Skirtumas tarp „Hadoop“ ir „MongoDB“

Jau gana ilgą laiką girdime terminą „Big Data“, tačiau kas tai yra „Big Data“? Daiktų, kuriuos sukuria daiktų internetas, skaičius per metus dramatiškai išaugo ir jų skaičius vis didėja. Šios didžiulės apimties duomenų, netinkamų tvarkyti tradiciniais metodais, tvarkymas vadinamas „Big Data“. Tokie duomenys kelia sunkumų tradicinėms RDBMS sistemoms, naudojamoms duomenims saugoti ir apdoroti. Apdorojimo galia, reikalinga saugoti ir apdoroti daug duomenų laiku ir ekonomiškai, yra didžiulė. Norint išspręsti šią problemą, reikalingi nauji ir patobulinti „Big Data“ sprendimai, specialiai sukurti dideliems nestruktūruotiems duomenims apdoroti. Iš daugelio technologijų „Hadoop“ ir „MongoDB“ yra du populiariausi pasirinkimai, kai reikia saugoti ir apdoroti didelius duomenis. Nors abu yra ganėtinai panašūs iš esmės, ką daro, tačiau požiūris į tai, kaip jie daro, yra gana skirtingas. Pažvelkime.

Kas yra „MongoDB“?

„MongoDB“ yra atvirojo kodo dokumentų duomenų bazė, kuri išaugo į faktinę „NoSQL“ duomenų bazę, kurioje yra milijonai vartotojų - nuo mažų startuolių iki „Fortune 500“ kompanijų. Pirmaujančios įmonės ir vartotojų IT įmonės naudojasi „MongoDB“ galimybėmis savo produktuose ir sprendimuose. Parašyta C ++, „MongoDB“ yra įvairiose platformose esanti, į dokumentus orientuota duomenų bazė, kuri efektyviai pašalina SQL schemomis pagrįstų duomenų bazių apribojimus, teikdama aukštą našumą, aukštą prieinamumą ir lengvą mastelio didinimo sprendimus. Tai duomenų bazė, sukurta šiuolaikiniam žiniatinkliui. Kaip ir kitos „NoSQL“ duomenų bazės, „MongoDB“ neatitinka RDBMS principų ir neturi jokių lentelių, eilučių ir stulpelių sąvokų. Savo duomenis jis saugo BSON dokumentuose, kur visi susiję duomenys sudėti į vieną dokumentą.

Kas yra Hadoopas?

„Hadoop“ yra atvirojo kodo sistema, skirta saugoti ir apdoroti didžiulį duomenų kiekį per kompiuterių grupes. Tai yra „Java“ pagrindu sukurtos programos ir įvairios programinės įrangos kolekcija, sukurianti duomenų apdorojimo sistemą. Idėja yra apdoroti didelio masto duomenis už prieinamą kainą per kuo trumpesnį laiką. „Hadoop“ sudaro trys pagrindiniai ištekliai: „Hadoop“ paskirstytų failų sistema (HDFS), „Google“ programa „MapReduce“ programavimo platforma ir visa „Hadoop“ ekosistema. „Hadoop“ ekosistemą sudaro moduliai, kurie padeda programuoti sistemą, valdyti ir konfigūruoti klasterį, tvarkyti ir kaupti duomenis klasteryje bei atlikti analitines užduotis. „Hadoop MapReduce“ padeda duomenų analitikai apdoroti labai didelius tiek struktūrizuotų, tiek nestruktūruotų duomenų kiekius. „Hadoop“ yra registruotasis „Apache Software Foundaton“ prekės ženklas, o „MapReduce“ yra jo paralelinio apdorojimo sistema.

Skirtumas tarp „Hadoop“ ir „MongoDB“

Platforma

- Nors abu yra laikomi dideliais duomenų sprendimais, „MongoDB“ iš esmės yra bendrosios paskirties platforma, skirta pakeisti ar patobulinti esamas RDBMS sistemas. „MongoDB“ yra atvirojo kodo dokumentų duomenų bazė ir viena iš pirmaujančių „NoSQL“ duomenų bazių, naudojanti dokumentus, o ne eilutes ir lenteles, kad jie būtų lankstūs, keičiami ir greitai. Kita vertus, „Hadoop“ yra atvirojo kodo sistema, skirta saugoti ir apdoroti didžiulį duomenų kiekį per kompiuterių grupes. „Hadoop“ nėra skirtas pakeisti esamas RDBMS sistemas; iš tikrųjų tai yra duomenų duomenų analizės proceso priedas, padedantis apdoroti didelius tiek struktūrizuotų, tiek nestruktūrizuotų duomenų kiekius.

Architektūra

- „Hadoop“ ekosistema yra įrankių, kurie naudoja „Google MapReduce“ programavimo platformą ir šalia jos esančią HDFS (Hadoop paskirstytų failų sistema), rinkiniai, skirti duomenims saugoti ir tvarkyti bei „Hadoop“ valdančioms mašinoms valdyti. HDFS yra skirtas srautinei duomenų prieigai. Kita vertus, „MongoDB“ siūlo kitokį požiūrį; ji pagrįsta „Nexus“ architektūra, kuri panaudoja „NoSQL“ galimybes išlaikant reliacinių duomenų bazių pagrindą. Duomenys saugomi kaip dokumentai dvejetainiu pavidalu, vadinamu BSON (dvejetainiu JSON), kur jie paprastai tvarkomi kaip kolekcijos.

Stiprumas

- Didžiausia „Hadoop“ stiprybė yra „MapReduce“. Šiandien „Hadoop“ yra geriausia „MapReduce“ sistema rinkoje. „MapReduce“ idėja yra ta, kad įvestis gali būti padalinta į loginius gabalus, kuriuose kiekvieną fragmentą galima savarankiškai apdoroti žemėlapio užduotimi. Žemėlapio užduotis gali būti vykdoma bet kuriame klasterio skaičiavimo mazge, o kelios žemėlapio užduotys gali būti vykdomos lygiagrečiai klasteriui. Kita vertus, „MongoDB“ yra dokumentų duomenų bazė, galinti valdyti krovinius, pradedant nuo paleisties MVP ir POC ir baigiant įmonių programomis su šimtais serverių. „MongoDB“ išaugo nuo nišinės duomenų bazės sprendimo iki „de facto NoSQL“ duomenų bazės. Jos supratimas apie dokumentus yra išraiškingas ir lankstus.

„Hadoop“ ir „MongoDB“: palyginimo diagrama

Santrauka

Nors abu yra ganėtinai panašūs iš esmės, ką daro, tačiau požiūris į tai, kaip jie daro, yra gana skirtingas. „MongoDB“ saugo duomenis kaip dokumentus dvejetainiame vaizde, vadinamame BSON, tuo tarpu „Hadoop“ duomenys saugomi fiksuoto dydžio blokuose ir kiekviena blokas visoje sistemoje yra kelis kartus dubliuojamas. „Hadoop“ ekosistema yra įrankių, naudojančių „Google MapReduce“ programavimo platformą arba sėdinčios joje, rinkinys, tuo tarpu „MongoDB“, paremta „Nexus“ architektūra, naudojančia „NoSQL“ galimybes išlaikant reliacinių duomenų bazių pagrindą..