MongoDB — это система на основе C++, поэтому она эффективно обрабатывает хранилище. Hadoop — это технологическая библиотека на основе Java, которая служит основой для хранения, доступа и анализа данных.
Hadoop оптимизирует пространство более эффективно, чем MongoDB. MongoDB — это база данных NoSQL, тогда как Hadoop обрабатывает данные с помощью SQL. Hadoop — это система для обработки больших объемов данных, тогда как MongoDB — это своего рода репозиторий.
Основные выводы
- Hadoop — это программная среда с открытым исходным кодом для распределенного хранения и обработки больших наборов данных, а MongoDB — это база данных NoSQL для хранения документов.
- Hadoop лучше всего подходит для пакетной обработки больших наборов данных, а MongoDB лучше всего подходит для запросов к неструктурированным данным в режиме реального времени.
- Hadoop более масштабируем, а MongoDB более гибкий и динамичный.
Hadoop против MongoDB
Hadoop — это платформа распределенной обработки данных, используемая для пакетной обработки больших наборов данных, особенно для неструктурированных данных. MongoDB — это база данных NoSQL, позволяющая хранить и извлекать большие объемы неструктурированных и частично структурированных данных. Он использует документно-ориентированную модель данных, что делает его пригодным для приложений реального времени.
Hadoop — это общедоступная платформа, разработанная Apache, которая используется для хранения, фильтрации и анализа огромных объемов данных. Hadoop разработан на языке Java, который не является системой OLAP (онлайн-аналитическая обработка).
Он используется в пакетных / автономных вычислениях. Он используется Facebook, Yahoo, Google, Twitter и LinkedIn, а также многие другие компании. Кроме того, его можно масштабировать, добавляя узлы в сеть.
MongoDB — это бесплатная и общедоступная информационная система управления NoSQL. NoSQL — это системная технология, которая используется в качестве замены для традиционных систем реляционных баз данных.
MongoDB — это способ управления данными рукописи, а также хранения и извлечения данных. Предприятия могут использовать Mongo DB для специального поиска, архивирования, распределения полосы пропускания, агрегирования, реализации JavaScript на стороне сервера и других возможностей.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Hadoop | MongoDB |
|---|---|---|
| Стиль представления данных | Работает как с организованным, так и с неорганизованным материалом. | Поддерживаются только форматы CSV или JSON. |
| Цель дизайна | В основном он предназначен для хранения. | Его целью является оценка и обработка огромных объемов данных. |
| Построенный | Это Java-программа. | Это программа на С++. |
| Затраты на оборудование | Это может быть дороже, потому что это набор разных программ. | Поскольку это конкретная сущность, она дешевле. |
| Недостатки бонуса без депозита | Он сильно зависит от «NameNode», что может быть причиной сложности. | Слабая отказоустойчивость, что иногда приводит к уничтожению данных. |
Что такое Хадуп?
Hadoop — это больше, чем просто отдельная программа; он имеет несколько взаимосвязанных инфраструктур, поддерживающих сбор и вычисления рассредоточенной информации. Среда Hadoop состоит из этих элементов.
Некоторые из них являются основными компонентами, служащими основой платформы, в то время как другие являются дополнительными элементами, которые предлагают дополнительные функциональные возможности для вселенной Hadoop.
Несмотря на то, что Hadoop в значительной степени считается основным помощником для больших наборов данных, все еще есть определенные проблемы, которые необходимо решить.
Эти трудности связаны со сложной экосистемой Hadoop и необходимостью значительных технических знаний для выполнения операций Hadoop.
Тем не менее, сложности значительно уменьшаются благодаря правильному интегрированному решению и возможностям, что упрощает работу с ними.
Hadoop значительно повлиял на компьютерную индустрию менее чем за десятилетие. Это связано с тем, что в конечном итоге прогнозная аналитика стала реальностью.
Его использование варьируется от анализа осмотра объекта до предотвращения и обнаружения мошенничества и финансовых приложений.
