Hadoop Vs. MongoDB: czego należy użyć do Big Data?

co to jest Hadoop?

Hadoop to otwarty zestaw programów, których możesz używać i modyfikować dla swoich procesów big data. Składa się z 4 modułów, z których każdy realizuje konkretne zadanie związane z analityką big data.

platformy te obejmują:

• rozproszony system plików
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop YARN

rozproszony system plików

jest to jeden z dwóch najważniejszych elementów Hadoop. Rozproszony system plików (w skrócie DFS) jest ważny, ponieważ:

• umożliwia łatwe przechowywanie, udostępnianie i dostęp do danych w rozległej sieci połączonych serwerów.
• umożliwia pracę z danymi tak, jakbyś pracował z lokalnej pamięci masowej.
• w przeciwieństwie do opcji pamięci masowej, takich jak system plików na współdzielonym dysku, który ogranicza dostęp do danych dla użytkowników offline, możesz uzyskać dostęp do danych nawet w trybie offline.
• DFS Hadoop nie jest ograniczony do systemu operacyjnego komputera hosta; możesz uzyskać do niego dostęp za pomocą dowolnego komputera lub obsługiwanego systemu operacyjnego.

MapReduce

MapReduce jest drugim z dwóch najważniejszych modułów i pozwala na pracę z danymi w Hadoop. Wykonuje dwa zadania:

• mapowanie – które polega na przekształceniu zestawu danych w format, który można łatwo analizować. Osiąga to poprzez filtrowanie i sortowanie.
• redukcja-co następuje po odwzorowaniu. Redukcja wykonuje operacje matematyczne (np. zliczanie liczby klientów powyżej 21 roku życia) na wyjściu zadania mapy.

Hadoop Common

Hadoop Common jest zbiorem narzędzi (bibliotek i narzędzi), które obsługują pozostałe trzy moduły Hadoop. Zawiera również skrypty i moduły wymagane do uruchomienia Hadoop,a także kod źródłowy, dokumentację i sekcję wkładu społeczności Hadoop.

Hadoop YARN

jest to framework architektoniczny, który umożliwia zarządzanie zasobami i planowanie zadań. Dla programistów Hadoop, YARN zapewnia wydajny sposób pisania aplikacji i manipulowania dużymi zbiorami danych. Hadoop YARN umożliwia jednoczesne przetwarzanie interaktywne, strumieniowe i wsadowe.

dlaczego warto używać Hadoop?

w porządku, więc teraz, gdy wiemy, czym jest Hadoop, następną rzeczą, którą należy zbadać, jest dlaczego Hadoop. Oto sześć powodów, dla których Hadoop może być najlepszym rozwiązaniem dla Twojej firmy i jej potrzeby wykorzystania dużych zbiorów danych.

1. możesz szybko przechowywać i przetwarzać duże ilości różnorodnych danych. Jest coraz większa ilość danych generowanych z Internetu Rzeczy i mediów społecznościowych. To sprawia, że możliwości Hadoop są kluczowym zasobem do radzenia sobie z tymi wysokonakładowymi źródłami danych.
2. rozproszony system plików zapewnia Hadoopowi dużą moc obliczeniową niezbędną do szybkiego obliczania danych.
3. Hadoop chroni przed awarią sprzętu poprzez przekierowanie zadań do innych węzłów i automatyczne przechowywanie wielu kopii danych.
4. możesz przechowywać różne ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane (w tym obrazy i filmy) bez konieczności ich wstępnego przetwarzania.
5. framework open-source działa na serwerach towarowych, które są bardziej opłacalne niż dedykowana pamięć masowa.
6. dodawanie węzłów umożliwia skalowanie systemu w celu obsługi rosnących zbiorów danych. Odbywa się to przy niewielkiej administracji.

ograniczenia Hadoop

chociaż Hadoop jest dobry, to jednak ma swój własny zestaw ograniczeń. Wśród tych wad:

1. ze względu na swoje programowanie MapReduce nadaje się do prostych żądań. Możesz pracować z niezależnymi jednostkami, ale nie tak efektywnie z interaktywnymi i iteracyjnymi zadaniami. W przeciwieństwie do niezależnych zadań, które wymagają prostego sortowania i tasowania, zadania iteracyjne wymagają wielu map i redukują procesy do ukończenia. W rezultacie między fazami map i reduce tworzone są liczne pliki, co czyni je nieefektywnymi w zaawansowanych analizach.
2. tylko nieliczni początkujący Programiści posiadają umiejętności java niezbędne do pracy z MapReduce. To spowodowało, że dostawcy spieszyli się, aby umieścić SQL na Hadoop, ponieważ programiści znający się na SQL są łatwiejsi do znalezienia.
3. Hadoop jest złożoną aplikacją i wymaga złożonego poziomu wiedzy, aby włączyć funkcje takie jak protokoły bezpieczeństwa. Ponadto Hadoop nie ma pamięci masowej i szyfrowania sieciowego.
4. Hadoop nie zapewnia pełnego zestawu narzędzi niezbędnych do obsługi metadanych lub do zarządzania, czyszczenia i zapewniania jakości danych.
5. jego złożona konstrukcja sprawia, że nie nadaje się do obsługi mniejszych ilości danych, ponieważ nie może skutecznie obsługiwać losowego odczytu małych plików.
6. dzięki temu, że Framework Hadoop jest napisany prawie w całości w Javie, języku programowania coraz bardziej zagrożonym przez cyberprzestępców, Platforma stwarza znaczące zagrożenia bezpieczeństwa

czym jest MongoDB?

MongoDB to wysoce elastyczna i skalowalna platforma do zarządzania bazami danych NoSQL, która jest oparta na dokumentach, może pomieścić różne modele danych i przechowywać dane w zestawach klucz-wartość. Został opracowany jako rozwiązanie do pracy z dużymi wolumenami rozproszonych danych, które nie mogą być skutecznie przetwarzane w modelach relacyjnych, które zazwyczaj zawierają wiersze i tabele. Podobnie jak Hadoop, MongoDB jest darmowy i open-source.

niektóre kluczowe cechy MongoDB obejmują:

1. jest to język zapytań, który jest bogaty i obsługuje wyszukiwanie tekstowe, funkcje agregacji i operacje CRUD.
2. wymaga mniejszych operacji wejścia i wyjścia ze względu na wbudowane modele danych, w przeciwieństwie do relacyjnych baz danych. Indeksy MongoDB obsługują również szybsze zapytania.
3. zapewnia odporność na awarie poprzez tworzenie zestawów danych replik. Replikacja zapewnia przechowywanie danych na wielu serwerach, nadmiarowość i wysoką dostępność.
4. posiada funkcję sharding, która umożliwia skalowalność poziomą. Umożliwia to zwiększenie zapotrzebowania na dane przy kosztach niższych niż pionowe metody obsługi wzrostu systemu.
5. wykorzystuje wiele silników magazynowych, zapewniając w ten sposób odpowiedni silnik do odpowiedniego obciążenia, co z kolei zwiększa wydajność.

silniki pamięci obejmują:

• WiredTiger

  jest to domyślny silnik używany w nowych wdrożeniach dla wersji 3.2 lub wyższej. Może obsłużyć większość obciążeń. Jego funkcje obejmują checkpointing, kompresję i współbieżność na poziomie dokumentu dla operacji zapisu. Ta ostatnia funkcja pozwala wielu użytkownikom używać i edytować dokumenty jednocześnie.

• In-Memory Storage Engine

  ten silnik przechowuje dokumenty w pamięci zamiast na dysku. Zwiększa to przewidywalność opóźnień danych.

• silnik pamięci MMAPv1

  jest to najwcześniejsza pamięć masowa dla MongoDB i działa tylko na wersji 3.0 lub wcześniejszej. Działa dobrze w przypadku obciążeń obejmujących masowe aktualizacje na miejscu, odczyty i wstawianie.

chcesz dowiedzieć się więcej o silniku pamięci masowej WiredTiger i silniku pamięci masowej MMAPv1? Następnie sprawdź kurs certyfikacji MongoDB teraz.

dlaczego warto używać MongoDB?

firmy potrzebują szybkiego i elastycznego dostępu do swoich danych, aby uzyskać szczegółowe informacje i podejmować lepsze decyzje. Funkcje MongoDB są lepiej dostosowane do sprostania nowym wyzwaniom związanym z danymi. Przykład użycia MongoDB sprowadza się do następujących powodów:

