MongoDB ist ein C++-basiertes System und verwaltet daher die Speicherung effizient. Hadoop ist eine Java-basierte Technologiebibliothek, die als Grundlage für die Speicherung, den Zugriff und die Analyse von Daten dient.
Hadoop optimiert Speicherplatz effektiver als MongoDB. MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, während Hadoop Daten mit SQL verarbeitet. Hadoop ist ein System zur Handhabung großer Datenmengen, während MongoDB eine Art Repository ist.
Key Take Away
- Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze, während MongoDB eine NoSQL-Datenbank für die dokumentenorientierte Speicherung ist.
- Hadoop eignet sich am besten für die Stapelverarbeitung großer Datensätze, während MongoDB am besten für die Echtzeitabfrage unstrukturierter Daten geeignet ist.
- Hadoop ist skalierbarer, während MongoDB flexibler und agiler ist.
Hadoop vs. MongoDB
Hadoop ist ein Framework für die verteilte Datenverarbeitung, das für die Stapelverarbeitung großer Datensätze, insbesondere unstrukturierter Daten, verwendet wird. MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die das Speichern und Abrufen großer Mengen unstrukturierter und halbstrukturierter Daten ermöglicht. Es verwendet ein dokumentenorientiertes Datenmodell und ist daher für Echtzeitanwendungen geeignet.
Hadoop ist eine von Apache entwickelte öffentliche Zugangsplattform, die zum Speichern, Filtern und Analysieren riesiger Datenmengen verwendet wird. Hadoop wird in Java entwickelt, das kein OLAP-System (Online Analytical Processing) ist.
Es wird im Batch-/Offline-Computing eingesetzt. Es wird von Facebook, Yahoo, Google, Twitter usw. verwendet LinkedIn, sowie zahlreiche weitere Unternehmen. Darüber hinaus kann es erhöht werden, indem es Knoten in das Netzwerk einfügt.
MongoDB ist ein kostenloses und öffentlich zugängliches NoSQL-Verwaltungsinformationssystem. NoSQL ist eine Systemtechnologie, die als Ersatz für herkömmliche relationale Datenbanksysteme eingesetzt wird.
MongoDB ist eine Möglichkeit, Manuskriptdaten zu verwalten und Daten zu speichern und abzurufen. Unternehmen können Mongo DB für Ad-hoc-Suchen, Archivierung, Bandbreitenzuweisung, Aggregation, serverseitige JavaScript-Implementierung und andere Funktionen nutzen.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Hadoop | MongoDB |
|---|---|---|
| Stil der Datenpräsentation | Es funktioniert sowohl mit organisiertem als auch mit unorganisiertem Material. | Es werden nur CSV- oder JSON-Formate unterstützt. |
| Das Ziel des Designs | Es soll ein Repository sein. | Sein Zweck ist es, enorme Datenmengen auszuwerten und zu verarbeiten. |
| Aufgebaut | Es ist ein Java-Programm. | Es ist ein C++-Programm. |
| Hardwarekosten | Es kann teurer sein, weil es eine Sammlung verschiedener Programme ist. | Da es sich um eine spezifische Entität handelt, ist es weniger teuer. |
| Nachteile | Es ist stark von 'NameNode' abhängig, was eine Ursache für die Schwierigkeit sein könnte. | Schwache Fehlertoleranz, die gelegentlich zur Zerstörung von Daten führt. |
Was ist Hadoop?
Hadoop ist mehr als nur ein einzelnes Programm; Es verfügt über mehrere miteinander verbundene Infrastrukturen, die die verteilte Informationserfassung und -berechnung unterstützen. Die Hadoop-Umgebung besteht aus diesen Elementen.
Einige von ihnen sind Hauptbestandteile, die als Basis des Frameworks dienen, während andere ergänzende Elemente sind, die dem Hadoop-Universum mehr Funktionalität bieten.
Trotz der Tatsache, dass Hadoop weitgehend als grundlegender Vermittler großer Datenmengen angesehen wird, gibt es noch einige Probleme zu lösen.
Diese Schwierigkeiten ergeben sich aus dem komplizierten Ökosystem von Hadoop und dem Erfordernis erheblicher technischer Fachkenntnisse zur Durchführung von Hadoop-Operationen.
Mit der richtigen integrierten Lösung und den richtigen Funktionen wird die Komplikation jedoch deutlich verringert, was den Umgang damit erleichtert.
Hadoop hat die Computerindustrie in weniger als einem Jahrzehnt erheblich beeinflusst. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass Predictive Analytics schließlich zur Realität geworden ist.
Die Einsatzmöglichkeiten reichen von der Standortanalyse über die Betrugsprävention und -erkennung bis hin zu Finanzanwendungen.
Darüber hinaus bewirkt die Fähigkeit, riesige Mengen an Informationen zu erhalten, und das aus der Verarbeitung dieser Informationen gewonnene Wissen verbesserte legitime Geschäftsentscheidungen, wie z Suchergebnisse, umsetzbare Erkenntnisse gewinnen und so weiter.
Was ist MongoDB?
MongoDB ist eine weltweite Online-Cloud-Plattform für moderne Apps. Diese erstklassige Technologie und anerkannte Verfahren ermöglichen es Ihnen, zentral verwaltete MongoDB in AWS, Google Cloud und Azure zu installieren.
Es bietet außerdem Zuverlässigkeit, Flexibilität und Konformität mit einer der anspruchsvollsten Datenschutz- und Vertraulichkeitsvorschriften.
MongoDB Cloud ist eine integrierte Datenlösung, die einen weltweiten Datenbankserver, Analysen, Datamart, WLAN und App-Funktionen.
Das Datenbankschema von MongoDB ist sehr elastisch und ermöglicht es Ihnen, Daten unterschiedlicher Form zu aggregieren und aufzubewahren, ohne auf ausgeklügelte Suchoptionen, Internetkonnektivität sowie Auswertung und Optimierung verzichten zu müssen.
Wenn Sie die Datenbanken ständig anpassen möchten, gibt es keine Verzögerung. Das bedeutet, dass Sie sich mehr darauf konzentrieren können, die Leistung Ihrer Informationen zu steigern, anstatt mehr Aufwand in die Datenverarbeitung für das System zu investieren.
Mongo wird von einigen der größten Unternehmen der Welt genutzt, wobei über 50 % der Fortune-100-Unternehmen diese fantastische NoSQL-Systemtechnologie nutzen.
Das Unternehmen verfügt über ein florierendes Umfeld mit über 100 Mitarbeitern und einer großen Investorenbasis, die kontinuierlich in Innovationen investiert. MongoDB ist ein äußerst hilfreiches NoSQL-System, das von mehreren der weltweit größten Organisationen verwendet wird.
Aufgrund einiger der fortschrittlichsten Funktionen von MongoDB bietet es Organisationen eine nie zuvor gesehene Sammlung von Funktionen zum Analysieren all ihrer unorganisierten Informationen.
Daher sollten Personen, die im Umgang mit den Grundlagen und anspruchsvollen Graden der MongoDB-Technologien qualifiziert und akkreditiert sind, damit rechnen, dass ihre Karriere in die Höhe schnellen wird.
Aufgrund seiner Vielseitigkeit und Skalierbarkeit kann MongoDB für Datensätze wie soziale Netzwerke, Videodateien usw. verwendet werden.
Hauptunterschiede zwischen Hadoop und MongoDB
- Hadoop ist in der Lage, umfangreiche Analysen durchzuführen, MongoDB ist jedoch in der Lage, Daten in Echtzeit abzurufen und zu automatisieren.
- Hadoop ist ein Big-Data-System, das eine Vielzahl von Big-Data-Anforderungen verwalten kann, während MongoDB eine NoSQL-Datenbank ist, die CSV/JSON unterstützen kann.
- Hadoop kann Geoinformationen nicht richtig aufnehmen, MongoDB kann jedoch Geodaten dank seiner Geosortierfunktion analysieren.
- Hadoop priorisiert große Bandbreite gegenüber Null Latenz, aber MongoDB kann Informationen mit sehr geringer Verzögerung verwalten und bietet Datenverarbeitung in Echtzeit.
- Hadoop ist teurer als MongoDB, da es ein Programmteil ist, aber MongoDB ist günstiger, weil es eine vollständige Einheit ist.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2465848.2465849
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-10-5699-4_57
Ich habe mir so viel Mühe gegeben, diesen Blogbeitrag zu schreiben, um Ihnen einen Mehrwert zu bieten. Es wird sehr hilfreich für mich sein, wenn Sie es in den sozialen Medien oder mit Ihren Freunden / Ihrer Familie teilen möchten. TEILEN IST ♥️
