Hadoop Vs. MongoDB: o que você deve usar para dados grandes?

MongoDB é uma plataforma de gerenciamento de banco de dados NoSQL altamente flexível e escalável, que é baseada em documentos, pode acomodar diferentes modelos de dados, e armazena dados em conjuntos de valores-chave. Foi desenvolvido como uma solução para trabalhar com grandes volumes de dados distribuídos que não podem ser processados de forma eficaz em modelos relacionais, que tipicamente acomodam linhas e tabelas. Como Hadoop, MongoDB é livre e de código aberto.

algumas das principais características do MongoDB incluem:

1. É uma linguagem de consulta que é rica e suporta pesquisa de texto, recursos de agregação e operações CRUD. ele requer operações menores de entrada e saída devido a Modelos de dados embutidos, ao contrário de bases de dados relacionais. Os índices MongoDB também suportam consultas mais rápidas.fornece tolerância a falhas ao criar conjuntos de dados replicados. A replicação garante que os dados são armazenados em vários servidores, criando redundância e garantindo alta disponibilidade.apresenta sharding, o que torna possível a escalabilidade horizontal. Isto suporta o aumento das necessidades de dados a um custo que é menor do que os métodos verticais de manuseio do crescimento do sistema.emprega vários motores de armazenamento, garantindo assim que o motor certo é utilizado para a carga de trabalho certa, o que, por sua vez, aumenta o desempenho.

os motores de armazenamento incluem:

• WiredTiger

  este é o motor padrão usado em novas aplicações para versões 3.2 ou superior. Pode lidar com a maioria das cargas de trabalho. Suas características incluem checkpointing, compressão e concurrencia de nível de documento para operações de escrita. Este último recurso permite a vários usuários usar e editar documentos simultaneamente.

• motor de armazenamento de memória

  este motor armazena documentos em memória em vez de no disco. Isto aumenta a previsibilidade das latências de dados.

• MMAPv1 Storage Engine

  this is the earliest storage for MongoDB and only works on V3. 0 or earlier. Ele funciona bem para cargas de trabalho envolvendo grandes atualizações no local, leituras e inserções.

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Why Should We Use MongoDB?

as empresas hoje requerem acesso rápido e flexível aos seus dados para obter insights significativos e tomar melhores decisões. As características do MongoDB são mais adequadas para ajudar a enfrentar esses novos desafios de dados. O caso de MongoDB para ser usado resume-se às seguintes razões:

1. Ao usar bases de dados relacionais, você precisa de várias tabelas para uma construção. Com o modelo baseado em documentos de Mongo, você pode representar uma construção em uma única entidade, especialmente para dados imutáveis.
2. A linguagem de consulta usada pelo MongoDB suporta perguntas dinâmicas.
3. O esquema em MongoDB está implícito, o que significa que você não tem que aplicá-lo. Isso torna mais fácil representar a herança no banco de dados, além de melhorar o armazenamento de dados de polimorfismo.o armazenamento Horizontal facilita a escala.

Limitações do MongoDB

Enquanto o MongoDB incorpora grandes recursos para lidar com muitos dos desafios de big data, ele vem com algumas limitações, tais como:

1. usar associações, terá de adicionar manualmente o código, o que pode causar a execução mais lenta e menos-de-um ótimo desempenho.
2. Falta de junções também significa que MongoDB requer uma grande quantidade de memória como todos os arquivos têm que ser mapeados de disco para memória.
3. As dimensões dos documentos não podem ser superiores a 16MB.
4. a funcionalidade de nidificação é limitada e não pode exceder 100 níveis.

O que devemos usar para grandes dados? MongoDB ou Hadoop?

na tentativa de responder a esta pergunta, você poderia dar uma olhada e ver que grandes empresas usam que plataforma e tentar seguir o seu exemplo. Por exemplo, eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife e Foursquare usam MongoDB. Por outro lado, a Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R Technologies são consideradas entre os notáveis usuários do Hadoop.em última análise, tanto Hadoop quanto MongoDB são escolhas populares para lidar com grandes dados. No entanto, embora tenham muitas semelhanças (por exemplo, open-source, NoSQL, schema-free, e Map-reduce), a sua abordagem ao processamento e armazenamento de dados é diferente. É precisamente a diferença que finalmente nos ajuda a determinar a melhor escolha entre Hadoop e MongoDB. nenhuma aplicação de software pode resolver todos os seus problemas. O teorema de CAP ajuda a visualizar estrangulamentos em aplicações, apontando que a computação distribuída só pode executar de forma otimizada em duas de três frentes, as quais são processamento, tolerância de partição e disponibilidade. Ao escolher a aplicação de dados grandes para usar, você tem que selecionar o sistema que tem as duas propriedades mais prevalentes que você precisa.e os sistemas de gestão de bases de Dados Relacionais?ambos Hadoop e MongoDB oferecem mais vantagens em comparação com os sistemas tradicionais de gerenciamento de banco de dados relacionais (RDBMS), incluindo processamento paralelo, escalabilidade, capacidade de lidar com dados agregados em grandes volumes, Arquitetura MapReduce, e custo-eficácia devido a ser de código aberto. Mais ainda, eles processam dados através de nós ou clusters, economizando em custos de hardware.

no entanto, no contexto da sua comparação com RDBMS, cada plataforma tem alguns pontos fortes sobre a outra. Discutimo-los em detalhe abaixo:

A Substituição RDBMS

MongoDB é uma plataforma flexível que pode fazer uma substituição adequada para RDBMS. Hadoop não pode substituir RDBMS, mas sim complementá-lo, ajudando a arquivar dados.

o tratamento da memória

MongoDB é um banco de dados baseado em C++, O que o torna melhor no tratamento da memória. Hadoop é uma coleção de software baseada em Java que fornece um framework para armazenamento, recuperação e processamento. O Hadoop optimiza o espaço melhor que o MongoDB.

dados Importação e armazenamento

dados em MongoDB são armazenados como JSON, BSON, ou binários, e todos os campos podem ser questionados, indexados, agregados ou replicados de uma só vez. Além disso, os dados do MongoDB têm que estar em formatos JSON ou CSV para serem importados. Hadoop aceita vários formatos de dados, eliminando assim a necessidade de transformação de dados durante o processamento.

Grande Manipulação de Dados

o MongoDB não foi construída com grandes volumes de dados em mente. Por outro lado, Hadoop foi construído com esse único propósito. Como tal, o último é grande no processamento de lotes e executando longos trabalhos ETL. Além disso, os arquivos de log são melhor processados pelo Hadoop devido ao seu grande tamanho e sua tendência para acumular rapidamente. Implementar o MapReduce em Hadoop é mais eficiente do que em MongoDB, tornando-o uma escolha melhor para a análise de grandes conjuntos de dados.

processamento de dados em tempo Real

MongoDB lida melhor com a análise de dados em tempo real e também é uma boa opção para a entrega de dados do lado do cliente devido aos seus dados prontamente disponíveis. Além disso, a indexação geoespacial de MongoDB torna-a ideal para a coleta geoespacial e análise de dados de GPS ou geográficos em tempo real. Por outro lado, Hadoop não é muito bom no processamento de dados em tempo real, mas se você executar consultas Hadoop SQL-like na colmeia, você pode fazer consultas de dados com muito mais velocidade e com mais eficácia do que JSON.o que se segue? Cursos recomendados para Hadoop e MongoDB

Agora que você tem toda a informação que você precisa sobre MongoDB vs. Hadoop, seu próximo passo deve ser obter a certificação no software que melhor se adapta às suas necessidades. Você pode passar pelos seguintes cursos:Big Data Hadoop Certification Training Course