Dans cet article, vous trouverez les principales différences entre MongoDB et Hadoop. Si vous n'êtes pas familier avec le Big Data, vous pouvez télécharger le livre électronique “De peu … un Big Data“en cliquant ici.
Quand quelqu'un se demande comment choisir entre MongoDB contre Hadoop à Projet Big Data, En général, avant qu'ils n'aient eu à résoudre d'autres doutes tels que quel est le différence entre Hadoop et MongoDB? OMongoDb et Hadoop peuvent être utilisés en même temps?
Différences entre Mongo DB et Hadoop
Conditions météorologiques MongoDB, plus facile à utiliser, utilise une technologie de code C natif ++, Hadoop utilise Java et son utilisation implique une plus grande complexité. MongoDB souvent choisi pour travailler avec des systèmes à volume élevé et des ensembles de données de taille moyenne, tandis que Hadoop donne un excellent résultat en Petite carte par rapport à Big Data ainsi que dans le rapport du analyse de données.
Malgré les limites que, en soi-même, implique le manque de maturité du premier sur le second, plus d'attention devrait être accordée à son principal inconvénient, c'est quoi dans ton cas, chaque nœud implique un seul thread, question qui a besoin de nombreuses entreprises choisissent Hadoop, qui n'a pas cet inconvénient.
MongoDB contre Hadoop: qui utilise quoi
Le schéma dynamique de MongoDB et sa structure orientée objet en font un bon choix pour l'analyse et les tableaux de bord en temps réel. Certains Accord qui ont été séduits par ses avantages sont:
– Idealista.com, vous l'utilisez pour enregistrer vos messages de babillard.
– Craigslist, où cet outil permet d'archiver des centaines de millions d'enregistrements.
– Forbes, qui stocke vos publications et données sur les sociétés du groupe avec elle.
Apache Hadoop est une plate-forme logicielle open source qui fonctionne avec la technologie de Petite carte. L'innovation apportée par son arrivée et sa vaste expérience de travail avec Big Data sont quelques-unes des raisons qui poussent de nombreuses institutions à les choisir pour leurs projets de poursuite, stockage et analyse de gros volumes de données. Certains d'entre eux sont:
- Amazones
- IBM
- Cloudera
- Essentiel
- DELL
MongoDB et Hadoop, Pourquoi sélectionner?
Pourquoi considérer MongoDB contre Hadoop quand les deux peuvent s'intégrer parfaitement dans une pile Big Data typique? Selon les caractéristiques du projet à réaliser, la bonne nouvelle est que vous ne devez pas sélectionner. La façon de le faire est en utilisant MongoDB comme entrepôt de données opérationnelles en temps réel et Hadoop pour le traitement et l'analyse des données. Quelques exemples d'implémentations sont:
– Agrégation par lots: lorsqu'une agrégation de données complexes est nécessaire MongoDB est insuffisant avec sa fonctionnalité d'agrégation, cela ne suffit pas pour compléter le l'analyse des données. Dans des scénarios de ce type, Hadoop fournit un cadre puissant qui résout la situation grâce à sa portée. Pour mener à bien ce partenariat, besoin d'extraire des données de MongoDB (ou d'autres sources de données, si vous souhaitez développer une solution multi-sources de données) à les traiter dans Hadoop via MapReduce. Le résultat peut être renvoyé à MongoDB, assurer sa disponibilité pour les consultations et analyses ultérieures.
– Entrepôt de données– Dans un scénario de production typique, les données d'une application peuvent résider dans plusieurs magasins de données, chacun avec son propre langage de requête et ses propres fonctionnalités. Pour réduire la complexité dans ces scénarios, Hadoop peut être utilisé comme un entrepôt de données et agir comme un référentiel centralisé de données provenant de diverses sources. Dans cette situation, un travail MapReduce périodique pourrait être effectué pour le Chargement des données de MongoDB dans Hadoop. Une fois les données MongoDB, ainsi que des données provenant d'autres sources, sont disponibles chez Hadoop, les analystes de données ont la possibilité d'utiliser CarteReduce o cerdo pour lancer des requêtes sur les plus grandes bases de données qui intègrent des données de MongoDB.
– Processus ETL: Oui ok MongoDB Il peut s'agir du magasin de données opérationnelles d'une application, il peut arriver qu'il doive coexister avec d'autres. À ce stade, il est utile d'obtenir la capacité de déplacer des données d'un entrepôt de données à un autre, soit de l'application elle-même vers une autre base de données ou vice versa. La complexité d'un Procédure ETL dépasse celui de la simple copie ou transfert de données, donc ça peut être utiliser Hadoop comme mécanisme ETL complexe pour migrer les données de diverses manières en utilisant un ou plusieurs travaux MapReduce pour extraire, transformer et charger les données vers la destination. Cette approche peut être utilisée pour déplacer les données vers ou depuis MongoDB, selon le résultat souhaité.
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