Hadoop Vs. MongoDB: Hva Skal Du Bruke Til Store Data?

ingen diskusjon Om Big Data er komplett uten Å bringe Opp Hadoop og MongoDB, to av de mest fremtredende programmene som er tilgjengelige i dag. Takket være mengde informasjon tilgjengelig på begge programmene, spesielt deres respektive fordeler og ulemper, velge den rette utgjør en utfordring. Siden begge plattformene har sine bruksområder, som er mest nyttig for deg og din organisasjon? Denne artikkelen er en guide for å hjelpe deg å gjøre det avgjørende valget mellom de to kvalifiserte kandidatene.

Ser du frem til Å bli En Hadoop-Utvikler? Sjekk Ut Big Data Hadoop Sertifisering Kurs og bli sertifisert i dag

hva er hadoop?

Hadoop Er et åpen kildekode sett med programmer som du kan bruke og endre for dine store dataprosesser. Den består av 4 moduler, som hver utfører en bestemt oppgave relatert til big data analytics.

disse plattformene inkluderer:

• Distribuert Filsystem
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop GARN

Distribuert Filsystem

Dette er En Av De to viktigste komponentene I Hadoop. Et distribuert filsystem (ELLER DFS for kort) er viktig fordi:

• det gjør at data enkelt kan lagres, deles og nås på tvers av et omfattende nettverk av koblede servere.
• Det gjør det mulig å arbeide med data som om du jobbet fra lokal lagring.
• I Motsetning til lagringsalternativer som et delt diskfilsystem som begrenser datatilgang for frakoblede brukere, kan du få tilgang til data selv når du er frakoblet.Hadoops DFS er ikke begrenset til vertsdatamaskinens OS; du kan få tilgang til Den ved hjelp av hvilken som helst datamaskin eller støttet OS.

MapReduce

MapReduce Er den andre av de to mest avgjørende modulene, og det er det som lar deg jobbe med data i Hadoop. Den utfører to oppgaver:

• Mapping-som innebærer å omdanne et sett med data til et format som lett kan analyseres. Det oppnås ved filtrering og sortering.
• Redusere-som følger kartlegging. Redusere utfører matematiske operasjoner (f.eks telle antall kunder over en alder av 21) på kartet jobb utgang.

Hadoop Common

Hadoop Common Er en samling verktøy (biblioteker og verktøy) som støtter De tre Andre Hadoop-modulene. Den inneholder også skript og moduler som kreves for å starte Hadoop, samt kildekode, dokumentasjon, Og En Hadoop samfunnet bidrag delen.

Hadoop YARN

det er det arkitektoniske rammeverket som muliggjør ressursforvaltning og jobbplanlegging. For Hadoop utviklere, YARN gir en effektiv måte for å skrive programmer og manipulere store sett med data. Hadoop GARN muliggjør samtidig interaktiv, streaming, og batch prosessering.

Hvorfor Skal Vi Bruke Hadoop?

Ok, så nå som Vi vet Hva Hadoop er, er Det neste Som må utforskes, Hvorfor Hadoop. Her for din vurdering er seks grunner Til At Hadoop kan være best egnet for din bedrift og behovet for å kapitalisere på store data.

1. du kan raskt lagre og behandle store mengder varierte data. Det er et stadig økende volum av data generert fra tingenes internett og sosiale medier. Dette gjør Hadoop evner en viktig ressurs for å håndtere disse høyt volum datakilder.
2. Det Distribuerte Filsystemet gir Hadoop høy datakraft som er nødvendig for rask databeregning. Hadoop beskytter mot maskinvarefeil ved å omdirigere jobber til andre noder og automatisk lagre flere kopier av data.
3. du kan lagre et bredt utvalg av strukturerte eller ustrukturerte data (inkludert bilder og videoer) uten å måtte forhåndsbehandle den.
4. open-source-rammeverket kjører på råvareservere, som er mer kostnadseffektive enn dedikert lagring.
5. Ved Å Legge til noder kan et system skaleres for å håndtere økende datasett. Dette gjøres med liten administrasjon.

Begrensninger Av Hadoop

Så godt Som Hadoop er, har det likevel sitt eget spesielle sett med begrensninger. Blant disse ulempene:

