Hadoop Vs. MongoDB: Wat moet je gebruiken voor Big Data?

geen discussie over Big Data is compleet zonder Hadoop en MongoDB, twee van de meest prominente softwareprogramma ‘ s die vandaag beschikbaar zijn, ter sprake te brengen. Dankzij de overvloed aan informatie die beschikbaar is over beide programma ‘ s, met name hun respectieve voor-en nadelen, het kiezen van de juiste is een uitdaging. Aangezien beide platforms hun toepassingen hebben, wat is het meest nuttig voor u en uw organisatie? Dit artikel is een gids om u te helpen die cruciale keuze te maken tussen de twee gekwalificeerde kandidaten.

kijk je ernaar uit om een Hadoop-ontwikkelaar te worden? Check out de Big Data, Hadoop Certificering Training en gecertificeerd vandaag

Wat is Hadoop?

Hadoop is een open-source set van programma ‘ s die u kunt gebruiken en wijzigen voor uw big data processen. Het bestaat uit 4 modules, die elk een specifieke taak met betrekking tot big data analytics uitvoert.

deze platforms omvatten:

• gedistribueerd bestandssysteem
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop garen

gedistribueerd bestandssysteem

Dit is een van de twee meest cruciale componenten van Hadoop. Een gedistribueerd bestandssysteem (of kortweg DFS) is belangrijk omdat:

• hiermee kunnen gegevens eenvoudig worden opgeslagen, gedeeld en toegankelijk via een uitgebreid netwerk van gekoppelde servers.
• het maakt het mogelijk om met data te werken alsof je vanuit lokale opslag werkt.
• In tegenstelling tot opslagopties zoals een gedeeld schijfbestandssysteem dat de toegang tot gegevens voor offline gebruikers beperkt, kunt u zelfs als u offline bent toegang tot gegevens krijgen.
• Hadoop ‘ s DFS is niet beperkt tot het besturingssysteem van de hostcomputer; u kunt het openen met elke computer of ondersteund besturingssysteem.

MapReduce

MapReduce is de tweede van de twee meest cruciale modules, en het is wat je in staat stelt om met data te werken binnen Hadoop. Het voert twee taken uit:

• toewijzing – waarbij een verzameling gegevens wordt omgezet in een formaat dat gemakkelijk kan worden geanalyseerd. Het bereikt dit door te filteren en te sorteren.
• Reducing – die volgt op mapping. Reducing voert wiskundige bewerkingen uit (bijvoorbeeld het tellen van het aantal klanten ouder dan 21 jaar) op de kaart-job-output.

Hadoop Common

Hadoop Common is een verzameling tools (bibliotheken en hulpprogramma ‘ s) die de andere drie Hadoop modules ondersteunen. Het bevat ook de scripts en modules die nodig zijn om Hadoop te starten, evenals broncode, documentatie en een Hadoop community bijdrage sectie.

Hadoop garen

Het is het architecturale kader dat resource management en taakplanning mogelijk maakt. Voor Hadoop ontwikkelaars, garen biedt een efficiënte manier voor het schrijven van applicaties en het manipuleren van grote sets van gegevens. Hadoop garen maakt gelijktijdige interactieve, streaming en batch verwerking mogelijk.

waarom zouden we Hadoop moeten gebruiken?

goed, dus nu we weten wat Hadoop is, is het volgende dat onderzocht moet worden waarom Hadoop. Hier voor uw overweging zijn zes redenen waarom Hadoop kan de beste geschikt zijn voor uw bedrijf en de noodzaak om te profiteren van big data.

