Forskellen mellem MongoDB vs Hadoop
Konceptet startede ikke, hvilket førte 10gen til at skrabe den anvendte tilknyttede unharness MongoDB som et Open source-projekt. MongoDB vil faktisk blive tænkt på et enormt datasvar, og dets pris bemærker, at det er ekstremt en generel platform. Hadoop er beregnet til at blive kørt på klynger af artefakthardware med strømforbrugsdataene i ethvert format sammen med samlede data fra flere kilder. Hadoop blev en platform for multiprocessering af massemængder data på tværs af klynger af artefakthardware.
Hvad er MongoDB?
MongoDB blev oprindeligt udviklet af virksomhedens 10gen i 2007 som en skybaseret appmotor, der var beregnet til at køre forskellige pakker og tjenester. De havde udviklet 2 hovedelementer, Babble (app-motoren) og MongoDB (databasen). Konceptet startede ikke, hvilket førte 10gen til at skrabe den anvendte tilknyttede unharness MongoDB som et Open source-projekt. MongoDB vil faktisk være tænkt på et enormt datasvar, og dets pris bemærker, at det er ekstremt en generel platform, designet til at udveksle eller forbedre eksisterende RDBMS-systemer, hvilket giver det en sund type brugssager.
Hvordan fungerer MongoDB?
MongoDB gemmer data i samlinger, inden for hvilke der kan forespørges helt forskellige datafelter én gang. Databasen holdes på som Binary JSON (BSON) og er hurtigt tilgængelig for ad-hoc forespørgsler, indeksering, replikation og kortreduceret aggregering. Databasafskærmning kan anvendes til at tillade distribution på flere systemer til horisontal målbarhed PRN. MongoDB er skrevet i C ++ og kan distribueres på en Windows- eller UNIX-operativsystemmaskine, men især i betragtning af MongoDB for en tidsperiode med lav latenstid kommer, er UNIX-operativsystem et perfekt alternativ af hensyn til styrken. En primær skelnen mellem MongoDB vs Hadoop er, at MongoDB virkelig er en database, hvorimod Hadoop kunne være et udvalg af forskellige pakkelementer, der udgør en dataprocesramme.
Hvad er Hadoop?
Til forskel var Hadoop et open source-projekt fra starten; oprettet af Doug Cutting (kendt for sit arbejde med Apache Lucerne, en foretrukken søgekategoriseringsplatform), stammede Hadoop oprindeligt fra et projekt kendt som Nutch, open source netcrawler oprettet i 2002. I 2004 introducerede Google tanken om MapReduce. Hadoop er ikke ment som en erstatning for transaktionelle RDBMS-systemer, men snarere som et supplement til dem.
Hvordan arbejder Hadoop?
Hadoop kunne som tidligere nævnt være en ramme, der består af en pakkeordning. De første elementer i Hadoop er Hadoop Distribueret arkiveringssystem (HDFS) og MapReduce, der er skrevet i Java. Sekundære elementer er et sæt alternative Apache-varer, herunder: Hive (til forespørgsel om data), Pig (til analyse af massive datasæt), HBase (kolonneorienterende database), Oozie (til programmering af Hadoop-job), Sqoop (til grænseflade med alternativ systemer som Bi, analytics eller RBDMS) og Flume (til aggregering og forarbejdning af data). Ligesom MongoDB opnår Hadoops HBase-database horisontal målbarhed gennem databasafskærmning. Distribution af datalagring håndteres af HDFS, hvor tilknyttet elektiv organisation håndhæves med HBase, der tildeler data i kolonner (mod den todimensionelle allokering af associeret RDBMS i kolonner og rækker). data indekseres derefter (ved brug af pakke som Solr), spørges med Hive, eller der køres adskillige analytiske eller batchjob på det med valg, der kan fås fra Hadoop-skemaet eller dit alternativ til platform for forretningsinformation.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem MongoDB vs Hadoop (Infographics)
Nedenfor er top 5-forskellen mellem MongoDB vs Hadoop 
Vigtigste forskelle mellem MongoDB vs Hadoop
Både MongoDB vs Hadoop er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem MongoDB vs Hadoop:
- Hadoop er alsidig inden for formatdataene; det kan være af et hvilket som helst opnåeligt format, hvorimod MongoDB udelukkende importerer data fra CSV- og JSON-format.
