Forskjellen mellom MongoDB vs Hadoop
Konseptet startet ikke, og ledet 10gen til å skrape den tilhørende unharness MongoDB som et Open Source-prosjekt. MongoDB vil faktisk bli tenkt på et enormt datasvar, med pris å merke seg at det er ekstremt en generell plattform. Hadoop er ment å kjøres på klynger av artefakt-maskinvare, med strømforbruksdataene i hvilket som helst format, sammen med samlede data fra flere kilder. Hadoop ble en plattform for multiprosessering av datamengder på tvers av klynger av artefakt-maskinvare.
Hva er MongoDB?
MongoDB ble opprinnelig utviklet av bedriftens 10gen i 2007 som en skybasert appmotor som var ment å kjøre forskjellige pakker og tjenester. De hadde utviklet to hovedelementer, Babble (app-motoren) og MongoDB (databasen). Konseptet startet ikke, og ledet 10gen til å skrape den tilhørende unharness MongoDB som et Open Source-prosjekt. MongoDB vil faktisk være gjennomtenkt med et enormt datasvar, med pris å merke seg at det er ekstremt en generell plattform, designet for å utveksle eller forbedre eksisterende RDBMS-systemer, og gi den en sunn type brukstilfeller.
Hvordan fungerer MongoDB?
MongoDB lagrer data i samlinger, hvor det kan spørres om helt forskjellige datafelt en gang. Databasen holdes på som Binary JSON (BSON) og er raskt tilgjengelig for ad-hoc forespørsler, indeksering, replikering og kartredusert aggregering. Database Sharding kan brukes for å tillate distribusjon over flere systemer for horisontal målbarhet PRN. MongoDB er skrevet i C ++ og kan distribueres på en Windows- eller UNIX-operativsystemmaskin, men spesielt med tanke på MongoDB for en tidsperiode med lav tidsforsinkelse kommer, er UNIX-operativsystem et perfekt alternativ av hensyn til styrken. Et primært skille mellom MongoDB mot Hadoop er at MongoDB virkelig er en database, mens Hadoop kan være et utvalg av forskjellige pakkelementer som utgjør en dataprosessramme.
Hva er Hadoop?
I utmerkelse var Hadoop et åpen kildekode-prosjekt fra starten av; opprettet av Doug Cutting (kjent for sitt arbeid med Apache Lucerne, en foretrukket søkekategoriseringsplattform), stammet Hadoop opprinnelig fra et prosjekt kjent som Nutch, open source netcrawler opprettet i 2002. I 2004 introduserte Google tanken på MapReduce. Hadoop er ikke ment som en erstatning for transaksjonelle RDBMS-systemer, men heller som et supplement til dem.
Hvordan fungerer Hadoop?
Hadoop, som tidligere nevnt, kan være et rammeverk bestående av en pakkeordning. De første elementene i Hadoop er Hadoop Distribuert arkiveringssystem (HDFS) og MapReduce som er skrevet i Java. Sekundære elementer er et sett av alternative Apache-varer, inkludert: Hive (for spørringsdata), Pig (for å analysere massive datasett), HBase (kolonneorienteringsdatabase), Oozie (for programmering av Hadoop-jobber), Sqoop (for grensesnitt mot alternativ systemer som Bi, analytics eller RBDMS) og Flume (for aggregering og forbehandling av data). I likhet med MongoDB oppnår Hadoops HBase-database horisontal målbarhet gjennom databeskjæring. Distribusjon av datalagring håndteres av HDFS, med tilknyttet valgfri organisasjon som håndheves med HBase som tildeler data i kolonner (mot den todimensjonale tildelingen av tilknyttet RDBMS i kolonner og rader). data vil deretter bli indeksert (ved bruk av pakke som Solr), spørres med Hive, eller få kjørt mange analyser eller batchjobber på det med valg som er tilgjengelige fra Hadoop-ordningen eller ditt alternativ for plattform for forretningsintelligens.
