Diferenças entre o Hadoop e o MongoDB
Hadoop
O Hadoop é uma plataforma de código aberto, usada para armazenar e processar o enorme volume de dados. É um aplicativo baseado em Java, que contém um sistema de arquivos distribuído, gerenciamento de recursos, processamento de dados e outros componentes para uma interface.
MongoDB
O MongoDB é desenvolvido principalmente para armazenamento e recuperação de dados. Também pode executar processamento de dados e escalabilidade. É baseado em C ++ e pertence à família NoSQL. Ele não depende da criação de tabelas relacionais; ele armazena seus registros como documentos.
Muitas empresas usam a plataforma Hadoop e MongoDB para criar seu próprio aplicativo de Big Data:
- O MongoDB usa sua plataforma para processos operacionais em tempo real, ajudando usuários finais e processos de negócios.
- O Hadoop, por outro lado, obtém os dados do MongoDB; combine os dados de diferentes fontes para produzir modelos de aprendizado de máquina, que o MongoDB os usará para processos operacionais em tempo real.
Comparação cara a cara entre Hadoop e MongoDB
O Hadoop e o MongoDB são excelentes em particionamento e consistência de dados, mas quando comparado ao RDBMS, ele não apresenta bom desempenho na disponibilidade de dados. Abaixo está a top 9 comparação entre Hadoop e MongoDB
Principais diferenças entre Hadoop e MongoDB
As diferenças entre o Hadoop e o MongoDB são explicadas nos pontos apresentados abaixo:
- O Hadoop é baseado em Java, enquanto o MongoDB foi escrito na linguagem C ++.
- O Hadoop é um conjunto de produtos, enquanto o MongoDB é um produto independente.
- O custo de hardware do Hadoop é maior, pois é uma coleção de softwares diferentes. No entanto, o custo de hardware do MongoDB é menor quando comparado ao Hadoop.
- Quando comparado ao Hadoop, o MongoDB é mais flexível e pode substituir o RDBMS existente. O Hadoop, por outro lado, também pode executar todas as tarefas, mas precisa adicionar outro software.
- O MongoDB possui a capacidade de indexação geoespacial, que é útil na análise geoespacial. Esse recurso não está prontamente disponível no Hadoop.
- O Hadoop é melhor para aplicativos de processamento em larga escala, enquanto o MongoDB é melhor para mineração em tempo real de dados e processamento.
- O MongoDB pertence à família NoSQL, enquanto o Hadoop usa SQL para processamento de dados.
- O Hadoop é flexível no formato de dados; pode ser de qualquer formato disponível, enquanto o MongoDB importa apenas dados no formato CSV e JSON.
- O Hadoop é um Framework que pode ter muito software para processamento, enquanto o MongoDB é do tipo Banco de Dados.
Tabela de comparação Hadoop vs MongoDB
| BASE DE COMPARAÇÃO | MongoDB | Hadoop |
| Sistema RDBMS | Ele foi projetado para substituir ou aprimorar o sistema RDBMS, fornecendo uma variedade de casos de uso. | Não se destina a substituir o sistema RDBMS, mas atua como um complemento ajuda no arquivamento de dados ou fornece casos de uso importantes. |
| Esboço | Na verdade, é um banco de dados e está escrito em C ++. | Coleção de software diferente que cria uma estrutura de processamento de dados. É um aplicativo baseado em Java. |
| Estrutura | Armazena dados em coleções; cada campo de dados pode ser consultado de uma só vez. Os dados são armazenados como JSON binário ou BSON e estão disponíveis para consulta, agregação, indexação e replicação. | Consiste em diferentes softwares, os componentes importantes são o Hadoop Distributed File System (HDFS) e o MapReduce. |
| Força | Ele fornece uma solução mais robusta, mais flexível que o Hadoop. Pode substituir o RDBMS existente. | A maior força do Hadoop é que ele foi desenvolvido para lidar com o Big Data. É excelente para lidar com processos em lote e trabalhos ETL de longa duração. |
| Projetado | Projetado para processar e analisar um enorme volume de dados. | É um banco de dados, projetado principalmente para armazenamento e recuperação de dados. |
| Fraqueza | A principal reclamação sobre o MongoDB é a questão da tolerância a falhas, que pode levar à perda de dados. | Depende principalmente do 'NameNode', que é o único ponto de falha |
| Formato de dados | Deve estar no formato CSV ou JSON para importar os dados. | Pode ser de qualquer formato disponível, pode lidar com dados estruturados e não estruturados. |
| Custo de Hardware | Custo efetivo, porque é um único produto. | O custo é mais, pois é uma coleção de software. |
| Manuseio de memória | Eficiente na manipulação de memória, como está escrita em C ++ | Ele tem a capacidade de otimizar a utilização do espaço, o que o MongoDB não possui. |
Conclusão
As diferenças acima concluem que o Hadoop é a melhor opção para um grande volume de dados que exige grande processamento e estruturação de dados. O MongoDB é melhor para dados que requerem processamento em tempo real e alta disponibilidade de dados.
- Em qualquer organização, os dados são muito importantes; os dados aumentam dia após dia, é impossível lidar com esse enorme volume de dados por um único aplicativo. É altamente recomendável que, para qualquer organização que lide com Big Data, use o Hadoop e o MongoDB juntos.
- Com todas as sugestões, é muito importante saber que o Hadoop e o MongoDB não foram criados para se gabar. Ambos os aplicativos destinavam-se a gerenciar um grande volume de dados com seus excelentes recursos e poucas desvantagens.
- Se suas organizações tiverem dados em tempo real de baixa latência ou precisarem remover completamente o RDBMS existente e iniciar um novo sistema transacional, será necessário acessar o MongoDB.
- Se a sua organização precisar de uma solução em lote, executando a análise enquanto ainda puder usar o SQL e consultar os dados, o Hadoop é a melhor opção.
- Como o Hadoop é conhecido por lidar com um grande volume de dados que fornece soluções em larga escala, ele pode ser considerado em termos de flexibilidade e escalabilidade. De qualquer forma, até o MongoDB é excelente em sua escalabilidade para analisar um grande volume de dados complexos e mais eficiente que o RDBMS.
- Quando o Hadoop e o MongoDB são usados, ele aborda os pontos fortes e fracos um do outro.
- Ambas as plataformas podem ser usadas como uma solução de Big Data, mas é muito importante saber se essas soluções podem ser usadas e combinadas com o seu ambiente de negócios. Quando a configuração não for feita corretamente, causaria uma catástrofe para qualquer uma dessas plataformas e seus dados.
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