En esta publicación encontrarás las principales diferencias entre MongoDB y Hadoop. Si no está familiarizado con Big Data, puede descargar el libro electrónico «De bit … a Big Data«haciendo clic aquí.
Cuando alguien se pregunta cómo seleccionar entre MongoDB contra Hadoop para Proyecto Big Data, de forma general antes han tenido que solucionar otras dudas como cuál es el diferencia entre Hadoop y MongoDB? oMongoDb y Hadoop se pueden utilizar al mismo tiempo?
Diferencias entre Mongo DB y Hadoop
Tiempo MongoDB, más fácil de utilizar, utiliza una tecnología de código nativo C ++, Hadoop utiliza Java y su uso implica una mayor complejidad. MongoDB se elige a menudo para trabajar con sistemas de gran volumen y conjuntos de datos de tamaño moderado, mientras que Hadoop da un resultado excelente en Mapa reducido con relación a Big data y además en el reporte de la análisis de datos.
Pese a las limitaciones que, en sí mismo, implica la falta de madurez del primero sobre el segundo, se debe prestar mayor atención a su principal inconveniente, que es que en su caso, cada nodoNodo es una plataforma digital que facilita la conexión entre profesionales y empresas en busca de talento. A través de un sistema intuitivo, permite a los usuarios crear perfiles, compartir experiencias y acceder a oportunidades laborales. Su enfoque en la colaboración y el networking hace de Nodo una herramienta valiosa para quienes desean expandir su red profesional y encontrar proyectos que se alineen con sus habilidades y objetivos.... implica un único subproceso, cuestión que necesita muchas compañías optan por Hadoop, que no tiene esta desventaja.
MongoDB vs Hadoop: quién utiliza qué
El esquema dinámicoEl "esquema dinámico" es un concepto que se utiliza en diversas disciplinas, como la psicología y la educación, para describir un modelo flexible de organización del conocimiento. A diferencia de los esquemas estáticos, los esquemas dinámicos permiten la adaptación y actualización constante de la información, facilitando la comprensión y el aprendizaje. Este enfoque promueve la interacción entre ideas, favoreciendo así un pensamiento crítico y creativo.... de MongoDB y su estructura orientada a objetos lo convierten en una buena opción para análisis y cuadros de mando en tiempo real. Algunos Negocio que han sido seducidos por sus ventajas son:
– Idealista.com, lo utiliza para guardar los mensajes de su tablón de anuncios.
– Craigslist, donde esta herramienta posibilita archivar cientos de millones de registros.
– Forbes, que almacena sus posts y datos sobre compañías del grupo con él.
Apache Hadoop es una plataforma de software open source que funciona con la tecnología de Mapa reducido. La innovación que supuso su llegada y su vasta experiencia trabajando con Big data son algunas de las razones que impulsan a muchas instituciones a elegirlas para sus proyectos de procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Algunos de ellos son:
- Amazonas
- IBM
- Cloudera
- Esencial
- DELL
MongoDB y Hadoop, ¿por qué seleccionar?
Por que considerar MongoDB contra Hadoop cuando ambos pueden encajar estupendamente en una pila típica de Big Data? Dependiendo de las características del proyecto a realizar, la buena noticia es que no debes de seleccionar. La forma de hacerlo es usando MongoDB como un almacén de datos operativos en tiempo real y Hadoop para el procesamiento y análisis de datos. Algunos ejemplos de implementaciones son:
– Agregación de lotes: cuando se necesita una agregación de datos compleja MongoDB se queda corta con su funcionalidad de agregación, que no es suficiente para llevar a término la análisis de los datos. En escenarios de este tipo, Hadoop proporciona un potente marco que resuelve la situación gracias a su alcance. Para llevar a término esta asociación, es necesario extraer los datos de MongoDB (u otras fuentes de datos, si se quiere desarrollar una solución multi-fuente de datos) para procesarlos dentro de Hadoop por medio de MapReduceMapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar y generar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Desarrollado por Google, este enfoque Divide el trabajo en tareas más pequeñas, las cuales se distribuyen entre múltiples nodos en un clúster. Cada nodo procesa su parte y luego se combinan los resultados. Este método permite escalar aplicaciones y manejar volúmenes masivos de información, siendo fundamental en el mundo del Big Data..... El resultado se puede enviar de vuelta a MongoDB, asegurando su disponibilidad para posteriores consultas y análisis.
– Almacén de datos– En un escenario de producción típico, los datos de una aplicación pueden vivir en múltiples almacenes de datos, cada uno con su propio lenguaje de consulta y funcionalidad. Para reducir la complejidad en estos escenarios, Hadoop se puede usar como un almacén de datos y actuar como un repositorio centralizado de datos de varias fuentes. En esta situación, se podrían realizar trabajos periódicos de MapReduce para el Carga de datos de MongoDB en Hadoop. Una vez que los datos de MongoDB, así como los datos de otras fuentes, están disponibles desde Hadoop, los analistas de datos disponen la opción de utilizar MapReduce o cerdo para lanzar consultas a las bases de datos más grandes que incorporan datos de MongoDB.
– Procesos ETL: Sí OK MongoDB Puede ser el almacén de datos operativos de una aplicación, puede suceder que tenga que coexistir con otras. En este escenario, es útil lograr la capacidad de mover datos de un almacén de datos a otro, ya sea desde la propia aplicación a otra base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... o viceversa. La complejidad de un Procedimiento ETL excede al de la simple copia o transferencia de datos, por lo que puede ser usar Hadoop como un mecanismo ETL complejo para migrar datos de varias formas por medio de uno o más trabajos de MapReduce para extraer, transformar y cargar datos en el destino. Este enfoque se puede usar para mover los datos hacia o desde MongoDB, según el resultado deseado.
Publicación relacionada:
