MongoDB est un système basé sur C++, par conséquent, il gère efficacement le stockage. Hadoop est une bibliothèque technologique basée sur Java qui sert de base au stockage, à l'accès et à l'analyse des données.
Hadoop optimise l'espace plus efficacement que MongoDB. MongoDB est une base de données NoSQL, tandis que Hadoop traite les données à l'aide de SQL. Hadoop est un système permettant de gérer de grandes quantités de données, tandis que MongoDB est une sorte de référentiel.
Faits marquants
- Hadoop est un framework logiciel open source pour le stockage distribué et le traitement de grands ensembles de données, tandis que MongoDB est une base de données NoSQL pour le stockage orienté document.
- Hadoop est le mieux adapté au traitement par lots de grands ensembles de données, tandis que MongoDB est le mieux adapté à l'interrogation en temps réel de données non structurées.
- Hadoop est plus évolutif, tandis que MongoDB est plus flexible et agile.
Hadoop contre MongoDB
Hadoop est un cadre de traitement de données distribué utilisé pour le traitement par lots de grands ensembles de données, en particulier pour les données non structurées. MongoDB est une base de données NoSQL qui permet de stocker et de récupérer de gros volumes de données non structurées et semi-structurées. Il utilise un modèle de données orienté document, ce qui le rend adapté aux applications en temps réel.
Hadoop est une plate-forme d'accès public développée par Apache qui est utilisée pour stocker, filtrer et analyser des quantités massives de données. Hadoop est développé en Java, qui n'est pas un système OLAP (traitement analytique en ligne).
Il est utilisé dans le traitement par lots/hors ligne. Il est utilisé par Facebook, Yahoo, Google, Twitter et LinkedIn, ainsi que de nombreuses autres entreprises. De plus, il peut être mis à l'échelle augmenté en mettant des nœuds dans le réseau.
MongoDB est un système d'information de gestion NoSQL gratuit et accessible au public. NoSQL est une technologie système utilisée en remplacement des systèmes de bases de données relationnelles conventionnels.
MongoDB est un moyen de gérer les données manuscrites et de stocker et de récupérer des données. Les entreprises peuvent utiliser Mongo DB pour les recherches ad hoc, l'archivage, l'allocation de bande passante, l'agrégation, l'implémentation JavaScript côté serveur et d'autres fonctionnalités.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Hadoop | MongoDB |
|---|---|---|
| Style de présentation des données | Il fonctionne avec du matériel organisé et non organisé. | Seuls les formats CSV ou JSON sont pris en charge. |
| Le but de la conception | Il est principalement destiné à être un référentiel. | Son but est d'évaluer et de traiter d'énormes quantités de données. |
| Construit | C'est un programme Java. | C'est un programme C++. |
| Coûts du matériel | Il peut être plus cher car il s'agit d'un ensemble de programmes différents. | Parce que c'est une entité spécifique, c'est moins cher. |
| Inconvénients | Il dépend fortement de "NameNode", ce qui pourrait être une cause de la difficulté. | Faible tolérance aux pannes, entraînant parfois la destruction de données. |
Qu'est-ce qu'Hadoop ?
Hadoop est plus qu'un simple programme ; il dispose de plusieurs infrastructures interconnectées prenant en charge la collecte et le calcul d'informations dispersées. L'environnement Hadoop est composé de ces éléments.
Certains d'entre eux sont des ingrédients principaux qui servent de base au framework, tandis que d'autres sont des éléments supplémentaires qui offrent plus de fonctionnalités à l'univers Hadoop.
Malgré le fait que Hadoop est largement considéré comme un facilitateur fondamental de grands ensembles de données, il reste encore certains problèmes à résoudre.
Ces difficultés proviennent de l'écosystème complexe d'Hadoop et de la nécessité d'une expertise technique importante pour effectuer les opérations Hadoop.
Cependant, la complication est massivement réduite avec la solution et les capacités intégrées appropriées, ce qui facilite la gestion.
Hadoop a eu un impact significatif sur l'industrie informatique en moins d'une décennie. Cela est dû au fait qu'il a finalement fait de l'analyse prédictive une réalité.
Ses utilisations vont de l'analyse d'inspection de site à la prévention et à la détection de la fraude en passant par les applications financières.
