O MongoDB é um sistema baseado em C++, portanto, lida com armazenamento de forma eficiente. Hadoop é uma biblioteca de tecnologia baseada em Java que serve como base para armazenamento, acesso e análise de dados.
O Hadoop otimiza o espaço com mais eficiência do que o MongoDB. O MongoDB é um banco de dados NoSQL, enquanto o Hadoop processa dados usando SQL. O Hadoop é um sistema para lidar com grandes quantidades de dados, enquanto o MongoDB é um tipo de repositório.
Principais lições
- O Hadoop é uma estrutura de software de código aberto para armazenamento distribuído e processamento de grandes conjuntos de dados, enquanto o MongoDB é um banco de dados NoSQL para armazenamento orientado a documentos.
- O Hadoop é mais adequado para processamento em lote de grandes conjuntos de dados, enquanto o MongoDB é mais adequado para consultas em tempo real de dados não estruturados.
- O Hadoop é mais escalável, enquanto o MongoDB é mais flexível e ágil.
Hadoop x MongoDB
Hadoop é uma estrutura de processamento de dados distribuídos usada para processamento em lote de grandes conjuntos de dados, particularmente para dados não estruturados. MongoDB é um banco de dados NoSQL que permite armazenar e recuperar grandes volumes de dados não estruturados e semiestruturados. Ele usa um modelo de dados orientado a documentos, tornando-o adequado para aplicações em tempo real.
O Hadoop é uma plataforma de acesso público desenvolvida pela Apache que é usada para armazenar, filtrar e analisar grandes quantidades de dados. O Hadoop é desenvolvido em Java, que não é um sistema OLAP (processamento analítico online).
É empregado em computação batch/offline. É utilizado pelo Facebook, Yahoo, Google, Twitter e LinkedIn, bem como inúmeras outras empresas. Além disso, pode ser aumentado colocando nós na rede.
O MongoDB é um sistema de informações de gerenciamento NoSQL gratuito e de acesso público. NoSQL é uma tecnologia de sistema que é empregada como um substituto para sistemas de banco de dados relacionais convencionais.
MongoDB é uma maneira de gerenciar dados manuscritos e armazenar e recuperar dados. As empresas podem usar o Mongo DB para pesquisas ad hoc, arquivamento, alocação de largura de banda, agregação, implementação de JavaScript do lado do servidor e outros recursos.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | Hadoop | MongoDB |
|---|---|---|
| Estilo de apresentação de dados | Funciona com material organizado e desorganizado. | Apenas os formatos CSV ou JSON são suportados. |
| O objetivo do projeto | Destina-se principalmente a ser um repositório. | Seu objetivo é avaliar e lidar com enormes quantidades de dados. |
| Construído | É um programa Java. | É um programa C++. |
| Custos de Hardware | Pode ser mais caro porque é uma coleção de programas diferentes. | Por ser uma entidade específica, é menos dispendioso. |
| Desvantagens | Ele depende muito de 'NameNode', o que pode ser a causa da dificuldade. | Fraca tolerância a falhas, resultando na destruição de dados ocasionalmente. |
O que é Hadoop?
O Hadoop é mais do que apenas um único programa; possui várias infra-estruturas interligadas que suportam a recolha e computação de informação dispersa. O ambiente Hadoop é composto por esses elementos.
Alguns deles são ingredientes primários que servem como base do framework, enquanto outros são elementos complementares que oferecem mais funcionalidade ao universo Hadoop.
Apesar do fato de o Hadoop ser amplamente considerado como um facilitador fundamental de grandes conjuntos de dados, ainda há alguns problemas a serem resolvidos.
Essas dificuldades se originam do complicado ecossistema do Hadoop e da exigência de conhecimento técnico significativo para executar as operações do Hadoop.
No entanto, a complicação é enormemente diminuída com a solução e os recursos integrados corretos, tornando mais fácil lidar com ela.
O Hadoop teve um impacto significativo na indústria de computadores em menos de uma década. Isso se deve ao fato de que acabou tornando a análise preditiva uma realidade.
Seus usos vão desde a análise de inspeção do local até a prevenção e detecção de fraudes e aplicações financeiras.
Além disso, a capacidade de obter grandes quantidades de informações e o conhecimento adquirido com o processamento dessas informações melhora as opções legítimas de negócios, como a capacidade de se concentrar no grupo correto de consumidores, eliminar ou resolver procedimentos incorretos, otimizar transações de piso, oferecer melhores resultados de pesquisa, realizar insights acionáveis e assim por diante.
