadoop è, tuttavia ha un proprio particolare insieme di limitazioni. Tra questi inconvenienti:

1. Grazie alla sua programmazione, MapReduce è adatto per richieste semplici. È possibile lavorare con unità indipendenti, ma non altrettanto efficace con attività interattive e iterative. A differenza delle attività indipendenti che richiedono un ordinamento semplice e shuffle, le attività iterative richiedono più mappe e riducono i processi da completare. Di conseguenza, numerosi file vengono creati tra la mappa e riducono le fasi, rendendolo inefficiente nell’analisi avanzata.
2. Solo pochi programmatori entry-level hanno le competenze java necessarie per lavorare con MapReduce. Questo ha visto i fornitori correre a mettere SQL in cima Hadoop perché i programmatori esperti in SQL sono più facili da trovare.
3. Hadoop è un’applicazione complessa e richiede un livello di conoscenza complesso per abilitare funzioni come i protocolli di sicurezza. Inoltre, Hadoop manca di archiviazione e crittografia di rete.
4. Hadoop non fornisce una suite completa di strumenti necessari per la gestione dei metadati o per la gestione, la pulizia e la garanzia della qualità dei dati.
5. Il suo design complesso lo rende inadatto per la gestione di piccole quantità di dati poiché non può supportare la lettura casuale di piccoli file in modo efficiente.
6. Grazie al fatto che il framework Hadoop è scritto quasi totalmente in Java, un linguaggio di programmazione sempre più compromesso dai cyber-criminali, la piattaforma pone notevoli rischi per la sicurezza

Cos’è MongoDB?

MongoDB è una piattaforma di gestione di database NoSQL altamente flessibile e scalabile che è basata su documenti, può ospitare diversi modelli di dati e memorizza i dati in set di valori chiave. È stato sviluppato come soluzione per lavorare con grandi volumi di dati distribuiti che non possono essere elaborati in modo efficace in modelli relazionali, che in genere ospitano righe e tabelle. Come Hadoop, MongoDB è gratuito e open-source.

Alcune caratteristiche chiave di MongoDB includono:

1. E ‘ un linguaggio di query che è ricco e supporta la ricerca di testo, funzioni di aggregazione, e le operazioni CRUD.
2. Richiede minori operazioni di input e output a causa di modelli di dati incorporati, a differenza dei database relazionali. Gli indici MongoDB supportano anche query più veloci.
3. Fornisce tolleranza ai guasti creando set di dati di replica. La replica garantisce che i dati siano archiviati su più server, creando ridondanza e garantendo un’elevata disponibilità.
4. È dotato di sharding, che rende possibile la scalabilità orizzontale. Ciò supporta l’aumento delle esigenze di dati a un costo inferiore rispetto ai metodi verticali di gestione della crescita del sistema.
5. Impiega più motori di archiviazione, garantendo in tal modo il motore giusto viene utilizzato per il giusto carico di lavoro, che a sua volta migliora le prestazioni.

I motori di archiviazione includono:

• WiredTiger

  Questo è il motore predefinito utilizzato nelle nuove distribuzioni per le versioni 3.2 o successive. Può gestire la maggior parte dei carichi di lavoro. Le sue caratteristiche includono checkpoint, compressione e concorrenza a livello di documento per le operazioni di scrittura. Quest’ultima funzione consente a più utenti di utilizzare e modificare documenti contemporaneamente.

• Motore di archiviazione in memoria

  Questo motore memorizza i documenti in memoria anziché su disco. Ciò aumenta la prevedibilità delle latenze dei dati.

• MMAPv1 Storage Engine

  Questo è il primo storage per MongoDB e funziona solo su V3.0 o versioni precedenti. Funziona bene per i carichi di lavoro che coinvolgono aggiornamenti, letture e inserimenti sul posto.

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Perché dovremmo usare MongoDB?

Oggi le aziende richiedono un accesso rapido e flessibile ai propri dati per ottenere informazioni significative e prendere decisioni migliori. Le funzionalità di MongoDB sono più adatte per aiutare a soddisfare queste nuove sfide sui dati. Il caso di MongoDB per essere utilizzato si riduce ai seguenti motivi:

1. Quando si utilizzano database relazionali, sono necessarie diverse tabelle per un costrutto. Con il modello basato su documenti di Mongo, è possibile rappresentare un costrutto in una singola entità, in particolare per i dati immutabili.
2. Il linguaggio di query utilizzato da MongoDB supporta l’interrogazione dinamica.
3. Lo schema in MongoDB è implicito, il che significa che non è necessario applicarlo. Ciò rende più facile rappresentare l’ereditarietà nel database oltre a migliorare la memorizzazione dei dati del polimorfismo.
4. Stoccaggio orizzontale lo rende facile da scalare.

Limitazioni di MongoDB

Mentre MongoDB incorpora funzioni di affrontare molte delle sfide dei big data, viene fornito con alcune limitazioni, ad esempio:

1. Per utilizzare join, è necessario aggiungere manualmente il codice, che può causare l’esecuzione più lenta e meno-che-prestazioni ottimali.
2. La mancanza di join significa anche che MongoDB richiede molta memoria poiché tutti i file devono essere mappati da disco a memoria.
3. Le dimensioni dei documenti non possono essere superiori a 16 MB.
4. La funzionalità di nidificazione è limitata e non può superare i 100 livelli.

