Skillnader mellan MongoDB vs HBase

Databaser spelar en viktig roll i alla organisationer och branscher. Alternativ till dessa växer snabbt och kräver snabbare resultat. För att möta dessa nya krav använder industrier icke-tabellbaserade databaser, vi har MongoDB vs HBase. MongoDB är en icke-relationell databas med öppen källkod. All relaterad information lagras tillsammans för att snabbt komma åt data. HBase, å andra sidan, är skriven i Java och fungerar på Hadoop-ramverket. Det använder ett nyckelvärdespar för att få åtkomst till slumpmässiga mönster som genereras.

Jämförelse mellan huvud och huvud mellan MongoDB vs HBase (Infographics)

Nedan visas de 4 bästa jämförelserna mellan MongoDB vs HBase

Viktiga skillnader mellan MongoDB vs HBase

Både MongoDB vs HBase är populära val på marknaden; låt oss diskutera några av de stora skillnaderna mellan MongoDB och HBase:

HBase vs MongoDB båda är inga SQL-databaser har betydande skillnader. Frågemodellen för MongoDB tillhandahåller olika typer av projektioner, filtrering och sammanlagda funktioner. Hbase har å andra sidan en nyckelvärdesparring för data.

För textsökning ger MongoDB en inbyggd funktion för textindex och i HBas-data replikeras för en sökmotor. MongoDB tillhandahåller tre noder, nämligen primär och sekundär och en för replikering. HBase har 10 noder för mästare, regionservrar, standby-noder, datanoder och zookeeper.

I MongoDB kan partitionering göras med hash, räckvidd och zonskärmning medan HBase endast har hashteknik.

När det gäller säkerhetskopiering och återhämtning har MongoDB Ops manager och Atlas konsekvent som ger snabb säkerhetskopiering och skärvade kluster. HBase tar ögonblicksbilder av data var 60: e sekund på varje nod i klustret.

Grupp av i MongoDB utförs med hjälp av aggregeringsrörledningen och i HBase använder den traditionella Hadoop-kartan.

Jämförelsetabell MongoDB vs HBase

Följande är jämförelsetabellen mellan MongoDB vs HBase

Grunden för jämförelse mellan MongoDB vs HBase MongoDB HBase
Grundläggande skillnad och historiaMongoDB är ett open source dokumentorienterat NoSQL-databasprogram. Den använder JSON-dokument med scheman. Utvecklingen av MongoDB startades 2007 av 10gen programvara. Det är tvärplattform och ger hög tillgänglighet och skalbarhet. Det fungerar på samling och dokumentkoncept. Den använder främst en databas, samling och dokument.HBase är också en öppen källkod, icke-relationellt distribuerad databasmodell. Det utvecklades av Apache Foundation och körs på Hadoop Distribuerat filsystem. Det hade börjat av företaget Powerset eftersom de krävde stora mängder data. Det liknar Googles stora tabell och ger tillgång till enorma mängder data. Det är en del av Hadoop-ekosystemet och datakonsument kan läsa och få tillgång till uppgifterna med HBase.
Installation1) Du kan ladda ner MongoDB från https://www.mongodb.org/downloads

Först måste du se till din Windows-version.

2) När du har laddat ner kan du extrahera mappen mongodb-win32-i386- (version) eller mongodb-win32-x86_64- (version).

3) Gå till kommandotolken och kör under kommandot:

C: \> flytta mongodb-win64- * mongodb 1 dir (s) flyttade. Standardplatsen för den här mappen bör vara C: \ data \ db.

4) Gå nu till papperskorgen i MongoDB-installationsmappen och ställ in sökvägen enligt nedan:

C: \ Users \ XYZ> d:

D: \> cd “konfigurera”

D: \ konfigurera> cd mongodb

D: \ konfigurera \ mongodb> cd bin

D: \ konfigurera \ mongodb \ bin> mongod.exe –dbpath “d: \ konfigurera \ mongodb \ data”

5) Installera MongoDB och installera det med:

apt-get install mongodb-10gen = 2.2.3 och starta MongoDB med:

sudo service mongodbstart

Linux bör konfigureras innan Hadoop installeras. Därför kan detta göras med ssh. Stegen som är involverade i en installation är som nedan:

1) Skapa en användare med kommandona nedan:

$ SU

Lösenord:

#useradd Hadoop

#passwd Hadoop

Ny passwd:

Skriv in nytt passwd

2) Nästa steg involverar ssh-installation och nyckelgenerering. Följande kommandon kan hjälpa dig att skapa ett nyckelvärdespar med ssh.

