Différence entre MongoDB et Hadoop
Le concept n'a pas commencé, ce qui a conduit 10gen à abandonner le non-harnachement associé MongoDB en tant que projet open source. MongoDB sera en fait pensé à une énorme réponse de données, son prix notant qu'il s'agit d'une plate-forme extrêmement générale. Hadoop est conçu pour être exécuté sur des clusters de matériel d'artefact, avec les données de consommation d'énergie dans n'importe quel format, ainsi que des données agrégées provenant de plusieurs sources. Hadoop est devenu une plate-forme pour le multitraitement de quantités massives de données à travers des clusters de matériel d'artefact.
Qu'est-ce que MongoDB?
MongoDB a été développé à l'origine par la société 10gen en 2007 en tant que moteur d'application basé sur le cloud et destiné à exécuter différents packages et services. Ils avaient développé 2 éléments principaux, Babble (le moteur d'application) et MongoDB (la base de données). Le concept n'a pas commencé, ce qui a conduit 10gen à abandonner le non-harnachement associé MongoDB en tant que projet open source. MongoDB sera en fait pensé à une énorme réponse de données, son prix notant qu'il s'agit d'une plate-forme extrêmement générale, conçue pour échanger ou améliorer les systèmes SGBDR existants, lui donnant un type sain de cas d'utilisation.
Comment fonctionne MongoDB?
MongoDB stocke les données dans des collections, dans lesquelles des champs de données totalement différents peuvent être interrogés une fois. La base de données est conservée en tant que JSON binaire (BSON) et peut être rapidement obtenue pour les requêtes ad hoc, l'indexation, la réplication et l'agrégation Map Reduced. Le partage de la base de données peut être appliqué pour permettre la distribution sur plusieurs systèmes pour une PRN de mesure horizontale. MongoDB est écrit en C ++ et peut être déployé sur une machine du système d'exploitation Windows ou UNIX, mais compte tenu particulièrement de MongoDB pour la période de faible latence, le système d'exploitation UNIX est une alternative parfaite pour le bien de la puissance. Une distinction principale entre MongoDB et Hadoop est que MongoDB est vraiment une base de données, tandis que Hadoop pourrait être un assortiment de divers éléments de package qui constituent un cadre de traitement de données.
Qu'est-ce que Hadoop?
En distinction, Hadoop était un projet open source depuis le début; créé par Doug Cutting (connu pour son travail sur Apache Lucerne, une plate-forme de catégorisation de recherche préférée), Hadoop est originaire d'un projet appelé Nutch, crawler net open source créé en 2002. En 2004, Google a introduit la pensée de MapReduce. Hadoop n'est pas destiné à remplacer les systèmes SGBDR transactionnels, mais plutôt à les compléter.
Comment fonctionne Hadoop?
Hadoop, comme mentionné précédemment, pourrait être un cadre composé d'un schéma de package. Les premiers éléments de Hadoop sont le système de classement distribué Hadoop (HDFS) et MapReduce qui est écrit en Java. Les éléments secondaires sont un ensemble de produits Apache alternatifs, notamment: Hive (pour interroger des données), Pig (pour analyser des ensembles de données massifs), HBase (base de données d'orientation de colonnes), Oozie (pour programmer des travaux Hadoop), Sqoop (pour interfacer avec des alternatives) systèmes comme Bi, analytics ou RBDMS) et Flume (pour l'agrégation et le prétraitement des données). Comme MongoDB, la base de données HBase de Hadoop réalise une mesurabilité horizontale grâce au partage de base de données. La distribution du stockage des données est gérée par le HDFS, avec l'organisation élective associée appliquée avec HBase qui alloue les données dans les colonnes (par rapport à l'allocation bidimensionnelle du SGBDR associé dans les colonnes et les lignes). les données seront ensuite indexées (via l'utilisation d'un package comme Solr), interrogées avec Hive, ou exécutées de nombreuses analyses ou tâches par lots avec des sélections pouvant être obtenues à partir du schéma Hadoop ou de votre alternative à la plateforme de Business Intelligence.
