Hadoop Vs. MongoDB: Vad ska du använda för Big Data?

vad är Hadoop?

Hadoop är en öppen källkod uppsättning program som du kan använda och ändra för dina stora dataprocesser. Den består av 4 moduler, som var och en utför en specifik uppgift relaterad till big data analytics.

dessa plattformar inkluderar:

• distribuerat filsystem
• MapReduce
• Hadoop Common
• Hadoop garn

distribuerat filsystem

detta är en av de två viktigaste komponenterna i Hadoop. Ett distribuerat filsystem (eller DFS för kort) är viktigt eftersom:

• Det gör att data enkelt kan lagras, delas och nås över ett omfattande nätverk av länkade servrar.
• Det gör det möjligt att arbeta med data som om du arbetade från lokal lagring.
• till skillnad från lagringsalternativ som ett delat diskfilsystem som begränsar dataåtkomst för offline-användare kan du komma åt data även när du är offline.
• Hadoop ’ s DFS är inte begränsat till värddatorns operativsystem; du kan komma åt det med vilken dator som helst eller operativsystem som stöds.

MapReduce

MapReduce är den andra av de två viktigaste modulerna, och det är det som låter dig arbeta med data inom Hadoop. Den utför två uppgifter:

• Mapping-vilket innebär att man omvandlar en uppsättning data till ett format som enkelt kan analyseras. Det åstadkommer detta genom filtrering och sortering.
• reducerande-som följer kartläggning. Reducering utför matematiska operationer (t.ex. räknar antalet kunder över 21 år) på kartan jobb utgång.

Hadoop Common

Hadoop Common är en samling verktyg (bibliotek och verktyg) som stöder de andra tre Hadoop-modulerna. Den innehåller också skript och moduler som krävs för att starta Hadoop, samt källkod, dokumentation och en Hadoop community bidrag avsnitt.

Hadoop garn

det är det arkitektoniska ramverket som möjliggör resurshantering och jobbplanering. För Hadoop-utvecklare ger garn ett effektivt sätt att skriva applikationer och manipulera stora datamängder. Hadoop garn möjliggör samtidig interaktiv, streaming, och satsvis bearbetning.

varför ska vi använda Hadoop?

Okej, så nu när vi vet vad Hadoop är, är nästa sak som behöver undersökas varför Hadoop. Här för din övervägande är sex skäl till varför Hadoop kan vara den bästa passformen för ditt företag och dess behov av att kapitalisera på big data.

1. Du kan snabbt lagra och bearbeta stora mängder varierande data. Det finns en ständigt ökande mängd data som genereras från Internet of things och sociala medier. Detta gör Hadoop kapacitet en viktig resurs för att hantera dessa hög volym datakällor.
2. det distribuerade filsystemet ger Hadoop hög datorkraft som krävs för snabb databeräkning.
3. Hadoop skyddar mot maskinvarufel genom att omdirigera jobb till andra noder och automatiskt lagra flera kopior av data.
4. Du kan lagra en mängd olika strukturerade eller ostrukturerade data (inklusive bilder och videor) utan att behöva förbehandla den.
5. open source-ramverket körs på råvaruservrar, som är mer kostnadseffektiva än dedikerad Lagring.
6. lägga till noder möjliggör ett system för att skala för att hantera ökande datamängder. Detta görs med liten administration.

begränsningar av Hadoop

så bra som Hadoop är, har den ändå sin egen speciella uppsättning begränsningar. Bland dessa nackdelar:

1. på grund av dess programmering är MapReduce lämplig för enkla förfrågningar. Du kan arbeta med oberoende enheter, men inte lika effektiva med interaktiva och iterativa uppgifter. Till skillnad från oberoende uppgifter som behöver Enkel sortering och blandning kräver iterativa uppgifter flera kartor och reducerar processer för att slutföra. Som ett resultat skapas många filer mellan kartan och minskar faserna, vilket gör det ineffektivt vid avancerad analys.
2. endast ett fåtal programmerare på nybörjarnivå har de java-färdigheter som krävs för att arbeta med MapReduce. Detta har sett leverantörer rusar för att sätta SQL ovanpå Hadoop eftersom programmerare skickliga i SQL är lättare att hitta.
3. Hadoop är en komplex applikation och kräver en komplex kunskapsnivå för att aktivera funktioner som säkerhetsprotokoll. Hadoop saknar också lagring och nätverkskryptering.
4. Hadoop tillhandahåller inte en komplett uppsättning verktyg som behövs för att hantera metadata eller för att hantera, rensa och säkerställa datakvalitet.
5. dess komplexa design gör den olämplig för hantering av mindre mängder data eftersom den inte kan stödja slumpmässig läsning av små filer effektivt.
6. tack vare det faktum att hadoops ramverk skrivs nästan helt i Java, ett programmeringsspråk som alltmer äventyras av cyberbrottslingar, utgör plattformen anmärkningsvärda säkerhetsrisker

Vad är MongoDB?

