Skillnaden mellan MongoDB vs Hadoop
Konceptet började inte, vilket ledde till att 10gen skrotade den tillhörande tillhörande unharness MongoDB som ett Open Source-projekt. MongoDB kommer faktiskt att tänka på ett enormt datasvar, med dess pris att notera att det är extremt en allmän plattform. Hadoop är tänkt att köras på kluster av artefakt hårdvara, med strömförbrukningsdata i vilket format som helst, tillsammans med aggregerade data från flera källor. Hadoop blev en plattform för multiprocessering av massmängder data över kluster av artefakt-hårdvara.
Vad är MongoDB?
MongoDB utvecklades ursprungligen av företagets 10gen 2007 som en molnbaserad appmotor som var tänkt att köra olika paket och tjänster. De hade utvecklat två huvudelement, Babble (appmotorn) och MongoDB (databasen). Konceptet började inte, vilket ledde till att 10gen skrotade den tillhörande tillhörande unharness MongoDB som ett Open Source-projekt. MongoDB kommer faktiskt att tänka på ett enormt datasvar, och dess pris noterar att det är extremt en allmän plattform, utformad för att utbyta eller förbättra befintliga RDBMS-system, vilket ger det en hälsosam typ av användningsfall.
Hur fungerar MongoDB?
MongoDB lagrar data i samlingar, inom vilka helt olika datafält kan frågas en gång. Databasen hålls på som Binary JSON (BSON) och kan snabbt erhållas för ad-hocfrågor, indexering, replikering och kartor reducerad aggregering. Databasskärmning kan användas för att tillåta distribution över flera system för horisontell mätbarhet PRN. MongoDB är skriven i C ++ och kan distribueras på en Windows- eller UNIX-operativsystemmaskin, men särskilt med tanke på att MongoDB för tidsperiod med låg latens kommer, är UNIX-operativsystem ett perfekt alternativ för styrkans skull. En primär skillnad mellan MongoDB mot Hadoop är att MongoDB verkligen är en databas, medan Hadoop kan vara ett sortiment av olika paketelement som skapar en dataprocessram.
Vad är Hadoop?
Till skillnad var Hadoop ett öppen källkodsprojekt från början; skapad av Doug Cutting (känd för sitt arbete med Apache Lucerne, en föredragen plattform för sökkategorisering), härstammade Hadoop ursprungligen från ett projekt som kallas Nutch, open source netcrawler som skapades 2002. 2004 introducerade Google tanken på MapReduce. Hadoop är inte avsett som en ersättning för transaktionella RDBMS-system, utan snarare som ett komplement till dem.
Hur Hadoop fungerar?
Hadoop, som tidigare nämnts, kan vara ett ramverk som består av ett paketschema. De första delarna av Hadoop är Hadoop Distribuerade arkiveringssystem (HDFS) och MapReduce som skrivs i Java. Sekundära element är en uppsättning av alternativa Apache-varor, inklusive: Hive (för frågeställningar), Pig (för att analysera massiva datamängder), HBase (kolumnorienterande databas), Oozie (för att programmera Hadoop-jobb), Sqoop (för gränssnitt med alternativ system som Bi, analytics eller RBDMS) och Flume (för att aggregera och förbereda data). Liksom MongoDB, uppnår Hadoops HBase-databas horisontell mätbarhet genom databasskärning. Distribution av datalagring hanteras av HDFS, med associerad elektiv organisation som upprätthålls med HBase som fördelar data i kolumner (mot den tvådimensionella allokering av associerad RDBMS i kolumner och rader). data kommer sedan att indexeras (genom användning av paket som Solr), fråga med Hive, eller har flera analys- eller batchjobb körs på det med val som kan erhållas från Hadoop-schemat eller ditt alternativ för plattform för affärsintelligens.