Cosa dovremmo usare per i Big Data? MongoDB o Hadoop?

Nel tentativo di rispondere a questa domanda, potresti dare un’occhiata e vedere quali grandi aziende usano quale piattaforma e provare a seguire il loro esempio. Ad esempio, eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife e Foursquare utilizzano MongoDB. D’altra parte, Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R Technologies sono annoverati tra gli utenti Hadoop notevoli.

In definitiva, sia Hadoop che MongoDB sono scelte popolari per la gestione dei big data. Tuttavia, sebbene abbiano molte somiglianze (ad esempio, open source, NoSQL, senza schema e Map-reduce), il loro approccio all’elaborazione e all’archiviazione dei dati è diverso. È proprio la differenza che finalmente ci aiuta a determinare la scelta migliore tra Hadoop vs. MongoDB.

Nessuna singola applicazione software può risolvere tutti i tuoi problemi. Il teorema CAP aiuta a visualizzare i colli di bottiglia nelle applicazioni sottolineando che il calcolo distribuito può funzionare in modo ottimale solo su due fronti su tre, quelli in elaborazione, tolleranza della partizione e disponibilità. Quando si sceglie l’applicazione Big data da utilizzare, è necessario selezionare il sistema che ha le due proprietà più prevalenti di cui avete bisogno.

Che dire dei sistemi di gestione di database relazionali?

Sia Hadoop che MongoDB offrono maggiori vantaggi rispetto ai tradizionali sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS), tra cui l’elaborazione parallela, la scalabilità, la capacità di gestire dati aggregati in grandi volumi, l’architettura MapReduce e l’economicità grazie all’essere open source. Inoltre, elaborano i dati tra nodi o cluster, risparmiando sui costi hardware.

Tuttavia, nel contesto del confronto con RDBMS, ogni piattaforma ha alcuni punti di forza rispetto all’altra. Li discutiamo in dettaglio di seguito:

RDBMS Replacement

MongoDB è una piattaforma flessibile che può fare un sostituto adatto per RDBMS. Hadoop non può sostituire RDBMS, ma piuttosto lo integra aiutando ad archiviare i dati.

Gestione della memoria

MongoDB è un database basato su C++, che lo rende migliore nella gestione della memoria. Hadoop è una raccolta di software basata su Java che fornisce un framework per l’archiviazione, il recupero e l’elaborazione. Hadoop ottimizza lo spazio meglio di MongoDB.

Importazione e archiviazione dei dati

I dati in MongoDB sono archiviati come JSON, BSON o binari e tutti i campi possono essere interrogati, indicizzati, aggregati o replicati contemporaneamente. Inoltre, i dati in MongoDB devono essere in formati JSON o CSV da importare. Hadoop accetta vari formati di dati, eliminando così la necessità di trasformazione dei dati durante l’elaborazione.

Big Gestione dei Dati

MongoDB non è stato costruito con i big data in mente. D’altra parte, Hadoop è stato costruito per questo unico scopo. In quanto tale, quest’ultimo è ottimo per l’elaborazione batch e l’esecuzione di lunghi lavori ETL. Inoltre, i file di registro vengono elaborati al meglio da Hadoop a causa delle loro grandi dimensioni e della loro tendenza ad accumularsi rapidamente. L’implementazione di MapReduce su Hadoop è più efficiente rispetto a MongoDB, rendendolo nuovamente una scelta migliore per l’analisi di grandi set di dati.

Elaborazione dei dati in tempo reale

MongoDB gestisce meglio l’analisi dei dati in tempo reale ed è anche una buona opzione per la consegna dei dati lato client grazie ai suoi dati prontamente disponibili. Inoltre, l’indicizzazione geospaziale di MongoDB lo rende ideale per la raccolta geospaziale e l’analisi di dati GPS o geografici in tempo reale. D’altra parte, Hadoop non è molto bravo nella gestione dei dati in tempo reale, ma se si eseguono query Hadoop di tipo SQL su Hive, è possibile effettuare query di dati con molta più velocità e con maggiore efficacia rispetto a JSON.

Quale sarà il prossimo? Corsi consigliati per Hadoop e MongoDB

Ora che avete tutte le informazioni necessarie su MongoDB vs. Hadoop, il prossimo passo dovrebbe essere quello di ottenere la certificazione nel software che meglio si adatta alle vostre esigenze. Puoi seguire i seguenti corsi:

1. Big Data Hadoop Certification Training Course
2. Apache Spark Certification Training Course
3. MongoDB Certification Training Course

Ogni azienda e individuo viene fornito con le proprie esigenze e sfide uniche, quindi non esiste una soluzione unica. Quando determini qualcosa come Hadoop vs. MongoDB, devi fare la tua scelta in base alla tua situazione unica. Ma una volta che fate questa scelta, assicurarsi che voi ei vostri collaboratori sono ben versati nella scelta. I corsi di formazione di cui sopra andrà un lungo cammino verso dando la familiarità è necessario per aiutare a ottenere i massimi risultati da qualsiasi scelta si fanno.