1. używając relacyjnych baz danych, potrzebujesz kilku tabel dla konstrukcji. Dzięki modelowi Mongo opartemu na dokumentach można reprezentować konstrukcję w jednym elemencie, szczególnie w przypadku niezmiennych danych.
2. język zapytań używany przez MongoDB obsługuje dynamiczne zapytania.
3. schemat w MongoDB jest niejawny, co oznacza, że nie musisz go wymuszać. Ułatwia to reprezentowanie dziedziczenia w bazie danych, a także poprawia przechowywanie danych polimorfizmu.
4. pamięć pozioma ułatwia skalowanie.

ograniczenia MongoDB

chociaż MongoDB zawiera świetne funkcje, aby poradzić sobie z wieloma wyzwaniami związanymi z big data, ma pewne ograniczenia, takie jak:

1. aby używać złączeń, musisz ręcznie dodać kod, co może spowodować wolniejsze wykonywanie i mniej niż optymalna wydajność.
2. brak zĹ 'Ä … czeĹ” oznacza takĹźe, Ĺźe MongoDB wymaga duĹźej iloĹ ” ci pamiÄ ™ ci, poniewaĹź wszystkie pliki muszÄ … byÄ ‡ mapowane z dysku na pamiÄ ™ ć.
3. rozmiar dokumentu nie może być większy niż 16 MB.
4. funkcjonalność zagnieżdżania jest ograniczona i nie może przekraczać 100 poziomów.

czego powinniśmy użyć do Big Data? MongoDB czy Hadoop?

próbując odpowiedzieć na to pytanie, możesz spojrzeć i zobaczyć, które duże firmy używają danej platformy i spróbować pójść za ich przykładem. Na przykład eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife i Foursquare używają MongoDB. Z drugiej strony, Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R technologie są zaliczane do znaczących użytkowników Hadoop.

ostatecznie zarówno Hadoop, jak i MongoDB są popularnymi wyborami do obsługi dużych zbiorów danych. Jednakże, chociaż mają wiele podobieństw (np. open-source, NoSQL, schema-free i Map-reduce), ich podejście do przetwarzania i przechowywania danych jest inne. To właśnie ta różnica ostatecznie pomaga nam określić najlepszy wybór pomiędzy Hadoop a MongoDB.

żadna pojedyncza aplikacja nie rozwiąże wszystkich problemów. Twierdzenie CAP pomaga wizualizować wąskie gardła w aplikacjach, wskazując, że przetwarzanie rozproszone może działać optymalnie tylko na dwóch z trzech frontów, takich jak przetwarzanie, tolerancja partycji i dostępność. Wybierając aplikację big data do użycia, musisz wybrać system, który ma dwie najbardziej rozpowszechnione właściwości, których potrzebujesz.

a co z relacyjnymi systemami zarządzania bazami danych?

zarówno Hadoop, jak i MongoDB oferują więcej zalet w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi systemami zarządzania bazami danych (RDBMS), w tym przetwarzanie równoległe, skalowalność, zdolność do obsługi zagregowanych danych w dużych ilościach, architekturę MapReduce i opłacalność dzięki otwartemu źródłu. Co więcej, przetwarzają dane między węzłami lub klastrami, oszczędzając na kosztach sprzętu.

jednak w kontekście porównywania ich z RDBMS, każda platforma ma pewne zalety nad drugą. Omówimy je szczegółowo poniżej:

Wymiana RDBMS

MongoDB to elastyczna platforma, która może zastąpić RDBMS. Hadoop nie może zastąpić RDBMS, ale raczej uzupełnia go, pomagając archiwizować dane.

Obsługa pamięci

MongoDB jest bazą danych opartą na C++, co czyni ją lepszą w obsłudze pamięci. Hadoop to oparty na Javie zbiór oprogramowania, który zapewnia framework do przechowywania, pobierania i przetwarzania. Hadoop optymalizuje przestrzeń lepiej niż MongoDB.

Import i przechowywanie danych

dane w MongoDB są przechowywane jako JSON, BSON lub binary, a wszystkie pola mogą być odpytywane, indeksowane, agregowane lub replikowane jednocześnie. Ponadto dane w MongoDB muszą być importowane w formatach JSON lub CSV. Hadoop akceptuje różne formaty danych, eliminując w ten sposób potrzebę transformacji danych podczas przetwarzania.