Кроме того, способность получать огромные объемы информации и знания, полученные в результате обработки этой информации, влияют на более совершенные законные деловые решения, такие как способность концентрироваться на правильной группе потребителей, отсеивать или устранять неправильные процедуры, оптимизировать операции в торговом зале, предлагать улучшенные результаты поиска, получение действенных идей и т. д.
Что такое MongoDB?
MongoDB — это всемирная облачная онлайн-платформа для современных приложений. Эта лучшая в своем классе технология и признанные практики позволяют устанавливать MongoDB с централизованным управлением в AWS, Google Cloud и Azure.
Он также обеспечивает надежность, гибкость и соответствие одному из самых строгих правил защиты данных и конфиденциальности.
MongoDB Cloud — это интегрированное решение для обработки данных, которое сочетает в себе всемирный сервер базы данных, аналитику, витрина данных, беспроводная связь и возможности приложения.
Схема базы данных MongoDB очень гибкая, что позволяет вам собирать и сохранять данные в различных формах, не жертвуя сложными возможностями поиска, подключением к Интернету, а также оценкой и оптимизацией.
Если вы хотите постоянно настраивать базы данных, задержки не будет. Это означает, что вы можете больше сосредоточиться на повышении производительности своей информации вместо того, чтобы вкладывать больше усилий в работу с данными для системы.
Mongo используется некоторыми из крупнейших мировых корпораций, причем более 50% компаний из списка Fortune 100 используют эту фантастическую системную технологию NoSQL.
Он имеет процветающую среду с более чем 100 сотрудниками и большой базой инвесторов, которые настойчиво инвестируют в инновации. MongoDB — чрезвычайно полезная система NoSQL, используемая несколькими крупнейшими организациями мира.
Благодаря некоторым из наиболее продвинутых функций MongoDB предоставляет организациям невиданный ранее набор функций для анализа всей их неорганизованной информации.
В результате, люди, которые имеют опыт и аккредитованы в работе с основами и сложными степенями технологий MongoDB, должны рассчитывать на стремительный карьерный рост.
Благодаря своей универсальности и масштабируемости MongoDB можно использовать для таких наборов данных, как сайты социальных сетей, видеофайлы и так далее.
Основные различия между Hadoop и MongoDB
- Hadoop способен к крупномасштабному анализу, а MongoDB — к поиску и автоматизации в реальном времени.
- Hadoop — это система больших данных, которая может управлять широким спектром потребностей в больших данных, тогда как MongoDB — это база данных NoSQL, которая может поддерживать CSV/JSON.
- Hadoop не может правильно обрабатывать геопространственную информацию, однако MongoDB может анализировать геопространственный материал благодаря своей возможности геопространственной сортировки.
- Hadoop отдает приоритет большой пропускной способности с нулевой задержкой, но MongoDB может управлять информацией с очень малой задержкой и предлагает обработку данных в реальном времени.
- Hadoop дороже, чем MongoDB, потому что это часть программы, но MongoDB дешевле, потому что это законченный модуль.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2465848.2465849
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-10-5699-4_57
Последнее обновление: 27 июня 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
Представленные технические сравнения довольно четко указывают на различия и уникальные возможности Hadoop и MongoDB. Действительно, очень логичное сравнение!
Очень познавательное и содержательное сравнение. Это будет очень полезно для принятия обоснованных решений относительно методов хранения и управления данными. Я ценю подробный подход к объяснению нюансов каждого.
Я согласен. Глубина анализа и подачи сложной информации была исключительной.
Я считаю, что сравнение поляризовано и не полностью отражает более широкие варианты использования. Похоже, у него есть уклон в сторону Hadoop.
Подробное объяснение стоимости оборудования и недостатков обеих систем очень полезно для понимания потенциальных ограничений каждой из них. Очень ценю!
Хотя приведенное сравнение является всеобъемлющим, некоторые аспекты MongoDB можно рассматривать как более подходящие для современных приложений.
Глубоко убедительный аргумент в пользу отличительных возможностей и вклада каждой системы. Ссылки повышают достоверность представленной информации.