Comparaison Face à Face entre MongoDB vs Hadoop (Infographie)
Ci-dessous est la différence entre les 5 meilleurs MongoDB vs Hadoop 
Différences clés entre MongoDB et Hadoop
MongoDB vs Hadoop sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre MongoDB vs Hadoop:
- Hadoop est polyvalent dans les données de format; il peut être de n'importe quel format pouvant être obtenu alors que MongoDB importe uniquement des données au format CSV et JSON.
- MongoDB a le pouvoir de catégorisation géospatiale qui est utile dans l'analyse géospatiale. Cette fonctionnalité n'est pas disponible dans Hadoop.
- MongoDB appartient à la famille NoSQL alors que Hadoop utilise SQL pour le traitement des données.
- Hadoop s'appuie sur Java alors que MongoDB a été écrit en langage C ++.
- Hadoop est une suite de marchandises alors que MongoDB pourrait être un produit complet.
- Le prix du matériel de MongoDB est un montant inférieur à celui de Hadoop.
- Comparé à Hadoop, MongoDB est très polyvalent, il remplacera les SGBDR existants. Hadoop, en revanche, peut effectuer toutes les tâches, cependant, devrait ajouter un package alternatif.
- Hadoop pourrait être un Framework qui aura beaucoup de packages pour le processus alors que MongoDB pourrait être un tri de base de données.
- Hadoop est le meilleur pour les applications de processus à grande échelle tandis que MongoDB est le meilleur pour l'exploration de données et de processus sur une période de temps.
Tableau de comparaison MongoDB vs Hadoop
La comparaison principale entre MongoDB et Hadoop est discutée ci-dessous:
|
S.No. | MongoDB |
Hadoop |
|
1 | Il fournit beaucoup de réponses robustes, beaucoup de polyvalence, puis Hadoop. Il remplacera le SGBDR existant. | La force la plus importante de Hadoop est qu'il est conçu pour gérer des données massives. C'est merveilleux pour gérer les processus par lots et les travaux ETL de longue durée. |
|
2 | Stocke les données dans des collections, tous les champs de données peuvent être interrogés rapidement. Les données sont conservées en tant que JSON binaire ou BSON et sont accessibles pour l'interrogation, l'agrégation, l'indexation et la réplication. | Composé de différents logiciels, les composants importants sont le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) et MapReduce. |
|
3 | C'est vraiment une base de données et est écrit en C ++ | Collection de divers packages qui rendent le cadre de traitement. Son application basée principalement sur Java. |
|
4 | Conçu pour la méthode et analyser l'immense volume de données. | Il s'agit d'une base de données, principalement conçue pour le stockage et la récupération de données. |
|
5 | Le principal grief concernant MongoDB est le problème de tolérance aux pannes, qui peut entraîner une perte de données. | Cela dépend principalement du «Nœud de nom», c'est-à-dire que le seul but de l'échec |
Conclusion - MongoDB vs Hadoop
À travers les différents sujets mentionnés ci-dessus lors de cette comparaison de Hadoop et MongoDB en tant que solution Big Data, il est évident qu'une excellente quantité d'analyses et de préoccupations devraient apparaître avant de préférer le meilleur choix pour votre organisation. Si vous avez besoin de traiter des données de période de temps de faible latence ou d'essayer de trouver beaucoup de réponses globales (telles que la commutation de votre SGBDR ou le démarrage d'un tout nouveau système transactionnel), MongoDB pourrait également être une alternative décente. Si vous essayez de trouver une réponse pour des analyses par lots et de longue durée tout en ayant la possibilité de remettre en question les données, Hadoop pourrait être un choix définitif.
Article recommandé
Cela a été un guide pour les principales différences entre MongoDB et Hadoop. Ici, nous discutons également des principales différences entre MongoDB et Hadoop avec des infographies et un tableau de comparaison. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- MongoDB vs PostgreSQL
- Hadoop vs Cassandra - Différences étonnantes
- MongoDB vs Postgres
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 comparaison utile
- MongoDB vs Oracle: différences
- MongoDB vs Cassandra: Quelles sont les différences
- MongoDB vs DynamoDB: Quels sont les avantages
- MongoDB vs SQL: Fonctionnalités