Hadoop Vs. MongoDB: ce ar trebui să utilizați Pentru Big Data?

ce este Hadoop?Hadoop este un set de programe open-source pe care le puteți utiliza și modifica pentru procesele dvs. de date mari. Este alcătuit din 4 module, fiecare dintre acestea îndeplinind o sarcină specifică legată de analiza datelor mari.

aceste platforme includ:

• sistem de fișiere distribuit
• MapReduce
• Hadoop Common
• Fire Hadoop

sistem de fișiere distribuit

aceasta este una dintre cele două componente cele mai importante ale Hadoop. Un sistem de fișiere distribuit (sau DFS pe scurt) este important deoarece:

• permite stocarea, partajarea și accesarea cu ușurință a datelor într-o rețea extinsă de servere conectate.
• face posibilă lucrul cu datele ca și cum ați lucra din spațiul de stocare local.
• spre deosebire de opțiunile de stocare, cum ar fi un sistem de fișiere pe disc partajat care limitează accesul la date pentru utilizatorii offline, puteți accesa date chiar și atunci când sunteți offline.
• DFS Hadoop nu se limitează la sistemul de operare al computerului gazdă; îl puteți accesa folosind orice computer sau sistem de operare acceptat.

MapReduce

MapReduce este al doilea dintre cele două module cele mai importante și este ceea ce vă permite să lucrați cu date din Hadoop. Efectuează două sarcini:

• Mapping – care implică transformarea unui set de date într-un format care poate fi ușor analizat. Realizează acest lucru prin filtrare și sortare.
• reducerea-care urmează cartografiere. Reducerea efectuează operații matematice (de exemplu, numărarea numărului de clienți cu vârsta peste 21 de ani) pe harta de ieșire de locuri de muncă.

Hadoop Common

Hadoop Common este o colecție de instrumente (Biblioteci și utilități) care acceptă celelalte trei module Hadoop. De asemenea, conține scripturile și modulele necesare pentru a porni Hadoop, precum și codul sursă, documentația și o secțiune de contribuție comunitară Hadoop.

Hadoop fire

este cadrul arhitectural care permite gestionarea resurselor și programarea de locuri de muncă. Pentru dezvoltatorii Hadoop, fire oferă o modalitate eficientă de a scrie aplicații și de a manipula seturi mari de date. Hadoop fire face posibilă simultan interactiv, streaming, și de prelucrare lot.

De ce ar trebui să folosim Hadoop?

bine, deci acum că știm ce este Hadoop, următorul lucru care trebuie explorat este de ce Hadoop. Iată șase motive pentru care Hadoop poate fi cea mai potrivită pentru compania dvs. și nevoia acesteia de a valorifica datele mari.

1. puteți stoca și procesa rapid cantități mari de date variate. Există un volum tot mai mare de date generate de internet of things și social media. Acest lucru face ca capacitățile Hadoop să fie o resursă cheie pentru tratarea acestor surse de date cu volum mare.
2. sistemul de fișiere distribuit oferă Hadoop putere mare de calcul necesară pentru calculul rapid al datelor. Hadoop protejează împotriva defecțiunilor hardware prin redirecționarea lucrărilor către alte noduri și stocarea automată a mai multor copii ale datelor.
3. puteți stoca o mare varietate de date structurate sau nestructurate (inclusiv imagini și videoclipuri) fără a fi nevoie să le preprocesați. cadrul open-source rulează pe servere de mărfuri, care sunt mai rentabile decât stocarea dedicată.
4. adăugarea de noduri permite unui sistem să scaleze pentru a gestiona seturi de date în creștere. Acest lucru se face cu puțină administrare.

limitările Hadoop

la fel de bun ca Hadoop este, cu toate acestea, are propriul set special de limitări. Printre aceste dezavantaje:

1. datorită programării sale, MapReduce este potrivit pentru solicitări simple. Puteți lucra cu unități independente, dar nu la fel de eficiente cu sarcini interactive și iterative. Spre deosebire de sarcinile independente care necesită sortare și amestecare simplă, sarcinile iterative necesită mai multe hărți și reduc procesele pentru a fi finalizate. Ca rezultat, numeroase fișiere sunt create între hartă și fazele de reducere, ceea ce îl face ineficient la analize avansate.
2. doar câțiva programatori entry-level au abilitățile java necesare pentru a lucra cu MapReduce. Acest lucru a văzut furnizorii care se grăbesc să pună SQL pe Hadoop, deoarece programatorii calificați în SQL sunt mai ușor de găsit. Hadoop este o aplicație complexă și necesită un nivel complex de cunoștințe pentru a permite funcții precum protocoalele de securitate. De asemenea, Hadoop nu are stocare și criptare în rețea.Hadoop nu oferă o suită completă de instrumente necesare pentru gestionarea metadatelor sau pentru gestionarea, curățarea și asigurarea calității datelor.
3. designul său complex îl face nepotrivit pentru manipularea unor cantități mai mici de date, deoarece nu poate suporta citirea aleatorie a fișierelor mici în mod eficient.
4. datorită faptului că cadrul Hadoop este scris aproape în totalitate în Java, un limbaj de programare din ce în ce mai compromis de infractorii cibernetici, platforma prezintă riscuri notabile de securitate

ce este MongoDB?MongoDB este o platformă extrem de flexibilă și scalabilă de gestionare a bazelor de date NoSQL, care este bazată pe documente, poate găzdui diferite modele de date și stochează date în seturi de valori cheie. A fost dezvoltat ca o soluție pentru lucrul cu volume mari de date distribuite care nu pot fi procesate eficient în modele relaționale, care găzduiesc de obicei rânduri și tabele. La fel ca Hadoop, MongoDB este gratuit și open-source.

unele caracteristici cheie ale MongoDB includ:

1. Este un limbaj de interogare care este bogat și acceptă căutarea de text, caracteristicile de agregare și operațiile crude.
2. necesită operații de intrare și ieșire mai mici datorită modelelor de date încorporate, spre deosebire de bazele de date relaționale. Indexurile MongoDB acceptă, de asemenea, interogări mai rapide.
3. acesta oferă toleranță la erori prin crearea de seturi de Date replica. Replicarea asigură stocarea datelor pe mai multe servere, creând redundanță și asigurând o disponibilitate ridicată.
4. acesta dispune de sharding, ceea ce face posibilă scalabilitate orizontală. Aceasta susține creșterea nevoilor de date la un cost mai mic decât metodele verticale de gestionare a creșterii sistemului.
5. folosește mai multe motoare de stocare, asigurându-se astfel că motorul potrivit este utilizat pentru volumul de muncă potrivit, ceea ce la rândul său îmbunătățește performanța.

motoarele de stocare includ:

• WiredTiger

  acesta este motorul implicit utilizat în noile implementări pentru versiunile 3.2 sau mai mari. Se poate ocupa de cele mai multe sarcini de lucru. Caracteristicile sale includ checkpointing, compresie și concurență la nivel de document pentru operațiunile de scriere. Această din urmă caracteristică permite mai multor utilizatori să utilizeze și să editeze documente simultan.

• motor de stocare în memorie

  acest motor stochează documente în memorie în loc de pe disc. Acest lucru crește predictibilitatea latențelor de date.

• motor de stocare MMAPv1

  aceasta este cea mai veche stocare pentru MongoDB și funcționează numai pe V3.0 sau mai devreme. Funcționează bine pentru încărcările de lucru care implică actualizări, citiri și inserții în vrac.

interesați să aflați despre motorul de stocare WiredTiger și motorul de stocare MMAPv1? Apoi, verificați cursul de certificare MongoDB acum.

De ce ar trebui să folosim MongoDB?

