Разлики между Hadoop и MongoDB
Hadoop
Hadoop е платформа с отворен код, която се използва за съхраняване и обработка на огромния обем данни. Това е Java-базирано приложение, което съдържа разпределена файлова система, управление на ресурси, обработка на данни и други компоненти за интерфейс.
MongoDB
MongoDB е основно изграден за съхранение и извличане на данни. Той може също така да извършва обработка на данни и мащабируемост. Той се основава на C ++ и принадлежи към семейството на NoSQL. Вместо това не разчита на създаване на релационни таблици; тя съхранява своите записи като документи.
Много компании използват Hadoop и MongoDB платформа, за да създадат собствено приложение за големи данни:
- MongoDB използва своята платформа за оперативен процес в реално време, помагайки на крайните потребители и бизнес процесите.
- Hadoop, от друга страна, получава данните от MongoDB; смесват данните от различни източници, за да създадат модели за машинно обучение, които MongoDB ще ги използва за оперативни процеси в реално време.
Сравнение между главата на Hadoop срещу MongoDB
Както Hadoop, така и MongoDB са отлични в разделянето на данни и последователността, но в сравнение с RDBMS, той не се представя добре по отношение на достъпността на данните. По-долу е топ 9 сравнението между Hadoop срещу MongoDB
Ключови разлики между Hadoop срещу MongoDB
Разликите между Hadoop и MongoDB са обяснени в точки, представени по-долу:
- Hadoop е базиран на Java, докато MongoDB е написан на C ++ език.
- Hadoop е пакет от продукти, докато MongoDB е самостоятелен продукт.
- Цената на хардуера на Hadoop е повече, тъй като е колекция от различен софтуер. Цената на хардуера на MongoDB обаче е по-малка в сравнение с Hadoop.
- В сравнение с Hadoop, MongoDB е по-гъвкав, може да замени съществуващите RDBMS. Hadoop, от друга страна, също може да изпълнява всички задачи, но трябва да добавите друг софтуер.
- MongoDB има способността на геопространствено индексиране, което е полезно при геопространствен анализ. Тази функция не е лесно достъпна в Hadoop.
- Hadoop е най-доброто за приложение за обработка с големи мащаби, докато MongoDB е най-доброто за Mining в реално време на данни и обработка.
- MongoDB принадлежи към семейството на NoSQL, докато Hadoop използва SQL за обработка на данни.
- Hadoop е гъвкав във форматните данни; той може да бъде във всеки наличен формат, докато MongoDB импортира само данни от формат CSV и JSON.
- Hadoop е рамка, която може да има много софтуер за обработка, докато MongoDB е тип база данни.
Hadoop vs MongoDB Таблица за сравнение
| ОСНОВА ЗА СРАВНЕНИЕ | MongoDB | Hadoop |
| RDBMS система | Той е предназначен да замени или подобри системата RDBMS, предоставяйки й различни случаи на употреба. | Той не е предназначен да замени системата RDBMS, но действа като допълнение помага при архивиране на данни или предоставя важни случаи на използване. |
| очертание | Всъщност това е база данни и е написана на C ++. | Колекция от различен софтуер, който създава рамка за обработка на данни. Това е Java-базирано приложение. |
| рамка | Съхранява данни в колекции, всяко поле за данни може да бъде заявено наведнъж. Данните се съхраняват като Binary JSON или BSON и са достъпни за запитвания, агрегиране, индексиране и репликация. | Състои се от различен софтуер, важните компоненти са разпределената файлова система (HDFS) и Hadoop и MapReduce. |
| сила | Той предлага по-здраво решение, по-гъвкаво от Hadoop. Може да замени съществуващите RDBMS. | Най-голямата сила на Hadoop е, че е създаден да борави с Big Data. Той е отличен за работа с партидни процеси и дългосрочни ETL задачи. |
| проектиран | Създаден за обработка и анализ на огромен обем от данни. | Това е база данни, предназначена основно за съхранение и извличане на данни. |
| Слабост | Основното оплакване по отношение на MongoDB е проблем за толерантност, който може да доведе до загуба на данни. | Зависи главно от 'NameNode', което е единствената точка на провал |
| Формат на данните | Трябва да е във формат CSV или JSON, за да импортирате данните. | Може да има всякакви налични формати, може да обработва както структурирани, така и неструктурирани данни. |
| Хардуерна цена | Ефективно, защото е един продукт. | Цената е повече, тъй като е колекция от софтуер. |
| Работа с паметта | Ефективен при работа с памет, както е написано в C ++ | Той има способността да оптимизира оползотворяването на пространството, което липсва на MongoDB. |
заключение
Горните разлики стигат до заключението, че Hadoop е най-добрият избор за огромен обем от данни, който изисква голяма обработка и структуриране на данни. MongoDB е най-подходящ за данни, които изискват обработка в реално време и висока наличност на данни.
- Във всяка организация данните са много важни, данните се увеличават с всеки изминал ден е невъзможно да се борави с този огромен обем от данни с едно приложение. Силно се препоръчва за всяка организация, боравеща с Big Data, да използва едновременно Hadoop и MongoDB.
- С всички предложения е много важно да знаем, че и Hadoop, и MongoDB не са създадени, за да се хвалят със сигурност. И двете приложения имат за цел да управляват огромен обем от данни с техните отлични функции и малко недостатъци.
- Ако вашите организации имат данни в реално време с ниска латентност или е необходимо да премахнете напълно съществуващите RDBMS и да стартирате нова транзакционна система, тогава трябва да отидете в MongoDB.
- Ако вашата организация се нуждае от пакетно решение, изпълнявайки анализи, докато все още е в състояние да използва SQL и да запитва данните, тогава Hadoop е най-добрият вариант.
- Тъй като е известно, че Hadoop борави с огромен обем от данни, предоставяйки широкомащабни решения, може да се счита за гъвкавост и мащабируемост. Така или иначе дори MongoDB е отличен в своята мащабируемост за анализ на огромен обем от сложни данни и по-ефективен от RDBMS.
- Когато се използват както Hadoop, така и MongoDB, той адресира един друг слабостите и силните страни.
- И двете платформи могат да се използват като решение за големи данни, но е много важно да знаете дали тези решения могат да бъдат използвани и комбинирани с вашата бизнес среда. Когато конфигурацията не е извършена правилно, това може да доведе до катастрофа за която и да е от тези платформи и техните данни.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Hadoop срещу MongoDB, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Сравнение на Node JS срещу Java
- Най-добри 6 сравнения между Hadoop Vs SQL
- Разлика между Hadoop срещу Redshift
- Уеб приложения, използващи MongoDB
- HADOOP срещу RDBMS | Познайте 12-те полезни разлики
- Hadoop срещу Spark: Какви са предимствата
- MongoDB срещу PostgreSQL: Разлики
- Какви са разликите между MongoDB и Hadoop
- Невероятно ръководство за MongoDB срещу Cassandra