1. På grunn Av programmeringen er MapReduce egnet for enkle forespørsler. Du kan jobbe med uavhengige enheter, men ikke så effektiv med interaktive og iterative oppgaver. I motsetning til uavhengige oppgaver som trenger enkel sortering og shuffle, krever iterative oppgaver flere kart og reduserer prosesser for å fullføre. Som et resultat opprettes mange filer mellom kartet og reduserer faser, noe som gjør det ineffektivt ved avansert analyse.
2. Bare noen få entry-level programmerere har java ferdigheter som er nødvendige for å arbeide med MapReduce. Dette har sett leverandører rushing å sette SQL på Toppen Av Hadoop fordi programmerere dyktige I SQL er enklere å finne. Hadoop Er et komplekst program og krever et komplekst kunnskapsnivå for å aktivere funksjoner som sikkerhetsprotokoller. Hadoop mangler også lagring og nettverkskryptering.Hadoop gir ikke en komplett pakke med verktøy som er nødvendige for å håndtere metadata eller for å administrere, rense og sikre datakvalitet.dens komplekse design gjør den uegnet til å håndtere mindre mengder data, siden den ikke kan støtte tilfeldig lesing av små filer effektivt.Takket Være Det Faktum At Hadoops rammeverk er skrevet nesten helt I Java, et programmeringsspråk som i økende grad kompromitteres av cyberkriminelle, utgjør plattformen bemerkelsesverdige sikkerhetsrisikoer

Hva Er MongoDB?

MongoDB Er en svært fleksibel og skalerbar nosql database management plattform som er dokumentbasert, kan romme ulike datamodeller, og lagrer data i nøkkelverdisett. Den ble utviklet som en løsning for å arbeide med store mengder distribuerte data som ikke kan behandles effektivt i relasjonsmodeller, som vanligvis tar imot rader og tabeller. Som Hadoop Er MongoDB gratis og åpen kildekode.

Noen Viktige Funksjoner I MongoDB Inkluderer:

1. Det Er et spørrespråk som er rikt og støtter tekstsøk, aggregeringsfunksjoner og CRUD-operasjoner.
2. det krever mindre input og output operasjoner på grunn av innebygde datamodeller, i motsetning til relasjonsdatabaser. MongoDB indekser støtter også raskere spørringer.
3. Det gir feiltoleranse ved å opprette kopi datasett. Replikering sikrer at data lagres på flere servere, skaper redundans og sikrer høy tilgjengelighet.
4. Den har sharding, noe som gjør horisontal skalerbarhet mulig. Dette støtter økende databehov til en kostnad som er lavere enn vertikale metoder for håndtering av systemvekst.
5. Den benytter flere lagringsmotorer, og sikrer dermed at riktig motor brukes til riktig arbeidsbelastning, noe som igjen forbedrer ytelsen.

lagringsmotorene inkluderer:

• WiredTiger

  dette er standardmotoren som brukes i nye distribusjoner for versjon 3.2 eller høyere. Den kan håndtere de fleste arbeidsbelastninger. Dens funksjoner inkluderer checkpointing, komprimering, og dokumentnivå samtidighet for skriveoperasjoner. Sistnevnte funksjonen lar flere brukere å bruke og redigere dokumenter samtidig.

• Lagringsmotor i Minnet

  denne motoren lagrer dokumenter i minnet i stedet for på disken. Dette øker forutsigbarheten av datalatenser.

• MMAPv1 Storage Engine

  dette er den tidligste lagring For MongoDB og fungerer bare På V3. 0 eller tidligere. Det fungerer bra for arbeidsbelastninger som involverer bulk på stedet oppdateringer, leser og setter inn.

Interessert i Å lære Om WiredTiger Lagringsmotor Og MMAPv1 Lagringsmotor? Så sjekk Ut MongoDB Sertifiseringskurs nå.

Hvorfor Skal Vi Bruke MongoDB?

Bedrifter i dag krever rask og fleksibel tilgang til sine data for å få meningsfull innsikt og ta bedre beslutninger. Mongodbs funksjoner er bedre egnet til å hjelpe til med å møte disse nye datautfordringene. Mongodbs sak for bruk koker ned til følgende grunner:

1. når du bruker relasjonsdatabaser, trenger du flere tabeller for en konstruksjon. Med Mongos dokumentbaserte modell kan du representere en konstruksjon i en enkelt enhet, spesielt for uforanderlige data.
2. spørringsspråket Som Brukes Av MongoDB støtter dynamisk spørring.
3. skjemaet I MongoDB er implisitt, noe som betyr at du ikke trenger å håndheve det. Dette gjør det lettere å representere arv i databasen i tillegg til å forbedre polymorfisme datalagring.
4. Horisontal lagring gjør Det enkelt å skalere.

Begrensninger Av MongoDB

Mens MongoDB inkorporerer flotte funksjoner for å håndtere mange av utfordringene i store data, kommer det med noen begrensninger, for eksempel:

1. for å bruke koblinger må du manuelt legge til kode, noe som kan føre til langsommere utførelse og mindre enn optimal ytelse.Mangel på sammenføyninger betyr også At MongoDB krever mye minne, da alle filer må kartlegges fra disk til minne.
2. Dokumentstørrelser kan ikke være større ENN 16 MB.
3. nesting-funksjonaliteten er begrenset og kan ikke overstige 100 nivåer.

