Perbezaan Antara Hadoop dan MongoDB

Kami telah mendengar istilah Big Data untuk beberapa waktu sekarang, tetapi apa sebenarnya Data Big ini? Jumlah data yang dihasilkan oleh Internet Perkara telah meningkat secara dramatik selama bertahun-tahun dan ia terus meningkat pada kadar eksponen. Pemprosesan data besar-besaran yang tidak sesuai untuk kaedah tradisional untuk mengendalikan disebut sebagai Big Data. Data jenis ini menimbulkan cabaran kepada sistem RDBMS tradisional yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data. Kuasa pemprosesan yang diperlukan untuk menyimpan dan memproses data ini dalam cara yang tepat pada masanya dan kos efektif adalah besar. Untuk menangani masalah ini, penyelesaian Data Big yang baru dan baik diperlukan yang direka khusus untuk memproses data tidak berstruktur yang besar. Dari banyak teknologi, Hadoop dan MongoDB adalah dua pilihan popular ketika datang untuk menyimpan dan memproses data besar. Walaupun kedua-duanya agak sama pada dasarnya apa yang mereka lakukan, namun pendekatan mereka terhadap cara mereka melakukannya agak berbeza. Marilah 'lihat.

Apa itu MongoDB?

MongoDB adalah pangkalan data dokumen sumber terbuka yang telah berkembang menjadi pangkalan data NoSQL de facto dengan berjuta-juta pengguna, dari syarikat-syarikat kecil untuk syarikat Fortune 500. Syarikat-syarikat terkemuka dan syarikat IT pengguna memanfaatkan keupayaan MongoDB dalam produk dan penyelesaian mereka. Ditulis dalam C ++, MongoDB adalah pangkalan data yang berorientasikan, berasaskan dokumen yang berkesan menangani batasan pangkalan data berasaskan skema SQL dengan menyediakan penyelesaian berskala tinggi, ketersediaan tinggi dan mudah berskala. Ia adalah pangkalan data yang direka untuk web moden. Seperti pangkalan data NoSQL lain, MongoDB tidak mematuhi prinsip RDBMS tanpa konsep jadual, baris dan lajur. Ia menyimpan datanya dalam dokumen BSON di mana semua data berkaitan ditempatkan bersama dalam satu dokumen.

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah kerangka sumber terbuka yang direka untuk penyimpanan dan memproses jumlah besar data di seluruh kelompok komputer. Ia adalah aplikasi berasaskan Java dan koleksi perisian yang berbeza yang mewujudkan kerangka pemprosesan data. Idea ini adalah untuk memproses data berskala besar pada kos yang munasabah dalam sekurang-kurangnya masa yang mungkin. Hadoop terdiri daripada tiga sumber utama: Sistem Fail Hiralop yang Diagihkan (HDFS), platform pengaturcaraan MapReduce Google, dan keseluruhan ekosistem Hadoop. Ekosistem Hadoop terdiri daripada modul yang membantu untuk memprogram sistem, mengurus dan mengkonfigurasi kumpulan, mengurus dan menyimpan data dalam kelompok dan melaksanakan tugas analitik. Peta HadoopMenyebabkan proses analisis data bantuan data sangat besar dari data berstruktur dan tidak berstruktur. Hadoop adalah cap dagang berdaftar dari Apache Software Foundaton dan MapReduce adalah rangka kerja untuk pemprosesan selari.

Perbezaan antara Hadoop dan MongoDB

Platform

- Walaupun kedua-duanya dianggap penyelesaian data besar, MongoDB pada dasarnya adalah platform tujuan umum yang direka untuk menggantikan atau memperbaiki sistem RDBMS yang ada. MongoDB adalah pangkalan data dokumen sumber terbuka dan salah satu pangkalan data NoSQL terkemuka yang menggunakan dokumen, bukan baris dan jadual, untuk menjadikannya fleksibel, boleh skala, dan cepat. Hadoop, di sisi lain, merupakan kerangka sumber terbuka yang direka untuk penyimpanan dan memproses jumlah data secara besar-besaran di seluruh kelompok komputer. Hadoop tidak dimaksudkan untuk menggantikan sistem RDBMS sedia ada; Malah, ia bertindak sebagai suplemen untuk membantu proses analisis data jumlah besar data berstruktur dan tidak berstruktur.

Seni bina

- Ekosistem Hadoop adalah koleksi alat yang menggunakan atau duduk di sebelah platform pengaturcaraan MapReduce Google dan HDFS (Hadoop Sistem Fail Teragih) untuk menyimpan dan mengatur data, dan menguruskan mesin yang menjalankan Hadoop. HDFS direka untuk akses data streaming. Sebaliknya, MongoDB menawarkan pendekatan yang berbeza; ia berdasarkan kepada Senibina Nexus yang memanfaatkan keupayaan NoSQL sambil mengekalkan asas pangkalan data hubungan. Ia menyimpan data sebagai dokumen dalam perwakilan binari yang dipanggil BSON (Binari JSON) di mana ia biasanya dianjurkan sebagai koleksi.

Kekuatan

- Kekuatan terbesar Hadoop adalah MapReduce. Hari ini Hadoop adalah rangka kerja MapReduce terbaik di pasaran. Konsep di sebalik MapReduce adalah input yang boleh dibahagikan kepada ketulan logik, di mana setiap bahagian boleh diproses secara berasingan oleh tugas peta. Tugas peta boleh dijalankan pada mana-mana nod perhitungan dalam kelompok dan banyak tugas peta dapat berjalan selari di seluruh kelompok. Di sisi lain, MongoDB adalah pangkalan data dokumen yang dapat menangani beban mulai dari MVP dan POC permulaan kepada aplikasi perusahaan dengan beratus-ratus pelayan. MongoDB telah berkembang daripada menjadi penyelesaian pangkalan data khusus kepada pangkalan data NoSQL de facto. Pengertian dokumennya sangat ekspresif dan fleksibel.

Hadoop vs MongoDB: Carta Perbandingan

Ringkasan

Walaupun kedua-duanya agak sama pada dasarnya apa yang mereka lakukan, namun pendekatan mereka terhadap cara mereka melakukannya agak berbeza. MongoDB menyimpan data sebagai dokumen dalam perwakilan binari yang dipanggil BSON, sedangkan dalam Hadoop, data disimpan dalam blok bersaiz tetap dan setiap blok diduplikasi beberapa kali di seluruh sistem. Ekosistem Hadoop adalah kumpulan alat yang menggunakan atau duduk di sebelah platform pengaturcaraan MapReduce Google, sedangkan MongoDB berdasarkan pada Senibina Nexus yang memanfaatkan keupayaan NoSQL sambil mengekalkan asas pangkalan data relasi.