Unterschiede zwischen Hadoop und MongoDB
Hadoop
Hadoop ist eine Open-Source-Plattform, auf der das riesige Datenvolumen gespeichert und verarbeitet wird. Es ist eine Java-basierte Anwendung, die ein verteiltes Dateisystem, Ressourcenverwaltung, Datenverarbeitung und andere Komponenten für eine Schnittstelle enthält.
MongoDB
MongoDB wurde hauptsächlich zum Speichern und Abrufen von Daten entwickelt. Es kann auch Datenverarbeitung und Skalierbarkeit durchführen. Es basiert auf C ++ und gehört zur NoSQL-Familie. Stattdessen müssen keine relationalen Tabellen erstellt werden. es speichert seine Aufzeichnungen als Dokumente.
Viele Unternehmen verwenden die Plattformen Hadoop und MongoDB, um ihre eigene Big Data-Anwendung zu erstellen:
- MongoDB nutzt seine Plattform für Echtzeit-Betriebsprozesse, um Endbenutzern und Geschäftsprozessen zu helfen.
- Hadoop hingegen bezieht die Daten von MongoDB. Mischen Sie die Daten aus verschiedenen Quellen, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die MongoDB für betriebliche Echtzeitprozesse verwendet.
Head to Head Vergleich zwischen Hadoop und MongoDB
Sowohl Hadoop als auch MongoDB zeichnen sich durch eine hervorragende Datenpartitionierung und -konsistenz aus. Im Vergleich zu RDBMS ist die Datenverfügbarkeit jedoch schlecht. Unten ist der Top 9 Vergleich zwischen Hadoop vs MongoDB
Hauptunterschiede zwischen Hadoop und MongoDB
Die Unterschiede zwischen Hadoop und MongoDB werden in den folgenden Punkten erläutert:
- Hadoop basiert auf Java, während MongoDB in C ++ geschrieben wurde.
- Hadoop ist eine Suite von Produkten, während MongoDB ein eigenständiges Produkt ist.
- Die Hardwarekosten von Hadoop sind höher, da es sich um eine Sammlung verschiedener Software handelt. Allerdings sind die Hardwarekosten von MongoDB im Vergleich zu Hadoop geringer.
- Im Vergleich zu Hadoop ist MongoDB flexibler und kann vorhandene RDBMS ersetzen. Andererseits kann Hadoop auch alle Aufgaben ausführen, muss jedoch andere Software hinzufügen.
- MongoDB bietet die Möglichkeit der Geodatenindexierung, die bei der Geodatenanalyse hilfreich ist. Diese Funktion ist in Hadoop nicht ohne weiteres verfügbar.
- Hadoop eignet sich am besten für die Verarbeitung in großem Maßstab, während MongoDB am besten für das Echtzeit-Mining von Daten und die Verarbeitung geeignet ist.
- MongoDB gehört zur NoSQL-Familie, während Hadoop SQL zur Verarbeitung von Daten verwendet.
- Hadoop ist in den Formatdaten flexibel; Es kann jedes verfügbare Format haben, wohingegen MongoDB nur Daten im CSV- und JSON-Format importiert.
- Hadoop ist ein Framework, das viel Software zur Verarbeitung bereitstellt, während MongoDB ein Datenbanktyp ist.
