In diesem Beitrag finden Sie die Hauptunterschiede zwischen MongoDB und Hadoop. Wenn Sie mit Big Data nicht vertraut sind, Sie können das E-Book herunterladen “Lastschrift … ein Big Data“klick hier.
Wenn sich jemand fragt, wie man zwischen wählen soll MongoDB gegen Hadoop zu Big-Data-Projekt, Im Allgemeinen, bevor sie andere Zweifel lösen mussten, z Unterschied zwischen Hadoop und MongoDB? ÖMongoDb und Hadoop können gleichzeitig verwendet werden?
Unterschiede zwischen Mongo DB und Hadoop
Wetter MongoDB, einfacher zu bedienen, verwendet eine native C-Code-Technologie ++, Hadoop verwendet Java und seine Verwendung impliziert eine höhere Komplexität. MongoDB wird oft ausgewählt, um mit Systemen mit hohem Volumen und mäßig großen Datensätzen zu arbeiten, während Hadoop ergibt ein hervorragendes Ergebnis in Kleine Karte im Verhältnis zu Große Daten und auch im Bericht der Datenanalyse.
Trotz der Einschränkungen, die, an sich, impliziert den Mangel an Reife des ersten gegenüber dem zweiten, Dem Hauptnachteil sollte mehr Aufmerksamkeit geschenkt werden, was ist das in deinem fall, jeder Knoten beinhaltet einen einzelnen Thread, Frage, die viele Unternehmen wählen müssen Hadoop, das hat diesen nachteil nicht.
MongoDB vs Hadoop: wer benutzt was
Das dynamische Schema von MongoDB und seine objektorientierte Struktur machen es zu einer guten Wahl für Echtzeitanalysen und Dashboards. Manche Handeln die von seinen Vorteilen verführt wurden, sind:
– Idealista.com, Sie verwenden es, um Ihre Bulletin-Board-Nachrichten zu speichern.
– Craigslist, wo dieses Tool es ermöglicht, Hunderte von Millionen Datensätzen zu archivieren.
– Forbes, das Ihre Beiträge und Daten über Konzernunternehmen speichert.
Apache Hadoop ist eine Open-Source-Softwareplattform, die mit der Technologie von Kleine Karte. Die Innovation, die durch seine Ankunft und seine langjährige Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Große Daten sind einige der Gründe, die viele Institutionen dazu bewegen, sie für ihre Projekte auszuwählen Strafverfolgung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen. Einige von ihnen sind:
- Amazonen
- IBM
- Cloudera
- Wesentlich
- DELL
MongoDB und Hadoop, Warum wählen??
Warum in Betracht ziehen MongoDB gegen Hadoop wenn beide gut in einen typischen Big-Data-Stack passen? Abhängig von den Eigenschaften des durchzuführenden Projekts, Die gute Nachricht ist, dass Sie nicht auswählen sollten. Der Weg dazu ist Verwendung von MongoDB als operatives Echtzeit-Data Warehouse und Hadoop für die Datenverarbeitung und -analyse. Einige Beispiele für Implementierungen sind:
– Batch-Aggregation: wenn eine komplexe Datenaggregation erforderlich ist MongoDB greift zu kurz mit seiner Aggregationsfunktionalität, das reicht nicht, um die Datenanalyse. In Szenarien dieser Art, Hadoop bietet einen leistungsstarken Rahmen, der die Situation dank seiner Reichweite löst. Um diese Partnerschaft zu verwirklichen, müssen Daten aus MongoDB extrahieren (oder andere Datenquellen, wenn Sie eine Lösung mit mehreren Datenquellen entwickeln möchten) zu verarbeiten Sie sie in Hadoop über MapReduce. Das Ergebnis kann zurückgesendet werden an MongoDB, Sicherstellung der Verfügbarkeit für nachfolgende Konsultationen und Analysen.
– Datawarehouse– In einem typischen Produktionsszenario, Daten aus einer Anwendung können in mehreren Datenspeichern gespeichert werden, jeweils mit eigener Abfragesprache und Funktionalität. Um die Komplexität in diesen Szenarien zu reduzieren, Hadoop kann als Data Warehouse verwendet werden und als zentrales Repository für Daten aus verschiedenen Quellen fungieren. In dieser Situation, periodische MapReduce-Arbeiten könnten für die Laden von Daten aus MongoDB in Hadoop. Sobald die MongoDB-Daten, sowie Daten aus anderen Quellen, sind bei Hadoop erhältlich, Datenanalysten haben die Möglichkeit, KarteReduce o cerdo um Abfragen an die größten Datenbanken zu starten, die Daten von MongoDB.
– ETL-Prozesse: Ja ok MongoDB Es kann der Betriebsdatenspeicher einer Anwendung sein, es kann vorkommen, dass es mit anderen koexistieren muss. In dieser Phase, es ist nützlich, die Möglichkeit zu erreichen, Daten von einem Data Warehouse in ein anderes zu verschieben, entweder von der Anwendung selbst in eine andere Datenbank oder umgekehrt. Die Komplexität von a ETL-Verfahren geht über das einfache Kopieren oder Übertragen von Daten hinaus, also kann es sein Hadoop als komplexen ETL-Mechanismus zum Migrieren von Daten verwenden auf verschiedene Weise mit einem oder mehreren MapReduce-Jobs zum Extrahieren, Daten umwandeln und zum Ziel laden. Dieser Ansatz kann verwendet werden, um die Daten zu oder von MongoDB . zu verschieben, nach gewünschtem Ergebnis.
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