Diferença entre Hadoop e MongoDB

Já faz algum tempo que ouvimos o termo Big Data, mas o que exatamente é esse Big Data? A quantidade de dados produzidos pela Internet das Coisas aumentou dramaticamente ao longo dos anos e continua aumentando a uma taxa exponencial. O processamento desses enormes volumes de dados não adequados para os métodos tradicionais de tratamento é denominado Big Data. Este tipo de dados impõe desafios aos sistemas RDBMS tradicionais usados ​​para armazenar e processar dados. A capacidade de processamento necessária para armazenar e processar tantos dados de maneira oportuna e econômica é enorme. Para resolver esse problema, são necessárias soluções novas e aprimoradas de Big Data, especificamente projetadas para processar grandes dados não estruturados. Das muitas tecnologias, Hadoop e MongoDB são as duas escolhas populares quando se trata de armazenamento e processamento de big data. Embora ambos sejam basicamente semelhantes no que fazem, mas a abordagem de como o fazem é bem diferente. Vamos dar uma olhada.



O que é MongoDB?

O MongoDB é um banco de dados de documentos de código aberto que cresceu e se tornou o banco de dados NoSQL de fato com milhões de usuários, de pequenas startups a empresas Fortune 500. Empresas líderes e empresas de TI de consumo aproveitam os recursos do MongoDB em seus produtos e soluções. Escrito em C ++, o MongoDB é um banco de dados de plataforma cruzada orientado a documentos que aborda efetivamente as limitações dos bancos de dados baseados em esquema SQL, fornecendo alto desempenho, alta disponibilidade e soluções de fácil escalabilidade. É um banco de dados projetado para a web moderna. Como outros bancos de dados NoSQL, o MongoDB não está de acordo com os princípios do RDBMS sem conceitos de tabelas, linhas e colunas. Ele armazena seus dados em documentos BSON, onde todos os dados relacionados são colocados juntos em um único documento.



O que é Hadoop?

Hadoop é uma estrutura de código aberto projetada para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados em clusters de computadores. É um aplicativo baseado em Java e uma coleção de diferentes softwares que cria uma estrutura de processamento de dados. o idéia é processar dados em grande escala a um custo razoável no menor tempo possível. O Hadoop consiste em três recursos principais: o Hadoop Distributed File System (HDFS), a plataforma de programação MapReduce do Google e todo o ecossistema Hadoop. O ecossistema Hadoop consiste em módulos que ajudam a programar o sistema, gerenciar e configurar o cluster, gerenciar e armazenar dados no cluster e realizar tarefas analíticas. O Hadoop MapReduce auxilia a análise de dados no processo de grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. Hadoop é registrado marca comercial do Apache Software Foundaton e MapReduce é sua estrutura para processamento paralelo.



Diferença entre Hadoop e MongoDB

Plataforma

- Enquanto ambos são considerados big data soluções, MongoDB é basicamente uma plataforma de propósito geral projetada para substituir ou melhorar os sistemas RDBMS existentes. MongoDB é um banco de dados de documentos de código aberto e um dos conduzindo Bancos de dados NoSQL que usam documentos, em vez de linhas e tabelas, para torná-lo flexível, escalonável e rápido. O Hadoop, por outro lado, é uma estrutura de código aberto projetada para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados em clusters de computadores. O Hadoop não se destina a substituir os sistemas RDBMS existentes; na verdade, ele atua como um suplemento para auxiliar a análise de dados a processar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.

Arquitetura

- O ecossistema Hadoop é uma coleção de ferramentas que usam ou ficam ao lado da plataforma de programação MapReduce do Google e HDFS (Hadoop Distributed File System) para armazenar e organizar dados e gerenciar as máquinas que executam o Hadoop. HDFS é projetado para transmissão Acesso de dados. O MongoDB, por outro lado, oferece uma abordagem diferente; é baseado na arquitetura Nexus que aproveita os recursos do NoSQL enquanto mantendo a base de bancos de dados relacionais. Ele armazena dados como documentos em representação binária chamada BSON (Binary JSON), onde são normalmente organizados como coleções.

Força

- A maior força do Hadoop é o MapReduce. Hoje, o Hadoop é a melhor estrutura MapReduce do mercado. o conceito por trás do MapReduce é que a entrada pode ser dividida em pedaços lógicos, onde cada pedaço pode ser processado independentemente por uma tarefa de mapa. Uma tarefa de mapa pode ser executada em qualquer nó de computação no cluster e várias tarefas de mapa podem ser executadas em paralelo no cluster. O MongoDB, por outro lado, é um banco de dados de documentos que pode lidar com cargas que variam de MVPs e POCs de inicialização a aplicativos empresariais com centenas de servidores. O MongoDB deixou de ser uma solução de banco de dados de nicho para se tornar o banco de dados NoSQL de fato. Sua noção de documento é realmente expressiva e flexível.



Hadoop vs. MongoDB: gráfico de comparação

Resumo

Embora ambos sejam basicamente semelhantes no que fazem, mas a abordagem de como o fazem é bem diferente. O MongoDB armazena dados como documentos em representação binária chamada BSON, enquanto no Hadoop, os dados são armazenados em blocos de tamanho fixo e cada bloco é duplicado várias vezes no sistema. O ecossistema Hadoop é uma coleção de ferramentas que usam ou ficam ao lado da plataforma de programação MapReduce do Google, enquanto o MongoDB é baseado na arquitetura Nexus que aproveita os recursos do NoSQL enquanto mantém a base dos bancos de dados relacionais.

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