Diferença entre MongoDB e Hadoop
O conceito não começou, levando a 10gen a desfazer a aplicação do uno-aproveitamento associado MongoDB como um projeto de código aberto. O MongoDB será considerado uma enorme resposta de dados, seu preço observando que é uma plataforma extremamente geral. O Hadoop deve ser executado em clusters de hardware de artefato, com os dados de consumo de energia em qualquer formato, juntamente com dados agregados de várias fontes. O Hadoop se tornou uma plataforma para multiprocessar grandes quantidades de dados entre clusters de hardware de artefato.
O que é o MongoDB?
O MongoDB foi originalmente desenvolvido pela corporação 10gen em 2007 como um mecanismo de aplicativo baseado em nuvem, destinado a executar diferentes pacotes e serviços. Eles desenvolveram dois elementos principais, Babble (o mecanismo de aplicativo) e MongoDB (o banco de dados). O conceito não começou, levando a 10gen a desfazer a aplicação do uno-aproveitamento associado MongoDB como um projeto de código aberto. O MongoDB terá uma enorme resposta de dados, seu preço observando que é uma plataforma extremamente geral, projetada para trocar ou aprimorar sistemas existentes de RDBMS, oferecendo a ele um tipo saudável de casos de uso.
Como o MongoDB funciona?
O MongoDB armazena dados em coleções, nas quais campos de dados totalmente diferentes podem ser consultados uma vez. O banco de dados é mantido como JSON binário (BSON) e pode ser obtido rapidamente para consultas ad-hoc, indexação, replicação e agregação reduzida de mapa. O Sharding do banco de dados pode ser aplicado para permitir a distribuição entre vários sistemas para o PRN de mensurabilidade horizontal. O MongoDB é escrito em C ++ e pode ser implantado em uma máquina com sistema operacional Windows ou UNIX, no entanto, especialmente considerando o MongoDB por um período de baixa latência, o sistema operacional UNIX é uma alternativa perfeita por questão de potência. Uma distinção primária entre MongoDB e Hadoop é que o MongoDB é realmente um banco de dados, enquanto o Hadoop pode ser uma variedade de vários elementos de pacote que formam uma estrutura de processo de dados.
O que é o Hadoop?
Por distinção, o Hadoop era um projeto de código aberto desde o início; criado por Doug Cutting (conhecido por seu trabalho no Apache Lucerne, uma plataforma preferida de categorização de pesquisa), o Hadoop surgiu originalmente de um projeto conhecido como Nutch, rastreador de rede de código aberto criado em 2002. Em 2004, o Google introduziu o pensamento do MapReduce. O Hadoop não pretende substituir os sistemas transacionais RDBMS, mas sim um complemento para eles.
Como o Hadoop funciona?
O Hadoop, como mencionado anteriormente, pode ser uma estrutura composta por um esquema de pacotes. Os primeiros elementos do Hadoop são o sistema de arquivamento distribuído Hadoop (HDFS) e o MapReduce gravado em Java. Os elementos secundários são um conjunto de mercadorias alternativas do Apache, incluindo: Hive (para consultar dados), Pig (para analisar conjuntos de dados massivos), HBase (banco de dados orientado a colunas), Oozie (para programar trabalhos do Hadoop), Sqoop (para interface com alternativas sistemas como Bi, analytics ou RBDMS) e Flume (para agregar e pré-processar dados). Como o MongoDB, o banco de dados HBase do Hadoop realiza mensurabilidade horizontal por meio do sharding do banco de dados. A distribuição do armazenamento de dados é gerenciada pelo HDFS, com a organização eletiva associada imposta pelo HBase que aloca dados em colunas (versus a alocação bidimensional do RDBMS associado em colunas e linhas). os dados serão indexados (através do uso de pacotes como o Solr), consultados com o Hive, ou terão várias análises ou trabalhos em lote executados com seleções obtidas no esquema Hadoop ou na sua alternativa de plataforma de business intelligence.
Comparação cara a cara entre MongoDB vs Hadoop (Infográficos)
Abaixo está a diferença top 5 entre MongoDB x Hadoop 
Principais diferenças entre o MongoDB e o Hadoop
Tanto o MongoDB quanto o Hadoop são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre o MongoDB e o Hadoop:
- O Hadoop é versátil nos dados de formato; pode ter qualquer formato disponível, enquanto o MongoDB importa apenas dados nos formatos CSV e JSON.
- O MongoDB possui o poder da categorização geoespacial que é útil na análise geoespacial. Este recurso não está disponível no Hadoop.
- O MongoDB pertence à família NoSQL, enquanto o Hadoop usa SQL para o processo de dados.
- O Hadoop depende do Java, enquanto o MongoDB foi escrito na linguagem C ++.
- O Hadoop é um conjunto de mercadorias, enquanto o MongoDB pode ser um produto completo.
- O preço do hardware do MongoDB é menor em comparação ao Hadoop.
- Quando comparado ao Hadoop, o MongoDB é muito versátil, substituindo o RDBMS existente. O Hadoop, por outro lado, pode executar todas as tarefas, no entanto, deve adicionar um pacote alternativo.
- O Hadoop pode ser um Framework que terá muitos pacotes por processo, enquanto o MongoDB pode ser do tipo banco de dados.
- O Hadoop é melhor para aplicativos de processos em larga escala, enquanto o MongoDB é melhor para a mineração de dados e processos por período de tempo.
Tabela de comparação MongoDB x Hadoop
A comparação primária entre MongoDB e Hadoop é discutida abaixo:
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S.No. | MongoDB |
Hadoop |
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1 | Ele fornece muitas respostas robustas, muito versáteis do que o Hadoop. Ele substituirá o RDBMS existente. | A força mais importante do Hadoop é que ele foi projetado para lidar com dados massivos. É maravilhoso para lidar com processos em lote e trabalhos ETL de longa duração. |
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2 | Armazena dados em coleções, todos os campos de dados podem ser consultados imediatamente. Os dados são mantidos como JSON binário ou BSON e são acessíveis para consulta, agregação, indexação e replicação. | Consiste em diferentes softwares, os componentes importantes são o Hadoop Distributed File System (HDFS) e o MapReduce. |
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3 | É realmente um banco de dados e está escrito em C ++ | Coleção de vários pacotes que tornam a estrutura de processamento. Seu aplicativo baseado principalmente em Java. |
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4 | Projetado para o método e analisar o imenso volume de dados. | É um banco de dados, projetado principalmente para armazenamento e recuperação de dados. |
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5 | A principal queixa relacionada ao MongoDB é a questão da tolerância a falhas, que pode resultar em perda de dados. | Depende principalmente do 'Nó de nome', ou seja, o único objetivo da falha |
Conclusão - MongoDB vs Hadoop
Através dos vários tópicos mencionados acima durante essa comparação do Hadoop e MongoDB como uma solução de Big Data, é evidente que uma excelente quantidade de análises e preocupações deve surgir antes de se escolher qual é a melhor escolha para sua organização. Se você tiver necessidade de processar dados de períodos de baixa latência ou tentar encontrar muitas respostas abrangentes (como comutação do RDBMS ou iniciar um sistema transacional completamente novo), o MongoDB também pode ser uma alternativa decente. Se você está tentando encontrar uma resposta para análises em lote e de longa execução, embora ainda tenha a capacidade de questionar dados, o Hadoop pode ser uma escolha definitiva.
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