O que é MongoDB?
O MongoDB é uma plataforma de nuvem on-line mundial para aplicativos modernos. Essa tecnologia de ponta e práticas reconhecidas permitem que você instale o MongoDB gerenciado centralmente em toda a AWS, Google Cloud e Azure.
Ele também fornece confiabilidade, flexibilidade e conformidade com uma das regulamentações de confidencialidade e proteção de dados mais exigentes.
O MongoDB Cloud é uma solução integrada de dados que combina um servidor de banco de dados mundial, análise, data mart, sem fio e recursos de aplicativos.
O esquema de banco de dados do MongoDB é muito elástico, permitindo agregar e reter dados de várias formas sem sacrificar opções de pesquisa sofisticadas, conectividade com a Internet e avaliação e otimização.
Quando você deseja ajustar os bancos de dados constantemente, não há atraso. Isso significa que você pode se concentrar mais em fazer com que suas informações tenham um desempenho mais robusto, em vez de investir mais esforço em lidar com os dados do sistema.
O Mongo é usado por algumas das maiores corporações do mundo, com mais de 50% das empresas da Fortune 100 usando essa fantástica tecnologia de sistema NoSQL.
Possui um ambiente próspero com mais de 100 colaboradores e uma grande base de investidores que investem persistentemente em inovação. O MongoDB é um sistema NoSQL extremamente útil utilizado por várias das maiores organizações do mundo.
Devido a algumas das funcionalidades mais avançadas do MongoDB, ele fornece às organizações uma coleção de funcionalidades nunca antes vista para analisar todas as suas informações desorganizadas.
Como resultado, indivíduos que são qualificados e credenciados para lidar com os fundamentos e graus avançados de tecnologias MongoDB devem antecipar suas carreiras para disparar.
Devido à sua versatilidade e escalabilidade, o MongoDB pode ser utilizado para conjuntos de dados, como sites de redes sociais, arquivos de vídeo e assim por diante.
Principais diferenças entre Hadoop e MongoDB
- O Hadoop é capaz de análise em larga escala, mas o MongoDB é capaz de recuperação e automação em tempo real.
- O Hadoop é um sistema de Big Data que pode gerenciar uma ampla gama de necessidades de Big Data, enquanto o MongoDB é um banco de dados NoSQL que pode suportar CSV/JSON.
- O Hadoop não pode acomodar informações geoespaciais adequadamente, no entanto, o MongoDB pode analisar material geoespacial graças à sua capacidade de classificação geoespacial.
- O Hadoop prioriza grande largura de banda acima de latência zero, mas o MongoDB pode gerenciar informações com um atraso muito baixo e oferece processamento de dados em tempo real.
- O Hadoop é mais caro que o MongoDB por ser um programa, mas o MongoDB é mais barato porque é uma unidade completa.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2465848.2465849
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-10-5699-4_57
Última atualização: 27 de junho de 2023
Eu me esforcei tanto para escrever esta postagem no blog para fornecer valor a você. Será muito útil para mim, se você considerar compartilhá-lo nas mídias sociais ou com seus amigos/família. COMPARTILHAR É ♥️
Sandeep Bhandari é bacharel em Engenharia de Computação pela Thapar University (2006). Possui 20 anos de experiência na área de tecnologia. Ele tem grande interesse em vários campos técnicos, incluindo sistemas de banco de dados, redes de computadores e programação. Você pode ler mais sobre ele em seu página bio.
As comparações técnicas apresentadas apontam claramente as diferenças e capacidades únicas do Hadoop e do MongoDB. Uma comparação muito coerente, de fato!
Comparação muito esclarecedora e perspicaz. Isso será muito benéfico para tomar decisões informadas sobre técnicas de armazenamento e gerenciamento de dados. Agradeço a abordagem detalhada para explicar as nuances de cada um.
Concordo. A profundidade da análise e apresentação de informações complexas foi excepcional.
Acho que a comparação é polarizada e não reflete totalmente os casos de uso mais amplos. Parece ter uma tendência para o Hadoop.
A explicação detalhada sobre os custos e desvantagens de hardware de ambos os sistemas é muito benéfica para a compreensão das potenciais limitações de cada um. Muito apreciado!
Embora a comparação fornecida seja abrangente, alguns aspectos do MongoDB podem ser vistos como mais adequados para aplicações modernas.
Um argumento profundamente convincente e persuasivo para as capacidades e contribuições distintas de cada sistema. As referências aumentam a credibilidade das informações apresentadas.