Différences entre Hadoop et MongoDB
Hadoop
Hadoop est une plate-forme open source, qui est utilisée pour stocker et traiter l'énorme volume de données. Il s'agit d'une application basée sur Java, qui contient un système de fichiers distribué, la gestion des ressources, le traitement des données et d'autres composants pour une interface.
MongoDB
MongoDB est principalement conçu pour le stockage et la récupération de données. Il peut également effectuer le traitement des données et l'évolutivité. Il est basé sur C ++ et appartient à la famille NoSQL. Il ne repose pas sur la création de tables relationnelles à la place; il stocke ses enregistrements sous forme de documents.
De nombreuses entreprises utilisent la plateforme Hadoop et MongoDB pour créer leur propre application Big Data:
- MongoDB utilise sa plateforme pour les processus opérationnels en temps réel aidant les utilisateurs finaux et les processus métier.
- Hadoop, d'autre part, obtient les données de MongoDB; mélanger les données de différentes sources pour produire des modèles d'apprentissage automatique, que MongoDB utilisera pour les processus opérationnels en temps réel.
Comparaison directe entre Hadoop et MongoDB
Hadoop et MongoDB sont excellents en termes de partitionnement et de cohérence des données, mais en comparaison avec le SGBDR, il ne fonctionne pas bien en termes de disponibilité des données. Ci-dessous est la comparaison du Top 9 entre Hadoop et MongoDB
Différences clés entre Hadoop et MongoDB
Les différences entre Hadoop et MongoDB sont expliquées dans les points présentés ci-dessous:
- Hadoop est basé sur Java alors que MongoDB a été écrit en langage C ++.
- Hadoop est une suite de produits tandis que MongoDB est un produit autonome.
- Le coût matériel de Hadoop est plus élevé car il s'agit d'une collection de logiciels différents. Cependant, le coût matériel de MongoDB est inférieur par rapport à Hadoop.
- Comparé à Hadoop, MongoDB est plus flexible, il peut remplacer les SGBDR existants. Hadoop, d'autre part, peut également effectuer toutes les tâches, mais doit ajouter d'autres logiciels.
- MongoDB a la capacité d'indexation géospatiale qui est utile dans l'analyse géospatiale. Cette fonctionnalité n'est pas facilement disponible dans Hadoop.
- Hadoop est le meilleur pour les applications de traitement à grande échelle tandis que MongoDB est le meilleur pour l'exploration et le traitement des données en temps réel.
- MongoDB appartient à la famille NoSQL alors que Hadoop utilise SQL pour le traitement des données.
- Hadoop est flexible dans le format des données; il peut être de n'importe quel format disponible alors que MongoDB importe uniquement les données au format CSV et JSON.
- Hadoop est un Framework qui peut avoir beaucoup de logiciels pour le traitement alors que MongoDB est un type de base de données.
Tableau de comparaison Hadoop vs MongoDB
| BASE DE COMPARAISON | MongoDB | Hadoop |
| Système SGBDR | Il est conçu pour remplacer ou améliorer le système SGBDR, en lui fournissant une variété de cas d'utilisation. | Il n'est pas destiné à remplacer le système SGBDR, mais il agit comme un complément d'aide à l'archivage des données ou fournit des cas d'utilisation importants. |
| Contour | Il s'agit en fait d'une base de données et est écrit en C ++. | Collection de différents logiciels qui créent un cadre de traitement des données. Il s'agit d'une application basée sur Java. |
| Cadre | Stocke les données dans des collections, chaque champ de données peut être interrogé à la fois. Les données sont stockées sous forme de JSON binaire ou BSON et sont disponibles 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. |
| Force | Il fournit une solution plus robuste, plus flexible que Hadoop. Peut remplacer un SGBDR existant. | La plus grande force de Hadoop est qu'il est conçu pour gérer le Big Data. Il est excellent pour gérer les processus par lots et les travaux ETL de longue durée. |
| Conçu | Conçu pour traiter et analyser un énorme volume de données. | Il s'agit d'une base de données, principalement conçue pour le stockage et la récupération de données. |
| La faiblesse | La principale plainte concernant MongoDB est un problème de tolérance aux pannes, ce qui peut entraîner une perte de données. | Cela dépend principalement de 'NameNode', qui est le seul point de défaillance |
| Format des données | Doit être au format CSV ou JSON pour importer les données. | Peut être de n'importe quel format disponible, il peut gérer à la fois des données structurées et non structurées. |
| Coût du matériel | Rentable car il s'agit d'un produit unique. | Le coût est plus car c'est une collection de logiciels. |
| Gestion de la mémoire | Efficace dans la gestion de la mémoire telle qu'elle est écrite en C ++ | Il a la capacité d'optimiser l'utilisation de l'espace, ce qui manque à MongoDB. |
Conclusion
Les différences ci-dessus concluent que Hadoop est le meilleur choix pour un énorme volume de données qui nécessitent un traitement et une structuration importants des données. MongoDB est le meilleur pour les données qui nécessitent un traitement en temps réel et une haute disponibilité des données.
- Dans toute organisation, les données sont très importantes, les données augmentent de jour en jour, il est impossible de gérer cet énorme volume de données par une seule application. Il est fortement suggéré que pour toute organisation gérant des Big Data, elle utilise à la fois Hadoop et MongoDB.
- Avec toutes les suggestions, il est très important de savoir que Hadoop et MongoDB n'ont pas été conçus pour se vanter de la sécurité. Ces deux applications étaient destinées à gérer un énorme volume de données avec leurs excellentes fonctionnalités et quelques inconvénients.
- Si vos organisations disposent de données en temps réel à faible latence ou ont besoin de supprimer complètement le SGBDR existant et de démarrer un nouveau système transactionnel, vous devez vous rendre sur MongoDB.
- Si votre organisation a besoin d'une solution de traitement par lots, exécutant des analyses tout en étant en mesure d'utiliser SQL et d'interroger les données, Hadoop est la meilleure option.
- Comme Hadoop est connu pour gérer un énorme volume de données fournissant des solutions à grande échelle, il peut être envisagé pour sa flexibilité et son évolutivité. Quoi qu'il en soit, même MongoDB est excellent dans son évolutivité pour analyser un énorme volume de données complexes et plus efficace que le SGBDR.
- Lorsque Hadoop et MongoDB sont utilisés, ils corrigent leurs faiblesses et leurs points forts respectifs.
- Les deux plates-formes peuvent être utilisées comme une solution Big Data, mais il est très important de savoir si ces solutions peuvent être utilisées et combinées avec votre environnement commercial. Lorsque la configuration n'est pas effectuée correctement, cela provoquerait une catastrophe pour l'une de ces plates-formes et leurs données.
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