1. u kunt snel grote hoeveelheden gevarieerde gegevens opslaan en verwerken. Er wordt steeds meer data gegenereerd van het internet der dingen en sociale media. Dit maakt Hadoop ‘ s mogelijkheden een belangrijke bron voor het omgaan met deze hoge volume gegevensbronnen.
2. het gedistribueerde bestandssysteem geeft Hadoop een hoge rekenkracht die nodig is voor snelle gegevensberekening.
3. Hadoop beschermt tegen hardwarefouten door taken om te leiden naar andere knooppunten en automatisch meerdere kopieën van gegevens op te slaan.
4. u kunt een grote verscheidenheid aan gestructureerde of ongestructureerde gegevens (inclusief afbeeldingen en video ‘ s) opslaan zonder het vooraf te hoeven verwerken.
5. het open-source framework draait op commodity servers, die kosteneffectiever zijn dan dedicated storage.
6. nodes toevoegen stelt een systeem in staat om te schalen om toenemende datasets te verwerken. Dit gebeurt met weinig administratie.

beperkingen van Hadoop

zo goed als Hadoop is, heeft het niettemin zijn eigen specifieke reeks beperkingen. Een van deze nadelen:

1. vanwege de programmering is MapReduce geschikt voor eenvoudige verzoeken. U kunt werken met onafhankelijke eenheden, maar niet zo effectief met interactieve en iteratieve taken. In tegenstelling tot onafhankelijke taken die een eenvoudige sortering en shuffle nodig hebben, vereisen iteratieve taken meerdere kaarten en verminderen processen om te voltooien. Als gevolg hiervan worden talrijke bestanden gemaakt tussen de kaart en fasen te verminderen, waardoor het inefficiënt bij geavanceerde analytics.
2. slechts enkele beginnende programmeurs beschikken over de java-vaardigheden die nodig zijn om met MapReduce te werken. Dit heeft gezien providers haasten om sql op de top van Hadoop zetten omdat programmeurs bekwaam in SQL zijn gemakkelijker te vinden.
3. Hadoop is een complexe toepassing en vereist een complex kennisniveau om functies zoals beveiligingsprotocollen mogelijk te maken. Ook Hadoop mist opslag en netwerk encryptie.
4. Hadoop biedt geen volledige reeks tools die nodig zijn voor het verwerken van metadata of voor het beheren, opschonen en verzekeren van gegevenskwaliteit.
5. het complexe ontwerp maakt het ongeschikt voor het verwerken van kleinere hoeveelheden gegevens, omdat het niet kan ondersteunen willekeurig lezen van kleine bestanden efficiënt.
6. dankzij het feit dat Hadoop ’s framework bijna volledig geschreven is in Java, een programmeertaal die steeds meer gecompromitteerd wordt door cybercriminelen, vormt het platform aanzienlijke veiligheidsrisico’ s

Wat Is MongoDB?

MongoDB is een zeer flexibel en schaalbaar NoSQL-databasebeheerplatform dat documentgebaseerd is, geschikt is voor verschillende datamodellen en gegevens opslaat in sleutelwaardesets. Het werd ontwikkeld als een oplossing voor het werken met grote hoeveelheden gedistribueerde gegevens die niet effectief kunnen worden verwerkt in relationele modellen, die meestal geschikt voor rijen en tabellen. Net als Hadoop, MongoDB is gratis en open-source.

enkele belangrijke Eigenschappen van MongoDB zijn:

1. Het is een query taal die rijk is en ondersteunt tekst zoeken, aggregatie functies, en CRUD operaties.
2. het vereist minder input en output operaties als gevolg van embedded data modellen, in tegenstelling tot relationele databases. MongoDB indexen ondersteunen ook snellere query ‘ s.
3. Het biedt fouttolerantie door replica-datasets te maken. Replicatie zorgt ervoor dat gegevens op meerdere servers worden opgeslagen, waardoor redundantie wordt gecreëerd en hoge beschikbaarheid wordt gegarandeerd.
4. het heeft sharding, wat horizontale schaalbaarheid mogelijk maakt. Dit ondersteunt toenemende gegevensbehoeften tegen een kostprijs die lager is dan verticale methoden voor het verwerken van de groei van het systeem.
5. Het maakt gebruik van meerdere opslagmotoren, waardoor de juiste motor wordt gebruikt voor de juiste werkbelasting, wat op zijn beurt de prestaties verbetert.