- MongoDB har kraften i geospatial kategorisering, der er nyttig i geospatial analyse. Denne funktion er ikke tilgængelig i Hadoop.
- MongoDB tilhører NoSQL-familien, mens Hadoop bruger SQL til dataprocessen.
- Hadoop er afhængig af Java, mens MongoDB er skrevet på C ++ sproget.
- Hadoop er en pakke med varer, mens MongoDB kunne være et komplet produkt.
- Hardwareprisen på MongoDB er et mindre beløb sammenlignet med Hadoop.
- Sammenlignet med Hadoop er MongoDB meget alsidig, og det erstatter eksisterende RDBMS. Hadoop på den modsatte side kan muligvis udføre alle opgaver, men burde tilføje en alternativ pakke.
- Hadoop kunne være en ramme, der vil have en masse pakke til proces, hvorimod MongoDB kan være en databasesort.
- Hadoop er bedst til procesansøgning i stor skala, mens MongoDB er bedst til mining af data og proces i tidsperioden.
MongoDB vs Hadoop sammenligningstabel
Den primære sammenligning mellem MongoDB vs Hadoop diskuteres nedenfor:
|
S.No. | MongoDB |
Hadoop |
|
1 | Det giver en masse robuste svar, meget alsidig end Hadoop. Det erstatter eksisterende RDBMS. | Den vigtigste styrke ved Hadoop er, at den er konstrueret til at håndtere massive data. Det er vidunderligt til håndtering af batchprocesser og langvarige ETL-job. |
|
2 | Gemmer data i samlinger, alle datafelter kan spørges hurtigt. Data opbevares som Binary JSON eller BSON og er tilgængelige til forespørgsler, sammenlægning, indeksering og replikering. | Består af forskellige software, de vigtige komponenter er Hadoop Distribueret Filsystem (HDFS) og MapReduce. |
|
3 | Det er virkelig en database og er skrevet i C ++ | Indsamling af forskellige pakker, der skaber behandlingsrammer. Dets primært baserede Java-program. |
|
4 | Designet til metoden og analyser den enorme datamængde. | Det er en database, primært designet til datalagring og hentning. |
|
5 | Større klager over MongoDB er fejltoleranceproblemer, hvilket kan resultere i datatab. | Det afhænger hovedsageligt af 'Navneknap', det er det eneste formål med fiasko |
Konklusion - MongoDB vs Hadoop
Gennem de forskellige emner, der er nævnt ovenfor under denne sammenligning af Hadoop og MongoDB som en Big Data-løsning, er det åbenlyst, at en fremragende analyse og bekymring bør dukke op, før du foretrækker, hvilket er det bedste valg for din organisation. Hvis du har behov for procesdata med lav latensperiode eller forsøger at finde en masse omfattende svar (f.eks. Pendling af din RDBMS eller start af et helt nyt transaktionssystem), kan MongoDB også være et anstændigt alternativ. Hvis du prøver at finde et svar til batch, langtidsanalyse, mens du stadig har evnen til at stille spørgsmål til data, kan Hadoop være et klart valg.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til de største forskelle mellem MongoDB vs Hadoop. Her diskuterer vi også MongoDB vs Hadoop nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- MongoDB vs PostgreSQL
- Hadoop vs Cassandra - Fantastiske forskelle
- MongoDB vs Postgres
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 nyttige sammenligninger
- MongoDB vs Oracle: Forskelle
- MongoDB vs Cassandra: Hvad er forskellene
- MongoDB vs DynamoDB: Hvad er fordelene
- MongoDB vs SQL: Funktioner