Hadoop Vs.MongoDB：ビッグデータには何を使用する必要がありますか？

hadoopとは何ですか？

Hadoopは、ビッグデータプロセス用に使用および変更できるオープンソースのプログラムセットです。 これは、ビッグデータ分析に関連する特定のタスクを実行するそれぞれが4つのモジュールで構成されています。

これらのプラットフォームには、

• 分散ファイルシステム
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop YARN

分散ファイルシステム

これは、Hadoopの二つの最も重要なコンポーネ 分散ファイルシステム(略してDFS)が重要なのは、次の理由です。:

• リンクサーバーの広範なネットワークを介して、データを簡単に保存、共有、およびアクセスすることができます。
• ローカルストレージから作業しているかのようにデータを操作することができます。
• オフラインユーザーのデータアクセスを制限する共有ディスクファイルシステムなどのストレージオプションとは異なり、オフラインでもデータにア
• HadoopのDFSは、ホストコンピュータのOSに限定されず、任意のコンピュータまたはサポートされているOSを使用してアクセスできます。

MapReduce

MapReduceは、2つの最も重要なモジュールの2番目であり、Hadoop内のデータを操作できるようにします。 これは2つのタスクを実行します：

• マッピング-データのセットを簡単に分析できる形式に変換することを含みます。 それはろ過し、分類によってこれを達成する。
• 縮小-マッピングに従います。 Reducingは、マップジョブの出力で数学的演算(21歳以上の顧客数のカウントなど)を実行します。

Hadoop Common

Hadoop Commonは、他の3つのHadoopモジュールをサポートするツール(ライブラリとユーティリティ)のコレクションです。 また、Hadoopの起動に必要なスクリプトとモジュール、ソースコード、ドキュメント、Hadoopコミュニティ貢献セクションも含まれています。

Hadoop YARN

リソース管理とジョブスケジューリングを可能にするアーキテクチャのフレームワークです。 Hadoop開発者にとって、YARNはアプリケーションを作成し、大規模なデータセットを操作するための効率的な方法を提供します。 Hadoop YARNは、対話型、ストリーミング、およびバッチ処理を同時に可能にします。

なぜHadoopを使用する必要があるのですか？さて、Hadoopが何であるかを知ったので、次に検討する必要があるのはHadoopの理由です。 ここでは、hadoopがあなたの会社に最適であり、ビッグデータを活用する必要性がある6つの理由を検討します。大量の多様なデータをすばやく保存して処理できます。

1. モノのインターネットやソーシャルメディアから生成されるデータの量が増え続けています。 これにより、Hadoopの機能は、これらの大量のデータソースを処理するための重要なリソースになります。
2. 分散ファイルシステムは、高速なデータ計算に必要なHadoopの高い計算能力を提供します。
3. Hadoopは、ジョブを他のノードにリダイレクトし、データの複数のコピーを自動的に格納することにより、ハードウェア障害から保護します。
4. さまざまな構造化データまたは非構造化データ(画像やビデオを含む)を前処理することなく格納できます。
5. オープンソースのフレームワークは、専用ストレージよりも費用対効果の高いコモディティサーバー上で実行されます。
6. ノードを追加すると、増加するデータセットを処理するためにシステムを拡張できます。 これは少し管理とされる。

Hadoopの制限事項

Hadoopと同じくらい優れていますが、それにもかかわらず、独自の制限があります。 これらの欠点の中で：

1. そのプログラミングのために、MapReduceは単純な要求に適しています。 独立したユニットで作業することはできますが、対話型および反復型のタスクでは効果的ではありません。 単純なソートとシャッフルを必要とする独立したタスクとは異なり、反復タスクは複数のマップを必要とし、完了するためにプロセスを削減します。 その結果、mapとreduceのフェーズの間に多数のファイルが作成され、高度な分析では非効率的になります。
2. MapReduceで作業するために必要なjavaスキルを持っているエントリーレベルのプログラマはごくわずかです。 これは、SQLに熟練したプログラマが見つけやすいので、プロバイダがHADOOPの上にSQLを置くために急いで見てきました。
3. Hadoopは複雑なアプリケーションであり、セキュリティプロトコルなどの機能を有効にするには複雑なレベルの知識が必要です。 また、Hadoopにはストレージとネットワーク暗号化がありません。
4. hadoopは、メタデータの処理やデータ品質の管理、クレンジング、および保証に必要なツール一式を提供していません。
5. その複雑な設計は、小さなファイルのランダムな読み取りを効率的にサポートできないため、少量のデータを処理するのには適していません。
6. hadoopのフレームワークは、サイバー犯罪者によってますます侵害されるプログラミング言語であるJavaでほぼ完全に書かれているという事実のおかげで、プラ