De storage engines omvatten:

• WiredTiger

  dit is de standaard engine die wordt gebruikt in nieuwe implementaties voor versies 3.2 of hoger. Het kan omgaan met de meeste workloads. De functies omvatten checkpointing, compressie en document-niveau concurrency voor schrijfbewerkingen. Met deze laatste functie kunnen meerdere gebruikers tegelijkertijd documenten gebruiken en bewerken.

• In-Memory Storage Engine

  deze engine slaat documenten op in-memory in plaats van op disk. Dit verhoogt de voorspelbaarheid van data latencies.

• MMAPv1 Storage Engine

  dit is de vroegste opslag voor MongoDB en werkt alleen op V3.0 of eerder. Het werkt goed voor workloads waarbij bulk in-place updates, leest en inserts.

geïnteresseerd om meer te weten te komen over de WiredTiger Storage Engine en de Mmapv1 Storage Engine? Bekijk dan nu de MongoDB Certification Course.

waarom zouden we MongoDB gebruiken?

bedrijven hebben tegenwoordig snelle en flexibele toegang tot hun gegevens nodig om zinvolle inzichten te krijgen en betere beslissingen te nemen. MongoDB ‘ s functies zijn beter geschikt om te helpen bij het voldoen aan deze nieuwe data-uitdagingen. MongoDB ‘ s argument om gebruikt te worden komt neer op de volgende redenen:

1. bij het gebruik van relationele databases, heb je meerdere tabellen nodig voor een constructie. Met Mongo ‘ s document-based model, kunt u een constructie in een enkele entiteit vertegenwoordigen, vooral voor onveranderlijke gegevens.
2. de query taal gebruikt door MongoDB ondersteunt dynamische querying.
3. het schema in MongoDB is impliciet, wat betekent dat u het niet hoeft af te dwingen. Dit maakt het gemakkelijker om erfenis in de database naast het verbeteren van polymorfisme gegevensopslag weer te geven.
4. horizontale opslag maakt het eenvoudig te schalen.

beperkingen van MongoDB

hoewel MongoDB geweldige functies bevat om veel van de uitdagingen in big data aan te gaan, heeft het een aantal beperkingen, zoals:

1. om joins te gebruiken, moet je handmatig code toevoegen, wat een tragere uitvoering en minder-dan-optimale prestaties kan veroorzaken.
2. gebrek aan joins betekent ook dat MongoDB veel geheugen nodig heeft omdat alle bestanden van schijf naar geheugen moeten worden gemapt.
3. Documentgroottes mogen niet groter zijn dan 16 MB.
4. de nesting-functionaliteit is beperkt en kan niet hoger zijn dan 100 niveaus.

Wat moeten we gebruiken voor Big Data? MongoDB of Hadoop?

In een poging om deze vraag te beantwoorden, zou je een kijkje kunnen nemen en zien welke grote bedrijven welk platform gebruiken en proberen hun voorbeeld te volgen. Bijvoorbeeld, eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife, en Foursquare gebruik MongoDB. Aan de andere kant, Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R technologieën worden gerekend tot opmerkelijke Hadoop gebruikers.

uiteindelijk zijn zowel Hadoop als MongoDB populaire keuzes voor het omgaan met big data. Echter, hoewel ze veel overeenkomsten hebben (bijvoorbeeld open-source, NoSQL, schema-vrij, en kaart-verminderen), hun aanpak van gegevensverwerking en opslag is anders. Het is precies het verschil dat ons uiteindelijk helpt om de beste keuze te bepalen tussen Hadoop vs.MongoDB.

geen enkele software kan al uw problemen oplossen. De cap-stelling helpt om knelpunten in toepassingen te visualiseren door erop te wijzen dat gedistribueerde computing slechts optimaal kan presteren op twee van de drie fronten, die verwerking, partitietolerantie en beschikbaarheid zijn. Bij het kiezen van de big data applicatie te gebruiken, moet u het systeem dat de twee meest voorkomende eigenschappen die u nodig heeft te selecteren.

