Unterschied zwischen MongoDB und Hadoop
Das Konzept begann nicht und führte dazu, dass 10gen das anwendungsbezogene Unharness MongoDB als Open-Source-Projekt verschrottete. MongoDB wird tatsächlich über eine enorme Datenantwort nachdenken, deren Preis feststellt, dass es sich um eine äußerst allgemeine Plattform handelt. Hadoop soll auf Clustern von Artefakthardware ausgeführt werden, wobei die Stromverbrauchsdaten in einem beliebigen Format sowie aggregierte Daten aus mehreren Quellen vorliegen. Hadoop wurde zu einer Plattform für die Verarbeitung großer Datenmengen in Clustern von Artefakthardware.
Was ist MongoDB?
MongoDB wurde ursprünglich von dem Unternehmen 10gen im Jahr 2007 als Cloud-basierte App-Engine entwickelt, mit der verschiedene Pakete und Dienste ausgeführt werden sollten. Sie hatten 2 Hauptelemente entwickelt, Babble (die App-Engine) und MongoDB (die Datenbank). Das Konzept begann nicht und führte dazu, dass 10gen das anwendungsbezogene Unharness MongoDB als Open-Source-Projekt verschrottete. MongoDB wird tatsächlich über eine enorme Datenantwort nachdenken, wobei der Preis feststellt, dass es sich um eine äußerst allgemeine Plattform handelt, mit der vorhandene RDBMS-Systeme ausgetauscht oder verbessert werden können, was eine gesunde Art von Anwendungsfällen ergibt.
Wie funktioniert MongoDB?
MongoDB speichert Daten in Sammlungen, in denen völlig unterschiedliche Datenfelder einmal abgefragt werden können. Die Datenbank wird als Binary JSON (BSON) gespeichert und ist für Ad-hoc-Abfragen, Indizierung, Replikation und Map Reduced Aggregation schnell verfügbar. Database Sharding kann angewendet werden, um die Verteilung auf mehrere Systeme für horizontale Messbarkeit PRN zu ermöglichen. MongoDB ist in C ++ geschrieben und kann auf einem Windows- oder UNIX-Betriebssystemcomputer bereitgestellt werden. Unter Berücksichtigung der geringen Latenz von MongoDB ist das UNIX-Betriebssystem jedoch aus Gründen der Potenz eine perfekte Alternative. Ein Hauptunterschied zwischen MongoDB und Hadoop besteht darin, dass MongoDB wirklich eine Datenbank ist, während Hadoop eine Zusammenstellung verschiedener Paketelemente sein kann, die ein Datenprozess-Framework bilden.
Was ist Hadoop?
Hadoop war von Anfang an ein Open-Source-Projekt. Hadoop wurde von Doug Cutting (bekannt für seine Arbeit an Apache Lucerne, einer bevorzugten Plattform für die Kategorisierung von Suchanfragen) erstellt und stammte ursprünglich aus einem Projekt namens Nutch, einem Open-Source-Netz-Crawler aus dem Jahr 2002. 2004 führte Google MapReduce ein. Hadoop ist nicht als Ersatz für transaktionale RDBMS-Systeme gedacht, sondern als Ergänzung dazu.
Wie funktioniert Hadoop?
Hadoop könnte, wie bereits erwähnt, ein Framework sein, das aus einem Paketschema besteht. Die ersten Elemente von Hadoop sind das in Java geschriebene Hadoop Distributed Filing System (HDFS) und MapReduce. Sekundäre Elemente sind eine Reihe alternativer Apache-Produkte, darunter: Hive (zum Abfragen von Daten), Pig (zum Analysieren großer Datenmengen), HBase (spaltenorientierte Datenbank), Oozie (zum Programmieren von Hadoop-Jobs), Sqoop (zum Herstellen einer Schnittstelle mit Alternative) Systeme wie Bi, Analytics oder RBDMS) und Flume (zur Aggregation und Vorverarbeitung von Daten). Wie MongoDB ermöglicht auch die HBase-Datenbank von Hadoop horizontale Messbarkeit durch Datenbank-Sharding. Die Verteilung des Datenspeichers wird vom HDFS übernommen, wobei die Zuordnung der Daten zu Spalten (im Gegensatz zur zweidimensionalen Zuordnung des zugeordneten RDBMS in Spalten und Zeilen) von der HBase erzwungen wird. Die Daten werden dann indiziert (mithilfe eines Pakets wie Solr), mit Hive abgefragt oder es werden zahlreiche Analyse- oder Batch-Jobs ausgeführt, wobei eine Auswahl aus dem Hadoop-Schema oder Ihrer Alternative zur Business Intelligence-Plattform möglich ist.
