Skillnader mellan Hadoop och MongoDB
Hadoop
Hadoop är en öppen källkodsplattform som används för att lagra och bearbeta den enorma datamängden. Det är en Java-baserad applikation som innehåller ett distribuerat filsystem, resurshantering, databehandling och andra komponenter för ett gränssnitt.
MongoDB
MongoDB är främst byggt för datalagring och hämtning. Det kan också utföra databehandling och skalbarhet. Det är baserat på C ++ och tillhör NoSQL-familjen. Den litar inte på att skapa relationstabeller istället; det lagrar sina register som dokument.
Många företag använder Hadoop och MongoDB-plattformen för att skapa sin egen Big Data-applikation:
- MongoDB använder sin plattform för realtidsoperativ process som hjälper slutanvändare och affärsprocesser.
- Hadoop å andra sidan får informationen från MongoDB; blanda data från olika källor för att producera maskininlärningsmodeller, som MongoDB kommer att använda dem för realtidsprocesser.
Jämförelse mellan Head och Head mellan Hadoop mot MongoDB
Både Hadoop och MongoDB är utmärkta när det gäller datapartitionering och konsistens, men jämfört med RDBMS fungerar det inte bra i datatillgänglighet. Nedan visas topp 9 jämförelsen mellan Hadoop vs MongoDB
Viktiga skillnader mellan Hadoop vs MongoDB
Skillnaderna mellan Hadoop och MongoDB förklaras i punkter som presenteras nedan:
- Hadoop är baserat på Java medan MongoDB har skrivits på C ++ -språk.
- Hadoop är svit med produkter medan MongoDB är en fristående produkt.
- Maskinvarukostnaden för Hadoop är mer eftersom det är en samling olika programvara. Maskinvarukostnaden för MongoDB är dock mindre jämfört med Hadoop.
- Jämfört med Hadoop är MongoDB mer flexibel och kan ersätta befintliga RDBMS. Hadoop kan å andra sidan också utföra alla uppgifter men behöver lägga till annan programvara.
- MongoDB har förmågan att geospatial indexering som är användbar i geospatial analys. Denna funktion är inte lätt tillgänglig i Hadoop.
- Hadoop är bäst för storskaliga behandlingsapplikationer medan MongoDB är bäst för realtidsbrytning av data och bearbetning.
- MongoDB tillhör NoSQL-familjen medan Hadoop använder SQL för bearbetning av data.
- Hadoop är flexibel i formatdata; det kan vara av alla tillgängliga format medan MongoDB endast importerar data från CSV- och JSON-format.
- Hadoop är ett ramverk som kan ha mycket mjukvara för bearbetning medan MongoDB är en databastyp.
Hadoop mot MongoDB jämförelsetabell
| GRUND FÖR Jämförelse | MongoDB | Hadoop |
| RDBMS-system | Det är utformat för att ersätta eller förbättra RDBMS-systemet, förse det med olika användningsfall. | Det är inte avsett att ersätta RDBMS-systemet, men det fungerar som ett komplement som hjälper till att arkivera data eller tillhandahålla viktiga användningsfall. |
| Översikt | Det är faktiskt en databas och skrivs i C ++. | Insamling av olika programvaror som skapar en databehandlingsram. Det är en Java-baserad applikation. |
| Ramverk | Lagrar data i samlingar, varje datafält kan frågas på en gång. 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. |
| Styrka | Det ger en mer robust lösning, mer flexibel än Hadoop. Kan ersätta befintliga RDBMS. | Den största styrkan hos Hadoop är att den är byggd för att hantera Big Data. Det är utmärkt för att hantera batchprocesser och ETL-jobb med lång tid. |
| Designad | Utformad för att bearbeta och analysera en enorm mängd data. | Det är en databas, främst utformad för datalagring och hämtning. |
| Svaghet | Större klagomål angående MongoDB är feltoleransproblem, vilket kan leda till dataförlust. | Det beror främst på 'NameNode', som är den enda punkten för misslyckande |
| Dataformat | Bör vara i CSV- eller JSON-format för att importera data. | Kan vara av alla tillgängliga format, det kan hantera både strukturerad och ostrukturerad data. |
| Hårdvarukostnad | Kostnadseffektivt eftersom det är en enda produkt. | Kostnaden är mer eftersom det är en samling programvara. |
| Minneshantering | Effektivt i hantering av minne som det är skrivet i C ++ | Den har förmågan att optimera rymdutnyttjandet, vilket MongoDB saknar. |
Slutsats
Ovanstående skillnader drar slutsatsen att Hadoop är det bästa valet för en enorm mängd data som kräver stor bearbetning och strukturering av data. MongoDB är bäst för data som kräver realtidsbehandling och hög datatillgänglighet.
- I någon organisation är uppgifterna mycket viktiga, data ökar dag för dag, det är omöjligt att hantera denna enorma datamängd med en enda applikation. Det rekommenderas starkt att för alla organisationer som hanterar Big Data bör använda både Hadoop och MongoDB tillsammans.
- Med alla förslag är det mycket viktigt att veta att både Hadoop och MongoDB inte byggdes för att skryta säkerheten. Båda dessa applikationer innebar att hantera en enorm mängd data med sina utmärkta funktioner och få nackdelar.
- Om dina organisationer har realtidsdata med låg latens eller behöver ta bort befintliga RDBMS helt och starta ett nytt transaktionssystem måste du gå till MongoDB.
- Om din organisation behöver en batchlösning, köra analys medan du fortfarande kan använda SQL och fråga informationen så är Hadoop det bästa alternativet.
- Eftersom Hadoop är känt för att hantera en enorm mängd data som tillhandahåller storskaliga lösningar kan det övervägas för flexibilitet och skalbarhet. Hursomhelst, även MongoDB är utmärkt i sin skalbarhet för att analysera enorm volym av komplexa data och mer effektiv än RDBMS.
- När både Hadoop och MongoDB används så adresserar det varandras svagheter och styrkor.
- Båda plattformarna kan användas som en Big Data-lösning, men det är mycket viktigt att veta om dessa lösningar kan användas och kombineras med din affärsmiljö. När konfigurationen inte görs korrekt skulle det orsaka katastrof för någon av dessa plattformar och deras data.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Hadoop mot MongoDB, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Node JS vs Java jämförelse
- Bästa 6 jämförelser mellan Hadoop Vs SQL
- Skillnaden mellan Hadoop vs Redshift
- Webbapplikationer med MongoDB
- HADOOP vs RDBMS | Vet de 12 användbara skillnaderna
- Hadoop vs Spark: Vilka är fördelarna?
- MongoDB vs PostgreSQL: Skillnader
- Vad är skillnaderna mellan MongoDB och Hadoop
- Fantastisk guide om MongoDB mot Cassandra