Sammenligning mellom hodet og hodet mellom MongoDB vs Hadoop (Infographics)
Nedenfor er topp 5-forskjellen mellom MongoDB vs Hadoop 
Viktige forskjeller mellom MongoDB vs Hadoop
Både MongoDB vs Hadoop er populære valg i markedet; la oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom MongoDB vs Hadoop:
- Hadoop er allsidig innen formatdata; det kan være av et hvilket som helst oppnåelig format mens MongoDB kun importerer data fra CSV- og JSON-format.
- MongoDB har kraften i geospatial kategorisering som er nyttig i geospatial analyse. Denne funksjonen er ikke tilgjengelig i Hadoop.
- MongoDB tilhører NoSQL-familien, mens Hadoop bruker SQL for prosessen med data.
- Hadoop er avhengig av Java mens MongoDB er skrevet på C ++ -språket.
- Hadoop er en pakke med varer mens MongoDB kan være et komplett produkt.
- Maskinvareprisen på MongoDB er et mindre beløp sammenlignet med Hadoop.
- Sammenlignet med Hadoop, er MongoDB mye allsidig og erstatter eksisterende RDBMS. Hadoop, på motsatt side, kan utføre alle oppgavene, men bør legge til en alternativ pakke.
- Hadoop kan være et rammeverk som vil ha mye pakke for prosess, mens MongoDB kan være en databasesort.
- Hadoop er best for prosessapplikasjon i stor skala, mens MongoDB er best for gruvedrift av data og prosess.
MongoDB vs Hadoop sammenligningstabell
Den primære sammenligningen mellom MongoDB vs Hadoop diskuteres nedenfor:
|
S.No. | MongoDB |
Hadoop |
|
1 | Det gir mange solide svar, mye allsidig enn Hadoop. Den erstatter eksisterende RDBMS. | Den viktigste styrken til Hadoop er at den er konstruert for å håndtere massive data. Det er fantastisk for å håndtere batchprosesser og langvarige ETL-jobber. |
|
2 | Lagrer data i samlinger, hvert datafelt kan spørres raskt. Data blir holdt på som Binary JSON eller BSON og er tilgjengelige for spørring, aggregering, indeksering og replikering. | Består av forskjellig programvare, de viktige komponentene er Hadoop Distribuert File System (HDFS) og MapReduce. |
|
3 | Det er virkelig en database og er skrevet i C ++ | Innsamling av forskjellige pakker som lager behandlingsrammer. Dets primært baserte Java-program. |
|
4 | Utformet etter metoden og analysert det enorme volumet av data. | Det er en database, primært designet for lagring og gjenfinning av data. |
|
5 | Stor klage knyttet til MongoDB er feiltoleranseproblemer, noe som kan føre til datatap. | Det avhenger hovedsakelig av 'Name Node', det er det eneste formålet med å mislykkes |
Konklusjon - MongoDB vs Hadoop
Gjennom de forskjellige temaene som er nevnt ovenfor under denne sammenligningen av Hadoop og MongoDB som en Big Data-løsning, er det tydelig at en god del analyse og bekymringer bør dukke opp før du foretrekker det som er det beste valget for din organisasjon. Hvis du har behov for prosessdata med lav latensperiode eller prøver å finne mye omfattende svar (for eksempel å pendle din RDBMS eller starte et helt nytt transaksjonssystem), kan MongoDB også være et anstendig alternativ. Hvis du prøver å finne et svar for batch, langvarig analyse mens du fremdeles har muligheten til å stille spørsmål ved data, kan Hadoop være et klart valg.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til de største forskjellene mellom MongoDB vs Hadoop. Her diskuterer vi også MongoDB vs Hadoop viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- MongoDB vs PostgreSQL
- Hadoop vs Cassandra - Amazing Differences
- MongoDB vs Postgres
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 nyttige sammenligninger
- MongoDB vs Oracle: Differences
- MongoDB vs Cassandra: Hva er forskjellene
- MongoDB vs DynamoDB: Hva er fordelene?
- MongoDB vs SQL: Funksjoner