Head to Head Vergleich zwischen MongoDB und Hadoop (Infografik)
Unten ist der Top 5 Unterschied zwischen MongoDB vs Hadoop 
Hauptunterschiede zwischen MongoDB und Hadoop
Sowohl MongoDB als auch Hadoop sind auf dem Markt sehr beliebt. Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen MongoDB und Hadoop diskutieren:
- Hadoop ist innerhalb der Formatdaten vielseitig einsetzbar. Es kann ein beliebiges Format haben, wohingegen MongoDB nur Daten im CSV- und JSON-Format importiert.
- MongoDB verfügt über die Fähigkeit zur geografischen Kategorisierung, die bei der geografischen Analyse hilfreich ist. Diese Funktion ist in Hadoop nicht verfügbar.
- MongoDB gehört zur NoSQL-Familie, während Hadoop SQL für den Datenprozess verwendet.
- Hadoop setzt auf Java, während MongoDB in der Sprache C ++ geschrieben wurde.
- Hadoop ist eine Warensuite, während MongoDB ein vollständiges Produkt sein könnte.
- Der Hardware-Preis von MongoDB ist im Vergleich zu Hadoop etwas geringer.
- Im Vergleich zu Hadoop ist MongoDB sehr vielseitig und ersetzt vorhandene RDBMS. Hadoop hingegen kann alle Aufgaben ausführen, sollte jedoch ein alternatives Paket hinzufügen.
- Hadoop könnte ein Framework sein, das eine Menge Pakete für Prozesse enthält, während MongoDB eine Datenbanksorte sein könnte.
- Hadoop eignet sich am besten für umfangreiche Prozessanwendungen, während MongoDB am besten für das Time Period Mining von Daten und Prozessen geeignet ist.
MongoDB vs Hadoop Vergleichstabelle
Der primäre Vergleich zwischen MongoDB und Hadoop wird im Folgenden erörtert:
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S.No. | MongoDB |
Hadoop |
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1 | Es bietet viele robuste Antworten, viel vielseitiger als Hadoop. Es wird vorhandenes RDBMS ersetzen. | Die wichtigste Stärke von Hadoop ist, dass es für den Umgang mit massiven Daten ausgelegt ist. Es ist wunderbar für die Abwicklung von Batch-Prozessen und lang laufenden ETL-Jobs. |
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2 | Speichert Daten in Sammlungen, alle Datenfelder können zeitnah abgefragt werden. Daten werden als Binary JSON oder BSON gespeichert und können abgefragt, aggregiert, indiziert und repliziert werden. | Die wichtigen Komponenten bestehen aus unterschiedlicher Software und sind das Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce. |
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3 | Es ist wirklich eine Datenbank und ist in C ++ geschrieben | Sammlung von verschiedenen Paketen, die Verarbeitungsrahmen bilden. Seine Java-basierte Anwendung. |
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4 | Auf die Methode abgestimmt und das immense Datenvolumen analysiert. | Es ist eine Datenbank, die in erster Linie zum Speichern und Abrufen von Daten entwickelt wurde. |
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5 | Das Hauptproblem in Bezug auf MongoDB ist das Problem der Fehlertoleranz, das zu Datenverlust führen kann. | Es kommt hauptsächlich auf 'Name Node' an, das ist der einzige Grund des Scheiterns |
Fazit - MongoDB vs Hadoop
Anhand der verschiedenen Themen, die oben bei diesem Vergleich von Hadoop und MongoDB als Big-Data-Lösung erwähnt wurden, wird deutlich, dass eine Vielzahl von Analysen und Bedenken zutage treten sollten, bevor Sie entscheiden, welche die beste Wahl für Ihr Unternehmen ist. MongoDB ist auch eine gute Alternative, wenn Sie Daten für einen Zeitraum mit geringer Latenz verarbeiten müssen oder umfassende Antworten suchen (z. B. RDBMS kommutieren oder ein komplett neues Transaktionssystem einführen). Wenn Sie versuchen, eine Antwort auf Batch-Analysen mit langer Laufzeit zu finden, obwohl Sie immer noch die Möglichkeit haben, Daten in Frage zu stellen, ist Hadoop möglicherweise die richtige Wahl.
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