Jämförelse mellan huvud och huvud mellan MongoDB mot Hadoop (Infographics)
Nedan visas topp 5 skillnaden mellan MongoDB vs Hadoop 
Viktiga skillnader mellan MongoDB mot Hadoop
Både MongoDB vs Hadoop är populära val på marknaden; låt oss diskutera några av de stora skillnaderna mellan MongoDB vs Hadoop:
- Hadoop är mångsidig inom formatdata; det kan vara av vilket som helst tillgängligt format medan MongoDB enbart importerar data från CSV- och JSON-format.
- MongoDB har kraften i geospatial kategorisering som är användbar i geospatial analys. Den här funktionen är inte tillgänglig i Hadoop.
- MongoDB tillhör NoSQL-familjen medan Hadoop använder SQL för dataprocessen.
- Hadoop förlitar sig på Java medan MongoDB har skrivits på C ++ -språket.
- Hadoop är en sortiment av varor medan MongoDB kan vara en komplett produkt.
- Maskinvarupriset för MongoDB är ett mindre belopp jämfört med Hadoop.
- Jämfört med Hadoop är MongoDB mycket mångsidig och kommer att ersätta befintliga RDBMS. Hadoop, tvärtom, kan utföra alla uppgifter, men borde lägga till ett alternativt paket.
- Hadoop kan vara ett ramverk som kommer att ha mycket paket för process medan MongoDB kan vara en databas sortering.
- Hadoop är bäst för storskalig processapplikation medan MongoDB är bäst för tidsgranskning av data och process.
MongoDB mot Hadoop jämförelsetabell
Den primära jämförelsen mellan MongoDB mot Hadoop diskuteras nedan:
|
S.No. | MongoDB |
Hadoop |
|
1 | Det ger en hel del robusta svar, mycket mångsidig än Hadoop. Det kommer att ersätta befintliga RDBMS. | Den viktigaste styrkan hos Hadoop är att den är konstruerad för att hantera massiva data. Det är underbart för att hantera batchprocesser och långvariga ETL-jobb. |
|
2 | Lagrar data i samlingarna, alla datafält kan fråges omedelbart. Data lagras som Binary JSON eller BSON och är tillgängliga för fråga, aggregering, indexering och replikering. | Består av olika programvara, de viktiga komponenterna är Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS) och MapReduce. |
|
3 | Det är verkligen en databas och är skriven i C ++ | Insamling av olika paket som gör processen ramverk. Dess Java-baserade applikation. |
|
4 | Utformad efter metoden och analysera den enorma datamängden. | Det är en databas, primärt utformad för datalagring och hämtning. |
|
5 | Större klagomål som rör MongoDB är feltoleransproblem, vilket kan leda till dataförlust. | Det beror huvudsakligen på "Namn Nod", det vill säga det enda syftet med misslyckande |
Slutsats - MongoDB mot Hadoop
Genom de olika ämnen som nämnts ovan under denna jämförelse av Hadoop och MongoDB som en Big Data-lösning, är det uppenbart att en utmärkt analys och problem bör dyka upp innan du föredrar vilket är det bästa valet för din organisation. Om du har behov av processdata med låg latens eller försöker hitta en hel del omfattande svar (som att pendla din RDBMS eller starta ett helt nytt transaktionssystem), kan MongoDB också vara ett anständigt alternativ. Om du försöker hitta ett svar för batch, långsiktig analys medan du fortfarande har förmågan att ifrågasätta data kan Hadoop vara ett definitivt val.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till de bästa skillnaderna mellan MongoDB vs Hadoop. Här diskuterar vi också de viktigaste skillnaderna mellan MongoDB och Hadoop med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- MongoDB vs PostgreSQL
- Hadoop vs Cassandra - Fantastiska skillnader
- MongoDB vs Postgres
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 användbar jämförelse
- MongoDB vs Oracle: Differences
- MongoDB vs Cassandra: Vad är skillnaderna
- MongoDB vs DynamoDB: Vilka är fördelarna?
- MongoDB vs SQL: Funktioner