En outre, la capacité d'obtenir des quantités massives d'informations et les connaissances acquises lors du traitement de ces informations améliorent les choix commerciaux légitimes, tels que la capacité de se concentrer sur le bon groupe de consommateurs, d'éliminer ou de résoudre les procédures incorrectes, d'optimiser les transactions en salle, d'offrir de meilleures rechercher des résultats, entreprendre des analyses exploitables, etc.
Qu'est-ce que MongoDB?
MongoDB est une plate-forme cloud en ligne mondiale pour les applications modernes. Cette technologie de pointe et ces pratiques reconnues vous permettent d'installer MongoDB géré de manière centralisée dans AWS, Google Cloud et Azure.
Il offre également fiabilité, flexibilité et conformité avec l'une des réglementations les plus exigeantes en matière de protection des données et de confidentialité.
MongoDB Cloud est une solution de données intégrée qui combine un serveur de base de données mondial, des analyses, data mart, sans fil et des applications.
Le schéma de base de données de MongoDB est très élastique, vous permettant d'agréger et de conserver des données de différentes formes sans sacrifier les choix de recherche sophistiqués, la connectivité Internet, l'évaluation et l'optimisation.
Lorsque vous souhaitez ajuster les bases de données en permanence, il n'y a pas de délai. Cela signifie que vous pouvez vous concentrer davantage sur l'amélioration des performances de vos informations au lieu d'investir plus d'efforts dans le traitement des données pour le système.
Mongo est utilisé par certaines des plus grandes entreprises du monde, avec plus de 50 % des entreprises du Fortune 100 utilisant cette fantastique technologie de système NoSQL.
Il dispose d'un environnement florissant avec plus de 100 collaborateurs et une large base d'investisseurs qui investissent constamment dans l'innovation. MongoDB est un système NoSQL extrêmement utile utilisé par plusieurs des plus grandes organisations mondiales.
Grâce à certaines des fonctionnalités les plus avancées de MongoDB, il fournit aux organisations une collection inédite de fonctionnalités pour analyser toutes leurs informations non organisées.
En conséquence, les personnes qualifiées et accréditées pour gérer les fondamentaux et les degrés sophistiqués des technologies MongoDB devraient anticiper leur carrière pour monter en flèche.
En raison de sa polyvalence et de son évolutivité, MongoDB peut être utilisé pour des ensembles de données tels que des sites de réseaux sociaux, des fichiers vidéo, etc.
Principales différences entre Hadoop et MongoDB
- Hadoop est capable d'analyse à grande échelle, mais MongoDB est capable de récupération et d'automatisation en temps réel.
- Hadoop est un système Big Data qui peut gérer un large éventail de besoins Big Data, tandis que MongoDB est une base de données NoSQL qui peut prendre en charge CSV/JSON.
- Hadoop ne peut pas accueillir correctement les informations géospatiales, cependant, MongoDB peut analyser le matériel géospatial grâce à sa capacité de tri géospatial.
- Hadoop donne la priorité à une large bande passante au-dessus de la latence zéro, mais MongoDB peut gérer les informations dans un délai très court et offre un traitement des données en temps réel.
- Hadoop est plus cher que MongoDB car c'est un morceau de programme, mais MongoDB est moins cher car c'est une unité complète.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2465848.2465849
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-10-5699-4_57
Dernière mise à jour : 27 juin 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
Les comparaisons techniques présentées mettent clairement en évidence les différences et les capacités uniques de Hadoop et de MongoDB. Une comparaison très cohérente en effet !
Comparaison très éclairante et perspicace. Cela sera très bénéfique pour prendre des décisions éclairées concernant les techniques de stockage et de gestion des données. J'apprécie l'approche détaillée pour expliquer les nuances de chacun.
Je suis d'accord. La profondeur de l’analyse et de la présentation d’informations complexes était exceptionnelle.
Je trouve que la comparaison est polarisée et ne reflète pas pleinement les cas d’utilisation plus larges. Il semble y avoir un biais en faveur de Hadoop.
L'explication détaillée concernant les coûts matériels et les inconvénients des deux systèmes est grandement utile pour comprendre les limites potentielles de chacun. Très appréciée!
Bien que la comparaison fournie soit complète, certains aspects de MongoDB pourraient être considérés comme plus adaptés aux applications modernes.
Un argument profondément convaincant et convaincant en faveur des capacités et des contributions distinctives de chaque système. Les références ajoutent à la crédibilité des informations présentées.