hoe zit het met relationele databasebeheersystemen?

zowel Hadoop als MongoDB bieden meer voordelen in vergelijking met de traditionele relationele databasemanagementsystemen (RDBMS), waaronder parallelle verwerking, schaalbaarheid, het vermogen om geaggregeerde gegevens in grote volumes te verwerken, MapReduce-architectuur en kosteneffectiviteit omdat ze open source zijn. Sterker nog, ze verwerken gegevens over knooppunten of clusters, waardoor ze op hardwarekosten besparen.

echter, in de context van een vergelijking met RDBMS, elk platform heeft een aantal sterke punten ten opzichte van de andere. We bespreken ze in detail hieronder:

RDBMS vervanging

MongoDB is een flexibel platform dat een geschikte vervanging voor RDBMS kan maken. Hadoop kan RDBMS niet vervangen, maar vult het eerder aan door te helpen bij het archiveren van gegevens.

Geheugenafhandeling

MongoDB is een op C++ gebaseerde database, die het beter maakt in geheugenafhandeling. Hadoop is een Java-gebaseerde verzameling van software die een kader biedt voor opslag, ophalen en verwerking. Hadoop optimaliseert de ruimte beter dan MongoDB.

gegevensimport en-Opslag

gegevens in MongoDB worden opgeslagen als JSON, BSON of binair, en alle velden kunnen in één keer worden opgevraagd, geïndexeerd, geaggregeerd of gerepliceerd. Bovendien moeten gegevens in MongoDB in JSON-of CSV-formaten worden geïmporteerd. Hadoop accepteert verschillende formaten van gegevens, waardoor de noodzaak voor datatransformatie tijdens de verwerking wordt geëlimineerd.

Big Data-Handling

MongoDB is niet gebouwd met big data in het achterhoofd. Aan de andere kant, Hadoop werd gebouwd voor dat enige doel. Als zodanig, de laatste is geweldig in batchverwerking en het draaien van lange ETL banen. Bovendien, logbestanden worden het best verwerkt door Hadoop vanwege hun grote omvang en hun neiging om snel te accumuleren. Het implementeren van MapReduce op Hadoop is efficiënter dan in MongoDB, waardoor het opnieuw een betere keuze is voor de analyse van grote datasets.

Real-time gegevensverwerking

MongoDB verwerkt real-time gegevensanalyse beter en is ook een goede optie voor client-side gegevenslevering vanwege de direct beschikbare gegevens. Bovendien, MongoDB ‘ s geospatiale indexering maakt het ideaal voor geospatiale verzamelen en analyseren van GPS of geografische gegevens in real-time. Aan de andere kant, Hadoop is niet erg goed in real-time gegevensverwerking, maar als je Hadoop SQL-achtige queries op Hive draaien, kunt u gegevens queries met veel meer snelheid en met meer effectiviteit dan JSON.

wat nu? Aanbevolen cursussen voor Hadoop en MongoDB

nu je alle informatie hebt die je nodig hebt over MongoDB vs. Hadoop, moet je volgende stap zijn om certificering te krijgen in de software die het beste bij je behoeften past. U kunt de volgende cursussen volgen:

1. Big Data Hadoop Certificering Training
2. Apache Spark Certificering training
3. MongoDB Certificering Training

elk bedrijf en individu komt met zijn eigen unieke behoeften en uitdagingen, dus er is niet zoiets als een one-size-fits-all oplossing. Bij het bepalen van iets als Hadoop vs. MongoDB, je moet je keuze te maken op basis van uw unieke situatie. Maar als je eenmaal die keuze maakt, zorg er dan voor dat jij en je medewerkers goed thuis zijn in de keuze. De bovenstaande trainingen zullen een lange weg te gaan in de richting van het geven van u de vertrouwdheid die u nodig hebt in het helpen u de maximale resultaten van welke keuze die u maakt.