Forskjeller mellom Hadoop og MongoDB
Hadoop
Hadoop er en åpen kildekode-plattform, som brukes til å lagre og behandle det enorme volumet av data. Det er et Java-basert program, som inneholder et distribuert filsystem, ressursstyring, databehandling og andre komponenter for et grensesnitt.
MongoDB
MongoDB er hovedsakelig bygd for datalagring og gjenfinning. Den kan også utføre databehandling og skalerbarhet. Den er basert på C ++ og tilhører NoSQL-familien. Den er ikke avhengig av å lage relasjonelle tabeller i stedet; den lagrer sine poster som dokumenter.
Mange selskaper bruker Hadoop og MongoDB-plattformen for å lage sin egen Big Data-applikasjon:
- MongoDB bruker sin plattform for sanntids operativ prosess som hjelper sluttbrukere og forretningsprosesser.
- Hadoop derimot får dataene fra MongoDB; bland dataene fra forskjellige kilder for å produsere maskinlæringsmodeller, som MongoDB vil bruke dem til sanntidsoperasjonsprosesser.
Sammenligning fra topp til hodet mellom Hadoop vs MongoDB
Både Hadoop og MongoDB er utmerkede med hensyn til datapartisjonering og konsistens, men når de sammenliknes med RDBMS, fungerer det ikke bra i datatilgjengelighet. Nedenfor er Topp 9-sammenligningen mellom Hadoop vs MongoDB
Viktige forskjeller mellom Hadoop vs MongoDB
Forskjellene mellom Hadoop og MongoDB er forklart i punkter presentert nedenfor:
- Hadoop er basert på Java mens MongoDB er skrevet på C ++ språk.
- Hadoop er Suite of Products mens MongoDB er et frittstående produkt.
- Maskinvarekostnadene for Hadoop er mer, ettersom det er en samling av annen programvare. Maskinvarekostnadene til MongoDB er imidlertid mindre sammenlignet med Hadoop.
- Sammenlignet med Hadoop, er MongoDB mer fleksibel og kan erstatte eksisterende RDBMS. Hadoop på sin side kan også utføre alle oppgavene, men trenger å legge til annen programvare.
- MongoDB har muligheten til geospatial indeksering som er nyttig i geospatial analyse. Denne funksjonen er ikke lett tilgjengelig i Hadoop.
- Hadoop er best for storskala-prosesseringsapplikasjoner, mens MongoDB er best for sanntids mining av data og prosessering.
- MongoDB tilhører NoSQL-familien, mens Hadoop bruker SQL for behandling av data.
- Hadoop er fleksibel i formatdata; den kan være av et hvilket som helst tilgjengelig format mens MongoDB bare importerer data fra CSV- og JSON-format.
- Hadoop er et rammeverk som kan ha mye programvare for behandling, mens MongoDB er en databasetype.
Hadoop vs MongoDB sammenligningstabell
| GRUNN TIL SAMMENLIGNING | MongoDB | Hadoop |
| RDBMS-system | Det er designet for å erstatte eller forbedre RDBMS-systemet, og gi det en rekke forskjellige tilfeller. | Det er ikke ment å erstatte RDBMS-systemet, men det fungerer som et supplement hjelper med å arkivere data eller gi viktige brukssaker. |
| Outline | Det er faktisk en database og er skrevet i C ++. | Innsamling av annen programvare som skaper et databehandlingsrammeverk. Det er et Java-basert program. |
| Work | Lagrer data i samlinger, hvert datafelt kan spørres samtidig. Data lagres som binær 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. |
| Styrke | Det gir en mer robust løsning, mer fleksibel enn Hadoop. Kan erstatte eksisterende RDBMS. | Den største styrken til Hadoop er at den er bygd for å håndtere Big Data. Det er utmerket til å håndtere batchprosesser og langvarige ETL-jobber. |
| utformet | Designet for å behandle og analysere et enormt datamengde. | Det er en database, primært designet for lagring og gjenfinning av data. |
| Svakhet | Stor klage på MongoDB er feiltoleranseproblemer, noe som kan føre til datatap. | Det avhenger hovedsakelig av 'NameNode', som er det eneste feil punktet |
| Dataformat | Bør være i CSV- eller JSON-format for å importere dataene. | Kan være av alle tilgjengelige formater, den kan håndtere både strukturerte og ustrukturerte data. |
| Maskinvarekostnad | Kostnadseffektiv fordi det er et enkelt produkt. | Kostnadene er mer ettersom det er en samling programvare. |
| Håndtering av minne | Effektiv i håndtering av minne som det er skrevet i C ++ | Den har muligheten til å optimalisere romutnyttelsen, noe MongoDB mangler. |
Konklusjon
Ovennevnte forskjeller konkluderer med at Hadoop er det beste valget for et stort datamengde som krever stor behandling og strukturering av data. MongoDB er best for data som krever sanntidsbehandling og høy datatilgjengelighet.
- I en hvilken som helst organisasjon er dataene veldig viktige, data øker dag for dag, det er umulig å håndtere dette enorme volumet av data av en enkelt applikasjon. Det antydes på det sterkeste at for enhver organisasjon som håndterer Big Data, skal benytte seg av både Hadoop og MongoDB sammen.
- Med alle forslagene er det veldig viktig å vite at både Hadoop og MongoDB ikke ble bygget for å skryte av sikkerhet. Begge disse applikasjonene mente å administrere et enormt volum av data med sine utmerkede funksjoner og få ulemper.
- Hvis organisasjonene dine har sanntidsdata med lav latens eller trenger å fjerne eksisterende RDBMS fullstendig og starte et nytt transaksjonssystem, må du gå til MongoDB.
- Hvis organisasjonen din trenger en batch-løsning, kjøre analyser mens du fremdeles kan bruke SQL og spørre dataene, er Hadoop det beste alternativet.
- Siden Hadoop er kjent for å håndtere et stort volum av data som gir løsninger i stor skala, kan det vurderes for fleksibilitet og skalerbarhet. Uansett er til og med MongoDB utmerket i sin skalerbarhet for å analysere stort volum av komplekse data og mer effektivt enn RDBMS.
- Når både Hadoop og MongoDB brukes, adresserer det hverandres svakheter og styrker.
- Begge plattformene kan brukes som en Big Data-løsning, men det er veldig viktig å vite om disse løsningene kan brukes og kombineres med forretningsmiljøet ditt. Når konfigurasjonen ikke gjøres riktig, vil det føre til katastrofe for en av disse plattformene og deres data.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Hadoop vs MongoDB, deres betydning, sammenligning av Head to Head, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Node JS vs Java-sammenligning
- Beste 6 sammenligninger mellom Hadoop Vs SQL
- Forskjellen mellom Hadoop vs Redshift
- Nettapplikasjoner ved bruk av MongoDB
- HADOOP vs RDBMS | Vet de 12 nyttige forskjellene
- Hadoop vs Spark: Hva er fordelene?
- MongoDB vs PostgreSQL: Forskjeller
- Hva er forskjellene på MongoDB vs Hadoop
- Fantastisk guide på MongoDB vs Cassandra