întreprinderile de astăzi necesită acces rapid și flexibil la datele lor pentru a obține informații semnificative și pentru a lua decizii mai bune. Caracteristicile MongoDB sunt mai potrivite pentru a ajuta la îndeplinirea acestor noi provocări de date. Cazul lui MongoDB pentru a fi folosit se reduce la următoarele motive:

1. când utilizați baze de date relaționale, aveți nevoie de mai multe tabele pentru un construct. Cu modelul bazat pe documente Mongo, puteți reprezenta o construcție într-o singură entitate, în special pentru date imuabile.
2. limbajul de interogare folosit de MongoDB acceptă interogarea dinamică.
3. schema din MongoDB este implicită, ceea ce înseamnă că nu trebuie să o aplicați. Acest lucru face mai ușoară reprezentarea moștenirii în baza de date, pe lângă îmbunătățirea stocării datelor de polimorfism.
4. depozitare orizontală îl face ușor de scară.

limitările MongoDB

în timp ce MongoDB încorporează caracteristici excelente pentru a face față multor provocări din big data, vine cu unele limitări, cum ar fi:

1. pentru a utiliza se alătură, trebuie să adăugați manual Cod, ceea ce poate provoca o execuție mai lentă și o performanță mai puțin optimă.
2. lipsa de se alătură, de asemenea, înseamnă că MongoDB necesită o mulțime de memorie ca toate fișierele trebuie să fie mapate de pe disc la memorie.
3. dimensiunile documentelor nu pot fi mai mari de 16 MB.
4. funcționalitatea de cuibărit este limitată și nu poate depăși 100 de niveluri.

ce ar trebui să folosim pentru Big Data? MongoDB sau Hadoop?

în încercarea de a răspunde la această întrebare, puteți arunca o privire și puteți vedea ce companii mari folosesc CE platformă și încercați să le urmați exemplul. De exemplu, eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife și Foursquare folosesc MongoDB. Pe de altă parte, tehnologiile Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, map R sunt numărate printre utilizatorii notabili Hadoop.în cele din urmă, atât Hadoop, cât și MongoDB sunt alegeri populare pentru manipularea datelor mari. Cu toate acestea, deși au multe asemănări (de exemplu, open-source, NoSQL, schema-free și MAP-reduc), abordarea lor în ceea ce privește prelucrarea și stocarea datelor este diferită. Tocmai diferența ne ajută în cele din urmă să determinăm cea mai bună alegere între Hadoop vs.MongoDB.

nicio aplicație software nu vă poate rezolva toate problemele. Teorema CAP ajută la vizualizarea blocajelor din aplicații, subliniind că calculul distribuit poate funcționa optim doar pe două din trei fronturi, acestea fiind procesarea, toleranța partiției și disponibilitatea. Atunci când alegeți aplicația big data de utilizat, trebuie să selectați sistemul care are cele mai răspândite două proprietăți de care aveți nevoie.

cum rămâne cu sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale?

atât Hadoop, cât și MongoDB oferă mai multe avantaje în comparație cu sistemele tradiționale de gestionare a bazelor de date relaționale (RDBMS), inclusiv procesarea paralelă, scalabilitatea, capacitatea de a gestiona datele agregate în volume mari, arhitectura MapReduce și rentabilitatea datorită faptului că sunt open source. Mai mult, procesează date prin noduri sau clustere, economisind costurile hardware.

cu toate acestea, în contextul comparării lor cu RDBMS, fiecare platformă are unele puncte forte față de cealaltă. Le discutăm în detaliu mai jos:

RDBMS înlocuire

MongoDB este o platformă flexibilă, care poate face un înlocuitor adecvat pentru RDBMS. Hadoop nu poate înlocui RDBMS, ci mai degrabă îl completează ajutând la arhivarea datelor.

manipularea memoriei

MongoDB este o bază de date bazată pe C++, ceea ce o face mai bună la manipularea memoriei. Hadoop este o colecție de software bazată pe Java care oferă un cadru pentru stocare, recuperare și procesare. Hadoop optimizează spațiul mai bine decât MongoDB.

Importul și stocarea datelor

datele din MongoDB sunt stocate ca JSON, BSON sau binar și toate câmpurile pot fi interogate, indexate, agregate sau replicate simultan. În plus, datele din MongoDB trebuie să fie în formate JSON sau CSV pentru a fi importate. Hadoop acceptă diferite formate de date, eliminând astfel necesitatea transformării datelor în timpul procesării.