Різниця між MongoDB і Hadoop

Концепція не розпочалася, що призвело до того, що 10 генеруватимуть загрозу застосуванню асоційованого unharness MongoDB як проекту з відкритим кодом. MongoDB насправді задумається про величезну відповідь даних, його ціна, зазначивши, що це надзвичайно загальна платформа. Hadoop призначений для роботи на кластерах обладнання для артефактів, з даними про споживання енергії у будь-якому форматі разом із сукупними даними з багатьох джерел. Hadoop став платформою для багатопроцесорної масової кількості даних у кластерах апаратних засобів артефакту.

Що таке MongoDB?

MongoDB спочатку був розроблений корпоративним 10gen у 2007 році як хмарний движок додатків, який мав на меті запускати різні пакети та послуги. Вони розробили два основні елементи: Babble (двигун додатків) та MongoDB (база даних). Концепція не розпочалася, що призвело до того, що 10 генеруватимуть загрозу застосуванню асоційованого unharness MongoDB як проекту з відкритим кодом. MongoDB насправді продумає величезну відповідь даних, його ціна зазначила, що це надзвичайно загальна платформа, призначена для обміну або вдосконалення існуючих систем RDBMS, надаючи їй здоровий тип використання.

Як працює MongoDB?

MongoDB зберігає дані у колекціях, у межах яких абсолютно різні запити можуть бути запитувані один раз. База даних підтримується як Binary JSON (BSON) і швидко доступна для спеціальних запитів, індексації, реплікації та агрегації з зменшеною картою. Шардування баз даних може бути застосована для дозволу розповсюдження в декількох системах для горизонтального вимірювання PRN. MongoDB написаний на C ++ і може бути розгорнутий на машині операційної системи Windows або UNIX, однак, особливо враховуючи, що MongoDB для низького періоду часу настає, операційна система UNIX є ідеальною альтернативою заради потенції. Основна відмінність між MongoDB та Hadoop полягає в тому, що MongoDB - це справді база даних, тоді як Hadoop може бути асортиментом різних пакетних елементів, які складають структуру даних.

Що таке Hadoop?

На відміну, Hadoop був проектом з відкритим кодом з самого початку; створений Doug Cutting (відомий своєю роботою над Apache Lucerne, бажаною платформою для категоризації пошуку), Hadoop спочатку походить від проекту, відомого як Nutch, мережевого гусеничного коду з відкритим кодом, створеного в 2002 році. У 2004 році Google представив думку MapReduce. Hadoop не передбачається заміною транзакційних систем RDBMS, а скоріше як доповнення до них.

Як працює Hadoop?

Як згадувалося раніше, Hadoop може бути рамкою, що складається з пакетної схеми. Перші елементи Hadoop - це система розподілу файлів Hadoop (HDFS) та MapReduce, написана на Java. Вторинні елементи - це набір альтернативних товарів Apache, включаючи: вулик (для запитів даних), свиню (для аналізу масивних наборів даних), HBase (база даних, орієнтуючої на колонки), Oozie (для програмування завдань Hadoop), Sqoop (для взаємодії з альтернативою такі системи, як Bi, аналітика або RBDMS) і Flume (для агрегації та попередньої обробки даних). Як і у MongoDB, база даних HBado Hadoop досягає горизонтальної вимірюваності за рахунок загострення баз даних. Розподілом зберігання даних займається HDFS, з асоційованою виборчою організацією, виконаною з HBase, яка розподіляє дані в стовпці (проти двовимірного розподілу асоційованої RDBMS у стовпцях та рядках). Дані буде індексовано (за допомогою пакета, як Solr), запитується у Hive, або будуть виконуватись численні аналітичні чи пакетні завдання, за допомогою яких можна отримати вибір за схемою Hadoop або альтернативою платформи бізнес-аналітики.