   MongoDBは、ドキュメントベースの非常に柔軟でスケーラブルなNoSQLデータベース管理プラットフォームで、さまざまなデータモデルに対応でき、キーと値のセットにデー これは、通常、行とテーブルを収容するリレーショナルモデルでは効果的に処理できない大量の分散データを処理するためのソリューションとして開発され Hadoopと同様に、MongoDBは無料でオープンソースです。MongoDBのいくつかの重要な機能は次のとおりです。

   1. これは豊富で、テキスト検索、集計機能、およびCRUD操作をサポートするクエリ言語です。
      2. リレーショナルデータベースとは異なり、埋め込みデータモデルのために入力操作と出力操作が少なくて済みます。 MongoDBインデックスは、より高速なクエリもサポートしています。
      3. レプリカデータセットを作成することにより、フォールトトレランスを提供します。 レプリケーションにより、データが複数のサーバーに格納され、冗長性が確保され、高可用性が確保されます。
      4. 水平スケーラビリティを可能にするシャーディングを備えています。 これは、システムの成長を処理する垂直的な方法よりも低いコストで、データニーズの増加をサポートします。
      5. 複数のストレージエンジンを採用しているため、適切なエンジンが適切なワークロードに使用され、パフォーマンスが向上します。

      ストレージエンジンには次のものが含まれます。

      • WiredTiger

        これは、バージョン3.2以降の新しい展開で使用されるデフォルトのエン それはほとんどの作業負荷を扱うことができます。 その機能には、チェックポイント、圧縮、および書き込み操作のためのドキュメントレベルの同時実行が含まれます。 後者の機能は、複数のユーザーが同時に文書を使用して編集することができます。

      • インメモリストレージエンジン

        このエンジンは、ドキュメントをディスク上ではなくメモリ内に格納します。 これにより、データのレイテンシの予測可能性が向上します。

      • Mmapv1ストレージエンジン

        これはMongoDBの最も初期のストレージであり、V3.0以前でのみ動作します。 一括インプレースアップデート、読み取り、および挿入を含むワークロードに適しています。

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      なぜMongoDBを使用する必要がありますか？

      今日の企業は、意味のある洞察を得て、より良い意思決定を行うために、データに迅速かつ柔軟にアクセスする必要があります。 MongoDBの機能は、これらの新しいデータの課題に対応するのに適しています。 MongoDBが使用されている場合は、次の理由に帰着します。

      1. リレーショナルデータベースを使用する場合、構造のためにいくつかのテーブルが必要です。 Mongoのドキュメントベースのモデルを使用すると、特に不変データの場合、単一のエンティティで構造体を表すことができます。
      2. MongoDBで使用されるクエリ言語は、動的クエリをサポートしています。
      3. MongoDBのスキーマは暗黙的であるため、強制する必要はありません。 これにより、多態性データストレージを改善することに加えて、データベース内の継承を表現することが容易になります。
      4. 水平ストレージは、スケールすることが容易になります。

      MongoDBの制限

      MongoDBはビッグデータの多くの課題に対処するための優れた機能を組み込んでいますが、次のようないくつかの制限があります。

      1. ジョインを使用するには、実行が遅くなり、最適なパフォーマンスが低下する可能性があるコードを手動で追加する必要があります。
      2. 結合の欠如は、すべてのファイルをディスクからメモリにマップする必要があるため、MongoDBには多くのメモリが必要であることを意味します。
      3. ドキュメントのサイズは16MBを超えることはできません。
      4. ネスト機能は制限されており、100レベルを超えることはできません。

