Ero Hadoopin ja MongoDB n välillä

Olemme kuulleet termi Big Data jo kauan sitten, mutta mikä tämä Big Data on? Asioiden Internetin tuottaman datan määrä on lisääntynyt dramaattisesti vuosien varrella, ja se kasvaa jatkuvasti eksponentiaalisella nopeudella. Näiden valtavien tietomäärien, jotka eivät sovellu perinteisiin käsittelymenetelmiin, käsittelyä kutsutaan Big Dataksi. Tällainen data asettaa haasteita perinteisille RDBMS-järjestelmille, joita käytetään tietojen tallentamiseen ja käsittelyyn. Prosessointiteho, jota tarvitaan suuren määrän tiedon tallentamiseen ja käsittelemiseen oikea-aikaisesti ja kustannustehokkaasti, on valtava. Tämän ongelman ratkaisemiseksi tarvitaan uusia ja parannettuja Big Data -ratkaisuja, jotka on erityisesti suunniteltu käsittelemään suuria jäsentämättömiä tietoja. Monista tekniikoista Hadoop ja MongoDB ovat kaksi suosittua vaihtoehtoa suurten tietojen tallentamisessa ja käsittelyssä. Vaikka molemmat ovat melko samankaltaisia ​​periaatteessa mitä he tekevät, mutta heidän lähestymistavansa siihen, miten he tekevät, on aivan erilainen. Katsotaanpa katsomaan.

Mikä on MongoDB?

MongoDB on avoimen lähdekoodin asiakirjatietokanta, josta on tullut tosiasiallinen NoSQL-tietokanta, jolla on miljoonia käyttäjiä pienistä käynnistysyrityksistä Fortune 500 -yrityksiin. Johtavat yritykset ja kuluttaja-IT-yritykset hyödyntävät MongoDB: n ominaisuuksia tuotteissaan ja ratkaisuissaan. C ++: na kirjoitettu MongoDB on monialustainen, dokumenttisuuntautunut tietokanta, joka korjaa tehokkaasti SQL-skeemapohjaisten tietokantojen rajoitukset tarjoamalla korkean suorituskyvyn, suuren käytettävyyden ja helpon skaalautuvuuden ratkaisut. Se on nykyaikaiseen verkkoon suunniteltu tietokanta. Kuten muutkin NoSQL-tietokannat, MongoDB ei noudata RDBMS: n periaatteita, koska siinä ei ole taulukoiden, rivien ja sarakkeiden käsitteitä. Se tallentaa tietonsa BSON-asiakirjoihin, joissa kaikki niihin liittyvät tiedot sijoitetaan yhteen asiakirjaan.

Mikä on Hadoop?

Hadoop on avoimen lähdekoodin kehys, joka on suunniteltu tallentamaan ja käsittelemään valtavia tietomääriä tietokoneryhmien välillä. Se on Java-pohjainen sovellus ja kokoelma erilaisia ​​ohjelmistoja, jotka luovat tietojenkäsittelykehyksen. Ajatuksena on käsitellä suuren mittakaavan tietoja kohtuulliseen hintaan mahdollisimman lyhyessä ajassa. Hadoop koostuu kolmesta pääresurssista: Hadoop Distributed File System (HDFS), Googlen MapReduce-ohjelmointiympäristö ja koko Hadoop-ekosysteemi. Hadoop-ekosysteemi koostuu moduuleista, jotka auttavat ohjelmoimaan järjestelmää, hallitsemaan ja konfiguroimaan klusteria, hallitsemaan ja tallentamaan klusterin tietoja ja suorittamaan analyyttisiä tehtäviä. Hadoop MapReduce auttaa tietojen analysointia prosessoimaan erittäin suuria määriä sekä jäsenneltyä että jäsentämätöntä dataa. Hadoop on Apache Software Foundatonin rekisteröity tavaramerkki ja MapReduce on sen kehys rinnakkaisprosessoinnille.

Ero Hadoopin ja MongoDB: n välillä

foorumi

- Vaikka molempia pidetään isoina dataratkaisuina, MongoDB on periaatteessa yleiskäyttöinen alusta, joka on suunniteltu korvaamaan tai parantamaan nykyisiä RDBMS-järjestelmiä. MongoDB on avoimen lähdekoodin asiakirjatietokanta ja yksi johtavista NoSQL-tietokannoista, joka käyttää asiakirjoja rivien ja taulukoiden sijasta tehdäkseen niistä joustavia, skaalautuvia ja nopeita. Hadoop on sitä vastoin avoimen lähdekoodin kehys, joka on suunniteltu valtavien tietomäärien tallentamiseksi ja käsittelemiseksi tietokoneiden klusterien välillä. Hadoopin ei ole tarkoitettu korvaamaan nykyisiä RDBMS-järjestelmiä; itse asiassa se täydentää data-analyyttistä prosessia suurilla määrillä sekä jäsenneltyä että jäsentämätöntä tietoa.

Arkkitehtuuri

- Hadoop-ekosysteemi on kokoelma työkaluja, jotka käyttävät tai istuvat Googlen MapReduce-ohjelmointiympäristön ja HDFS: n (Hadoop Distributed File System) läheisyydessä tietojen tallentamiseen ja järjestämiseen sekä Hadoopia käyttävien koneiden hallintaan. HDFS on suunniteltu tiedonsiirron suoratoistoon. MongoDB puolestaan ​​tarjoaa erilaisen lähestymistavan; Se perustuu Nexus-arkkitehtuuriin, joka hyödyntää NoSQL: n ominaisuuksia ylläpitäen samalla relaatiotietokantojen perustaa. Se tallentaa tiedot asiakirjoina binaarisessa esityksessä, nimeltään BSON (Binary JSON), missä ne yleensä on järjestetty kokoelmina.

Vahvuus

- Hadoopin suurin vahvuus on MapReduce. Nykyään Hadoop on markkinoiden paras MapReduce-kehys. MapReducen taustalla on ajatus, että syöttö voidaan jakaa loogisiksi paloiksi, joissa jokainen kappale voidaan prosessoida itsenäisesti karttatehtävällä. Karttatehtävä voidaan suorittaa missä tahansa klusterin laskusolmussa ja useita karttatehtäviä voi suorittaa rinnakkain klusterin läpi. Toisaalta MongoDB on asiakirjatietokanta, joka pystyy käsittelemään kuormituksia käynnistyksen MVP- ja POC-tiedostoista yrityssovelluksiin satojen palvelimien kanssa. MongoDB on kasvanut niche-tietokantaratkaisuksi tosiasialliseen NoSQL-tietokantaan. Sen käsitys asiakirjoista on todella ilmeikäs ja joustava.

Hadoop vs. MongoDB: Vertailukaavio

Yhteenveto

Vaikka molemmat ovat melko samankaltaisia ​​periaatteessa mitä he tekevät, mutta heidän lähestymistavansa siihen, miten he tekevät, on aivan erilainen. MongoDB tallentaa dataa asiakirjoina binaarisessa esityksessä, nimeltään BSON, kun taas Hadoopissa, data tallennetaan kiinteän kokoisiksi lohkoiksi ja kukin lohko kopioidaan useita kertoja järjestelmän läpi. Hadoop-ekosysteemi on kokoelma työkaluja, jotka käyttävät tai istuvat Googlen MapReduce-ohjelmointiympäristössä, kun taas MxoDB perustuu Nexus-arkkitehtuuriin, joka hyödyntää NoSQL: n ominaisuuksia ylläpitäen samalla relaatiotietokantojen perustaa.