Hadoop vs MongoDB Vergleichstabelle
| VERGLEICHSGRUNDLAGE | MongoDB | Hadoop |
| RDBMS-System | Es wurde entwickelt, um das RDBMS-System zu ersetzen oder zu erweitern und bietet eine Vielzahl von Anwendungsfällen. | Es ist nicht als Ersatz für das RDBMS-System gedacht, dient jedoch als Ergänzung zur Archivierung von Daten oder zur Bereitstellung wichtiger Anwendungsfälle. |
| Gliederung | Es ist eigentlich eine Datenbank und ist in C ++ geschrieben. | Sammlung verschiedener Software, die ein Datenverarbeitungsframework erstellt. Es ist eine Java-basierte Anwendung. |
| Rahmen | Speichert Daten in Sammlungen, jedes Datenfeld kann sofort abgefragt werden. Daten werden als Binary JSON oder BSON gespeichert und stehen zum Abfragen, Aggregieren, Indizieren und Replizieren zur Verfügung. | Die wichtigen Komponenten bestehen aus unterschiedlicher Software und sind das Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce. |
| Stärke | Es bietet eine robustere und flexiblere Lösung als Hadoop. Kann vorhandenes RDBMS ersetzen. | Die größte Stärke von Hadoop ist, dass es für Big Data ausgelegt ist. Es eignet sich hervorragend für die Verarbeitung von Batch-Prozessen und für ETL-Jobs mit langer Laufzeit. |
| Entworfen | Entwickelt für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. | Es handelt sich um eine Datenbank, die in erster Linie zum Speichern und Abrufen von Daten entwickelt wurde. |
| Die Schwäche | Die Hauptbeschwerde in Bezug auf MongoDB ist das Problem der Fehlertoleranz, das zu Datenverlust führen kann. | Dies hängt hauptsächlich vom 'NameNode' ab, der die einzige Fehlerquelle darstellt |
| Datei Format | Sollte im CSV- oder JSON-Format vorliegen, um die Daten zu importieren. | Es kann von jedem verfügbaren Format sein und sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten. |
| Hardware-Kosten | Kostengünstig, weil es sich um ein einzelnes Produkt handelt. | Die Kosten sind mehr als eine Sammlung von Software. |
| Speicherbehandlung | Effizienter Umgang mit Speicher, wie er in C ++ geschrieben ist | Es hat die Fähigkeit, die Raumnutzung zu optimieren, die MongoDB fehlt. |
Fazit
Die obigen Unterschiede lassen darauf schließen, dass Hadoop die beste Wahl für ein großes Datenvolumen ist, das eine umfangreiche Verarbeitung und Strukturierung von Daten erfordert. MongoDB eignet sich am besten für Daten, die eine Echtzeitverarbeitung und eine hohe Datenverfügbarkeit erfordern.
- In jeder Organisation sind die Daten sehr wichtig. Die Datenmenge steigt von Tag zu Tag. Es ist unmöglich, dieses riesige Datenvolumen mit einer einzigen Anwendung zu verarbeiten. Es wird dringend empfohlen, für jede Organisation, die mit Big Data zu tun hat, sowohl Hadoop als auch MongoDB zusammen zu verwenden.
- Bei all den Vorschlägen ist es sehr wichtig zu wissen, dass sowohl Hadoop als auch MongoDB nicht zum Angeben von Sicherheit entwickelt wurden. Diese beiden Anwendungen sollten ein riesiges Datenvolumen mit ihren hervorragenden Funktionen und wenigen Nachteilen verwalten.
- Wenn Ihre Organisationen Echtzeitdaten mit geringer Latenz haben oder vorhandene RDBMS vollständig entfernen und ein neues Transaktionssystem starten müssen, müssen Sie zu MongoDB wechseln.
- Wenn Ihre Organisation eine Batch-Lösung benötigt, Analytics ausgeführt werden soll und trotzdem SQL verwendet und die Daten abgefragt werden können, ist Hadoop die beste Option.
- Da bekannt ist, dass Hadoop eine große Datenmenge verarbeitet, um Lösungen in großem Maßstab bereitzustellen, können Flexibilität und Skalierbarkeit in Betracht gezogen werden. In jedem Fall ist MongoDB in seiner Skalierbarkeit für die Analyse großer Mengen komplexer Daten ausgezeichnet und effizienter als RDBMS.
- Wenn sowohl Hadoop als auch MongoDB verwendet werden, werden die Schwächen und Stärken des anderen angesprochen.
- Beide Plattformen können als Big Data-Lösung verwendet werden. Es ist jedoch sehr wichtig zu wissen, ob diese Lösungen verwendet und mit Ihrer Geschäftsumgebung kombiniert werden können. Wenn die Konfiguration nicht korrekt durchgeführt wird, kann dies zu einer Katastrophe für eine dieser Plattformen und deren Daten führen.
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