Diferencia entre MongoDB vs Hadoop
El concepto no comenzó, lo que llevó a 10gen a desechar el MongoDB asociado a la aplicación de unness como un proyecto de código abierto. MongoDB en realidad se considerará una enorme respuesta de datos, su precio indica que es una plataforma extremadamente general. Hadoop está diseñado para ejecutarse en clústeres de hardware de artefactos, con los datos de consumo de energía en cualquier formato, junto con datos agregados de múltiples fuentes. Hadoop se convirtió en una plataforma para procesar cantidades masivas de datos en grupos de hardware de artefactos.
¿Qué es MongoDB?
MongoDB fue desarrollado originalmente por el 10gen corporativo en 2007 como un motor de aplicaciones basado en la nube destinado a ejecutar diferentes paquetes y servicios. Habían desarrollado 2 elementos principales, Babble (el motor de la aplicación) y MongoDB (la base de datos). El concepto no comenzó, lo que llevó a 10gen a desechar el MongoDB asociado a la aplicación de unness como un proyecto de código abierto. MongoDB realmente se considerará una enorme respuesta de datos, su precio señala que es una plataforma extremadamente general, diseñada para intercambiar o mejorar los sistemas RDBMS existentes, lo que le da un tipo saludable de casos de uso.
¿Cómo funciona MongoDB?
MongoDB almacena datos en colecciones, dentro de las cuales se pueden consultar campos de datos totalmente diferentes una vez. La base de datos se mantiene como Binary JSON (BSON) y se puede obtener rápidamente para consultas ad-hoc, indexación, replicación y agregación de Map Reduced. El Sharding de la base de datos se puede aplicar para permitir la distribución a través de múltiples sistemas para la medición horizontal PRN. MongoDB está escrito en C ++ y puede implementarse en una máquina con sistema operativo Windows o UNIX, sin embargo, particularmente teniendo en cuenta MongoDB para el período de tiempo de baja latencia, el sistema operativo UNIX es una alternativa perfecta por el bien de la potencia. Una distinción principal entre MongoDB y Hadoop es que MongoDB es realmente una base de datos, mientras que Hadoop podría ser una variedad de varios elementos de paquete que forman un marco de proceso de datos.
¿Qué es el Hadoop?
En distinción, Hadoop fue un proyecto de código abierto desde el principio; creado por Doug Cutting (conocido por su trabajo en Apache Lucerne, una plataforma de categorización de búsqueda preferida), Hadoop surgió originalmente de un proyecto conocido como Nutch, rastreador de red de código abierto creado en 2002. En 2004, Google introdujo el pensamiento de MapReduce. Hadoop no pretende ser un reemplazo para los sistemas RDBMS transaccionales, sino más bien un complemento para ellos.
¿Cómo funciona Hadoop?
Hadoop, como se mencionó anteriormente, podría ser un marco compuesto por un esquema de paquete. Los primeros elementos de Hadoop son el sistema de archivo distribuido de Hadoop (HDFS) y MapReduce que está escrito en Java. Los elementos secundarios son un conjunto de productos Apache alternativos, que incluyen: Hive (para consultar datos), Pig (para analizar conjuntos de datos masivos), HBase (base de datos orientada a columnas), Oozie (para programar trabajos de Hadoop), Sqoop (para interactuar con alternativas sistemas como Bi, analytics o RBDMS) y Flume (para agregar y preprocesar datos). Al igual que MongoDB, la base de datos HBase de Hadoop logra una mensurabilidad horizontal a través del fragmentación de la base de datos. La distribución del almacenamiento de datos es manejada por el HDFS, con la organización electiva asociada aplicada con HBase que asigna datos en columnas (en comparación con la asignación bidimensional de RDBMS asociado en columnas y filas). los datos se indexarán (mediante el uso de paquetes como Solr), se consultarán con Hive o se ejecutarán numerosos trabajos analíticos o por lotes con selecciones obtenibles del esquema Hadoop o su alternativa de plataforma de inteligencia empresarial.
Comparación cabeza a cabeza entre MongoDB y Hadoop (infografía)
A continuación se muestra la diferencia de 5 principales entre MongoDB vs Hadoop 
Diferencias clave entre MongoDB vs Hadoop
Tanto MongoDB vs Hadoop son opciones populares en el mercado; Discutamos algunas de las principales diferencias entre MongoDB y Hadoop:
- Hadoop es versátil dentro del formato de datos; puede ser de cualquier formato obtenible, mientras que MongoDB importa únicamente datos en formato CSV y JSON.
- MongoDB tiene el poder de la categorización geoespacial que es útil en el análisis geoespacial. Esta característica no está disponible en Hadoop.
- MongoDB pertenece a la familia NoSQL mientras que Hadoop usa SQL para el proceso de datos.
- Hadoop se basa en Java, mientras que MongoDB se ha escrito en lenguaje C ++.
- Hadoop es un conjunto de productos, mientras que MongoDB podría ser un producto completo.
- El precio del hardware de MongoDB es una cantidad menor en comparación con Hadoop.
- En comparación con Hadoop, MongoDB es muy versátil y reemplazará los RDBMS existentes. Hadoop, por otro lado, puede realizar todas las tareas, sin embargo, debe agregar un paquete alternativo.
- Hadoop podría ser un Framework que tendrá muchos paquetes para el proceso, mientras que MongoDB podría ser un tipo de base de datos.
- Hadoop es el mejor para la aplicación de procesos a gran escala, mientras que MongoDB es el mejor para la extracción de datos y procesos en un período de tiempo.
Tabla de comparación de MongoDB vs Hadoop
La comparación principal entre MongoDB vs Hadoop se discute a continuación:
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S.No. | MongoDB |
Hadoop |
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1 | Proporciona muchas respuestas sólidas, mucho más versátiles que Hadoop. Reemplazará los RDBMS existentes. | La fortaleza más importante de Hadoop es que está diseñado para manejar datos masivos. Es maravilloso para manejar procesos por lotes y trabajos ETL de larga duración. |
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2 | Almacena datos en colecciones, todos los campos de datos pueden consultarse de inmediato. Los datos se guardan como Binary JSON o BSON y son accesibles para consultas, agregación, indexación y replicación. | Consiste en un software diferente, los componentes importantes son el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) y MapReduce. |
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3 | Es realmente una base de datos y está escrita en C ++ | Colección de varios paquetes que hacen el marco de procesamiento. Su aplicación basada principalmente en Java. |
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4 4 | Diseñado para el método y analizar el inmenso volumen de datos. | Es una base de datos, diseñada principalmente para el almacenamiento y recuperación de datos. |
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5 5 | La queja principal relacionada con MongoDB es un problema de tolerancia a fallas, que puede resultar en la pérdida de datos. | Depende principalmente del 'Nombre de nodo', es decir, que el único propósito del fallo |
Conclusión - MongoDB vs Hadoop
A través de los diversos temas mencionados anteriormente durante esta comparación de Hadoop y MongoDB como una solución de Big Data, es evidente que debe surgir una gran cantidad de análisis y preocupaciones antes de preferir cuál es la mejor opción para su organización. Si tiene la necesidad de procesar datos de un período de tiempo de baja latencia o si intenta encontrar una gran cantidad de respuestas (como conmutar su RDBMS o comenzar un sistema transaccional completamente nuevo), MongoDB también podría ser una alternativa decente. Si está tratando de encontrar una respuesta para el análisis por lotes y de larga ejecución mientras aún tiene la capacidad de cuestionar datos, Hadoop podría ser una opción definitiva.
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