Hva Skal Vi Bruke For Store Data? MongoDB Eller Hadoop?

når du prøver å svare på dette spørsmålet, kan du ta en titt og se hvilke store selskaper som bruker hvilken plattform og prøve å følge deres eksempel. For eksempel bruker eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife og Foursquare MongoDB. På Den annen side regnes Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R Technologies blant bemerkelsesverdige Hadoop-brukere.

til Slutt Er Både Hadoop og MongoDB populære valg for å håndtere store data. Men selv om de har mange likheter (for eksempel åpen kildekode, NoSQL, skjemafri Og Map-redusere), er deres tilnærming til databehandling og lagring forskjellig. Det er nettopp forskjellen som endelig hjelper oss med å bestemme det beste valget Mellom Hadoop vs MongoDB.

Ingen enkelt program kan løse alle dine problemer. CAP-teoremet bidrar til å visualisere flaskehalser i applikasjoner ved å påpeke at distribuert databehandling kun kan fungere optimalt på to av tre fronter, de som behandler, partisjonstoleranse og tilgjengelighet. Når du velger big data-programmet som skal brukes, må du velge systemet som har de to mest utbredte egenskapene du trenger.

Hva Med Styringssystemer For Relasjonsdatabaser?

Både Hadoop og MongoDB tilbyr flere fordeler sammenlignet med DE tradisjonelle RELASJONSDATABASEBEHANDLINGSSYSTEMENE (RDBMS), inkludert parallell behandling, skalerbarhet, evne til å håndtere aggregerte data i store mengder, MapReduce-arkitektur og kostnadseffektivitet på grunn av å være åpen kildekode. I tillegg behandler de data på tvers av noder eller klynger, noe som sparer maskinvarekostnader.

men i sammenheng med å sammenligne DEM MED RDBMS, har hver plattform noen styrker over den andre. Vi diskuterer dem i detalj nedenfor:

RDBMS Replacement

MongoDB Er en fleksibel plattform som kan gjøre en passende erstatning FOR RDBMS. Hadoop kan ikke erstatte RDBMS, men supplerer det ved å bidra til å arkivere data.

Memory Handling

MongoDB Er En C++ basert database, som gjør det bedre på minnehåndtering. Hadoop er En Java-basert samling av programvare som gir et rammeverk for lagring, gjenfinning og behandling. Hadoop optimaliserer plass bedre Enn MongoDB.

Dataimport og Lagring

Data i MongoDB lagres SOM JSON, BSON eller binær, og alle felt kan spørres, indekseres, aggregeres eller replikeres samtidig. I Tillegg må data I MongoDB være I json-eller CSV-formater som skal importeres. Hadoop aksepterer ulike formater av data, og eliminerer dermed behovet for datatransformasjon under behandling.

>

big data håndtering

mongodb Ble Ikke Bygget Med Store data I Tankene. På Den annen side Ble Hadoop bygget for det eneste formålet. Som sådan er sistnevnte flott på batchbehandling og kjører lange etl-jobber. I Tillegg behandles loggfiler best Av Hadoop på grunn av deres store størrelse og deres tendens til å akkumulere raskt. Implementering Av MapReduce på Hadoop er mer effektiv enn I MongoDB, noe som igjen gjør Det til et bedre valg for analyse av store datasett.

Real-time Data Processing

MongoDB håndterer sanntids dataanalyse bedre og er også et godt alternativ for klientsiden data levering på grunn av sin lett tilgjengelige data. I Tillegg Gjør Mongodbs geospatiale indeksering den ideell for geospatial innsamling og analyse AV GPS eller geografiske data i sanntid. På Den annen side Er Hadoop ikke veldig bra i sanntidsdatahåndtering, men hvis Du kjører Hadoop SQL-lignende spørringer på Hive, kan du lage dataspørringer med mye mer fart og med mer effektivitet enn JSON.

Hva Neste? Anbefalte Kurs For Hadoop og MongoDB

Nå som du har all den informasjonen du trenger om MongoDB vs Hadoop, bør neste skritt være å få sertifisering i programvaren som passer best til dine behov. Du kan gå gjennom følgende kurs:

1. Big Data Hadoop Sertifisering Kurs
2. Apache Spark Sertifisering Kurs
3. MongoDB Sertifisering Kurs

Hvert selskap og individ kommer med sine egne unike behov og utfordringer, så Det er ikke noe slikt som en one-size-fits-all løsning. Når du bestemmer Noe Som Hadoop vs MongoDB, må du gjøre ditt valg basert på din unike situasjon. Men når du gjør det valget, sørg for at du og dine medarbeidere er godt bevandret i valget. Ovennevnte kurs vil gå en lang vei mot å gi deg kjennskap du trenger i å hjelpe deg å få maksimale resultater fra hvilket valg du gjør.