      ビッグデータには何を使うべきですか？ MongoDBまたはHadoop？

      この質問に答えようとすると、どの大企業がどのプラットフォームを使用しているかを見て、その例に従おうとすることができます。 たとえば、eBay、SAP、Adobe、LinkedIn、McAfee、MetLife、およびFoursquareはMongoDBを使用します。 一方、Microsoft、Cloudera、IBM、Intel、Teradata、Amazon、Map R Technologiesは注目すべきHadoopユーザーの中に数えられています。最終的には、hadoopとMongoDBの両方がビッグデータを処理するための一般的な選択肢です。 しかし、それらは多くの類似点（オープンソース、NoSQL、schema-free、Map-reduceなど）を持っていますが、データ処理とストレージへのアプローチは異なります。 HadoopとMongoDBの間の最良の選択を決定するのに最終的に役立つのは、まさにその違いです。

      単一のソフトウェアアプリケーションは、すべての問題を解決することはできません。 CAP定理は、分散コンピューティングが処理、分割許容度、および可用性の三つの面のうち二つの面でのみ最適に実行できることを指摘することにより、アプ 使用するビッグデータアプリケーションを選択するときは、必要な2つの最も一般的なプロパティを持つシステムを選択する必要があります。

      リレーショナルデータベース管理システムはどうですか？

      hadoopとMongoDBは、並列処理、スケーラビリティ、大量の集約データを処理する能力、MapReduceアーキテクチャ、オープンソースであるための費用対効果など、従来のリレーショ さらに、ノードやクラスター間でデータを処理し、ハードウェアコストを節約できます。しかし、それらをRDBMSと比較するという文脈では、各プラットフォームは他のプラットフォームよりもいくつかの強みを持っています。 以下でそれらについて詳しく説明します:

      RDBMS Replacement

      MongoDBは、RDBMSに適した置換を行うことができる柔軟なプラットフォームです。 HADOOPはRDBMSを置き換えることはできませんが、データのアーカイブを支援することによ

      メモリ処理

      MongoDBはc++ベースのデータベースであり、メモリ処理が優れています。 Hadoopは、ストレージ、検索、および処理のためのフレームワークを提供するJavaベースのソフトウェアのコレクションです。 HadoopはMongoDBよりもスペースを最適化します。

      データのインポートとストレージ

      MongoDBのデータはJSON、BSON、またはバイナリとして格納され、すべてのフィールドを一度に照会、索引付け、集計、またはレプリケー さらに、MongoDBのデータは、インポートするJSONまたはCSV形式である必要があります。 Hadoopはさまざまな形式のデータを受け入れるため、処理中にデータ変換を行う必要はありません。

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      ビッグデータの取り扱い

      Pythonませんでした建つビッグデータです。 一方、Hadoopはその唯一の目的のために構築されました。 このように、後者はバッチ処理と長いETLジョブの実行に優れています。 さらに、ログファイルは、サイズが大きく、迅速に蓄積される傾向があるため、Hadoopによって処理されるのが最適です。 HadoopにMapReduceを実装する方がMongoDBよりも効率的であり、大きなデータセットの分析に適しています。

      リアルタイムデータ処理

      MongoDBはリアルタイムデータ分析をよりよく処理し、容易に利用できるデータのためにクライアント側のデータ配信にも さらに、MongoDBの地理空間インデックスは、GPSまたは地理データをリアルタイムで収集および分析するのに理想的です。 一方、Hadoopはリアルタイムのデータ処理にはあまり適していませんが、HiveでHADOOP SQLのようなクエリを実行すると、JSONよりもはるかに高速で効率的なデータクエリ次は何ですか？

      次は何ですか？adoopとMongoDBの推奨コース

      MongoDBとHadoopについて必要な情報がすべて揃ったので、次のステップは、ニーズに最適なソフトウェアの認定を取得することです。 あなたは次のコースを通過することができます:

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

      それぞれの企業と個人には独自のニーズと課題がありますので、フリーサイズのソリューションはありません。 HadoopとMongoDBのようなものを決定するときは、独自の状況に基づいて選択する必要があります。 しかし、その選択をしたら、あなたとあなたの仲間がその選択に精通していることを確認してください。 上記のトレーニングコースはあなたが作るどの選択から最高の結果を得るのを助けることで必要とする精通度を与えることの方の長い方法を行く。