$ ssh-keygen –t rsa

$ katt ~ /. ssh / id_rsa.pub >> ~ / .ssh / Author_keys

$ chmod 0600 ~ / .ssh / Author_keys

3) Installation av JAVA inkluderar en Java-version av jdk-7u71-Linux-x64.tar.gz. Extrahera detta och flytta det till / usr / local. När detta är gjort, ställ in sökvägen och JAVA_HOME-variablerna i ~ / .bashrc-profilen.

4) Ställ in Hadoop-miljön genom att konfigurera alla filer som hdfs-site.xml, garn-site.xml, core-site.xml, mapred-site.xml

5) Ställ in Hbase i fristående läge genom att konfigurera hbase-nv.sh och hbase-site.xml-filer. Du kan också installera det i Pseudo-läge genom att konfigurera filen hbase-site.xml.

Skapa tabeller och samlingarMongoDB använder databaser, samlingar och dokument för att lagra all data. För att skapa samling måste man använda metoden createCollection ().

Syntax:

db.createCollection (namn, alternativ)

Namn: Namnet på samlingen som måste skapas

Alternativ: Detta är ett valfritt fält och anger minnesstorlek och indexering.

Det frivilliga fältet kan ha följande alternativ:

1) Capped: Det gör det möjligt att samla in tak som har kapacitet att automatiskt skriva över den fasta storleken och de gamla posterna när en maximal storlek har nåtts.

2) autoIndexId: Det skapar ett index automatiskt

3) storlek: Den anger maximala byte för samling i tak.

4) Max: Det garanterar ett maximalt antal tillåtna dokument.

Exempel:

> använd test

bytte till db-test

> db.createCollection ( ”mycollection”)

(“Ok”: 1)

Dessa kan kontrolleras med:

> visa samlingar

min samling

system.indexes

HBase gör det möjligt för användaren att skapa tabeller med hjälp av skapa kommando. Användaren kan ange tabellnamn och kolumner.

Syntax:

skapa "tabellnamn", "kolumnfamilj"

Exempel:

hbase (main): 002: 0> skapa 'emp', 'personuppgifter', 'professional data'

En tabell kan också skapas med JAVA API. Stegen för att skapa det kan vara som:

1) Instantiate HBaseAdmin

Detta kräver konfiguration som en parameter som kommer att instansera respektive konfigurationsklass och överföra den till HBaseAdmin.

Configuration conf = HBaseConfiguration.create ();

HBaseAdmin admin = ny HBaseAdmin (konf);

2) Därefter kan användaren skapa TableDescriptor. HTableDescriptor är klassen som kommer att innehålla tabellnamn och kolumnfamiljer.

// skapa tabellbeskrivning

HTableDescriptor newtable = new HTableDescriptor (toBytes (“Tabellnamn”));

// skapa kolumnfamiljebeskrivare

HColumnDescriptor newfamily = new HColumnDescriptor (toBytes (“kolumnfamilj”));

// lägga till coloumn familj till HTable

table.addFamily (newfamily);

3) Utför via Admin: Med hjälp av metoden createTable () kan vi köra metoden som finns i HBaseAdmin med:

admin.createTable (tabell);

Släpp bord och samlingMetoden för att släppa samling är db.collection.drop som tappar samling i databasen.

Syntax:

db.collection_name.drop ()

För att släppa tabellen i Hbase måste användaren inaktivera tabellen. Detta kan göras enligt nedan:

hbase (main): 018: 0> inaktivera 'emp'

0 rad (er) på 1.4580 sekunder

När en tabell är inaktiverad kan du ta bort tabellen med kommandona nedan:

hbase (main): 019: 0> släpp 'emp'

0 rad (er) på 0, 3060 sekunder

Med regex kan du också ta bort flera tabeller.

Slutsats - MongoDB vs HBase

HBase kan användas när data är i form av ett nyckelvärdespar och har en hög volym data. MongoDB kan å andra sidan användas där användaren vill spåra beteendet hos användaren i en online-applikation. HBase har hög prestanda och skalbarhet medan MongoDB har ett brett spektrum av applikationer som det stöder. Det är användaren som måste bestämma om de vill ha bättre prestanda eller vill stödja olika applikationer

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till de bästa skillnaderna mellan MongoDB och HBase. Här diskuterar vi också de viktigaste skillnaderna mellan MongoDB och HBase med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artikel i HBase vs MongoDB för att lära dig mer -

  1. MongoDB vs Cassandra
  2. HBase vs Cassandra - Top Differences
  3. MongoDB vs PostgreSQL
  4. HDFS vs HBase - Vilken som är bättre
  5. MongoDB vs DynamoDB: Skillnader
  6. MongoDB vs SQL: Vad är DI-referenser