MongoDB är en mycket flexibel och skalbar NoSQL-databashanteringsplattform som är dokumentbaserad, rymmer olika datamodeller och lagrar data i nyckelvärdesuppsättningar. Det utvecklades som en lösning för att arbeta med stora volymer distribuerad data som inte kan behandlas effektivt i relationsmodeller, som vanligtvis rymmer rader och tabeller. Liksom Hadoop är MongoDB gratis och öppen källkod.

några viktiga funktioner i MongoDB inkluderar:

1. Det är ett frågespråk som är rikt och stöder textsökning, aggregeringsfunktioner och CRUD-operationer.
2. Det kräver mindre ingångs-och utgångsoperationer på grund av inbäddade datamodeller, till skillnad från relationsdatabaser. MongoDB-index stöder också snabbare frågor.
3. Det ger feltolerans genom att skapa replika datamängder. Replikering säkerställer att data lagras på flera servrar, skapar redundans och säkerställer hög tillgänglighet.
4. den har sharding, vilket möjliggör horisontell skalbarhet. Detta stöder ökande databehov till en kostnad som är lägre än vertikala metoder för hantering av systemtillväxt.
5. Det använder flera lagringsmotorer, vilket säkerställer att rätt motor används för rätt arbetsbelastning, vilket i sin tur förbättrar prestanda.

lagringsmotorerna inkluderar:

• WiredTiger

  detta är standardmotorn som används i nya distributioner för versioner 3.2 eller senare. Den kan hantera de flesta arbetsbelastningar. Dess funktioner inkluderar checkpointing, komprimering och dokumentnivå samtidighet för skrivoperationer. Den senare funktionen tillåter flera användare att använda och redigera dokument samtidigt.

• In-Memory Storage Engine

  denna motor lagrar dokument i minnet istället för på disken. Detta ökar förutsägbarheten för data latenser.

• MMAPv1 Storage Engine

  Detta är den tidigaste lagringen för MongoDB och fungerar bara på V3.0 eller tidigare. Det fungerar bra för arbetsbelastningar som involverar bulk på plats uppdateringar, läser och infogar.

intresserad av att lära dig mer om WiredTiger-lagringsmotorn och MMAPv1-lagringsmotorn? Kolla sedan in MongoDB-Certifieringskursen nu.

varför ska vi använda MongoDB?

företag kräver idag snabb och flexibel tillgång till sina data för att få meningsfulla insikter och fatta bättre beslut. Mongodbs funktioner är bättre lämpade för att hjälpa till att möta dessa nya datautmaningar. Mongodbs fall för att användas beror på följande skäl:

1. när du använder relationsdatabaser behöver du flera tabeller för en konstruktion. Med Mongos dokumentbaserade modell kan du representera en konstruktion i en enda enhet, särskilt för oföränderliga data.
2. frågespråket som används av MongoDB stöder dynamisk fråga.
3. schemat i MongoDB är implicit, vilket betyder att du inte behöver tillämpa det. Detta gör det lättare att representera arv i databasen förutom att förbättra polymorfismdatalagring.
4. horisontell lagring gör det enkelt att skala.

begränsningar av MongoDB

medan MongoDB innehåller fantastiska funktioner för att hantera många av utmaningarna i big data, kommer det med vissa begränsningar, till exempel:

1. för att använda kopplingar måste du manuellt lägga till kod, vilket kan orsaka långsammare körning och mindre än optimal prestanda.
2. brist på kopplingar betyder också att MongoDB kräver mycket minne eftersom alla filer måste mappas från disk till minne.
3. dokumentstorlekar får inte vara större än 16 MB.
4. kapslingsfunktionen är begränsad och får inte överstiga 100 nivåer.

Vad ska vi använda för Big Data? MongoDB eller Hadoop?

När du försöker svara på den här frågan kan du ta en titt och se vilka stora företag som använder vilken plattform och försöka följa deras exempel. Till exempel använder eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife och Foursquare MongoDB. Å andra sidan räknas Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R Technologies bland anmärkningsvärda Hadoop-användare.

i slutändan är både Hadoop och MongoDB populära val för hantering av big data. Men även om de har många likheter (t.ex. öppen källkod, NoSQL, schemafri och Map-reduce), är deras inställning till databehandling och lagring annorlunda. Det är just skillnaden som äntligen hjälper oss att bestämma det bästa valet mellan Hadoop vs. MongoDB.

ingen enskild programvara kan lösa alla dina problem. CAP-satsen hjälper till att visualisera flaskhalsar i applikationer genom att påpeka att distribuerad databehandling endast kan fungera optimalt på två av tre fronter, de som bearbetar, partitionstolerans och tillgänglighet. När du väljer big data-applikationen som ska användas måste du välja det system som har de två vanligaste egenskaperna du behöver.

vad sägs om relationsdatabashanteringssystem?

både Hadoop och MongoDB erbjuder fler fördelar jämfört med de traditionella relationsdatabashanteringssystemen (RDBMS), inklusive parallell bearbetning, skalbarhet, förmåga att hantera aggregerade data i stora volymer, MapReduce-arkitektur och kostnadseffektivitet på grund av att de är öppen källkod. Mer så bearbetar de data över noder eller kluster, vilket sparar hårdvarukostnader.

men i samband med att jämföra dem med RDBMS har varje plattform vissa styrkor över den andra. Vi diskuterar dem i detalj nedan:

RDBMS ersättning

MongoDB är en flexibel plattform som kan göra en lämplig ersättning för RDBMS. Hadoop kan inte ersätta RDBMS utan kompletterar det genom att hjälpa till att arkivera data.

minneshantering

MongoDB är en C++ baserad databas, vilket gör det bättre på minneshantering. Hadoop är en Java – baserad samling av programvara som ger en ram för lagring, hämtning och bearbetning. Hadoop optimerar rymden bättre än MongoDB.

dataimport och lagring

Data i MongoDB lagras som JSON, BSON eller binär, och alla fält kan frågas, indexeras, aggregeras eller replikeras på en gång. Dessutom måste data i MongoDB vara i JSON-eller CSV-format för att importeras. Hadoop accepterar olika dataformat, vilket eliminerar behovet av datatransformation under bearbetningen.