Порівняння «голова до голови» між MongoDB і Hadoop (Інфографіка)

Нижче наведено 5 найкращих різниць між MongoDB і Hadoop

Ключові відмінності між MongoDB і Hadoop

І MongoDB проти Hadoop є популярним вибором на ринку; обговоримо деякі основні відмінності між MongoDB і Hadoop:

  • Hadoop є універсальним у форматі даних; він може мати будь-який доступний формат, тоді як MongoDB імпортує виключно дані формату CSV та JSON.
  • MongoDB має силу геопросторової категоризації, яка є корисною для геопросторового аналізу. Ця функція недоступна в Hadoop.
  • MongoDB належить до сімейства NoSQL, тоді як Hadoop використовує SQL для обробки даних.
  • Hadoop покладається на Java, тоді як MongoDB написаний мовою C ++.
  • Hadoop - це набір товарів, тоді як MongoDB може бути повноцінним продуктом.
  • Ціна апаратури MongoDB менша за порівняно з Hadoop.
  • У порівнянні з Hadoop, MongoDB є багато універсальним, він замінить існуючі RDBMS. Hadoop, навпаки, може виконувати всі завдання, однак, слід додати альтернативний пакет.
  • Hadoop міг би бути рамкою, в якій буде багато пакету для обробки, тоді як MongoDB може бути родом бази даних.
  • Hadoop найкращий для широкомасштабного застосування процесів, тоді як MongoDB найкращий для видобутку даних та процесів у часовий період.

Порівняльна таблиця MongoDB проти Hadoop

Основне порівняння між MongoDB і Hadoop розглянуто нижче:

S.No.

 MongoDB

Hadoop

1

Він надає багато надійних відповідей, багато універсальних, ніж Hadoop. Він замінить існуючі RDBMS.Найголовніша сила Hadoop полягає в тому, що він розроблений для обробки масивних даних. Це чудово для обробки пакетних процесів і тривалих завдань ETL.

2

Зберігає дані в колекціях, усі поля даних можуть бути запитувані негайно. Дані зберігаються як Binary JSON або BSON і є доступними для запитів, агрегації, індексації та реплікації.Складається з різних програм, важливими компонентами є розподілена файлова система Hadoop (HDFS) та MapReduce.

3

Це справді база даних і написана на C ++Колекція різноманітних пакетів, що створюють рамки обробки. Її Java основна програма.

4

Розроблений для методу та аналізує величезний обсяг даних.Це база даних, в основному призначена для зберігання та пошуку даних.

5

Основна скарга, пов’язана з MongoDB, - це проблема вірогідності, яка може призвести до втрати даних.В основному це залежить від "Імені вузла", тобто єдиною метою відмови

Висновок - MongoDB проти Hadoop

Через різні теми, згадані вище під час порівняння Hadoop та MongoDB як рішення Big Data, очевидно, що відмінний аналіз та проблеми повинні вийти на поверхню, перш ніж віддати перевагу, який є найкращим вибором для вашої організації. Якщо у вас є потреби в даних щодо періоду часу з низькою затримкою або ви намагаєтеся знайти багато всебічної відповіді (наприклад, комутацію RDBMS або створення абсолютно нової транзакційної системи), MongoDB також може бути гідною альтернативою. Якщо ви намагаєтеся знайти відповідь на пакетну, тривалу аналітику, тоді як все ще маєте змогу ставити під сумнів дані, то Hadoop може стати певним вибором.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом щодо найкращих відмінностей між MongoDB і Hadoop. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності MongoDB проти Hadoop з інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. MongoDB проти PostgreSQL
  2. Хадоп проти Кассандри - Дивовижні відмінності
  3. MongoDB проти Postgres
  4. Big Data vs Apache Hadoop - 4 корисні порівняння
  5. MongoDB проти Oracle: відмінності
  6. MongoDB vs Cassandra: Які відмінності
  7. MongoDB проти DynamoDB: Які переваги
  8. MongoDB vs SQL: Особливості

Категорія:

Інструменти веб-розробки