Diferencias entre Hadoop y MongoDB
Hadoop
Hadoop es una plataforma de código abierto, que se utiliza para almacenar y procesar el gran volumen de datos. Es una aplicación basada en Java, que contiene un sistema de archivos distribuido, gestión de recursos, procesamiento de datos y otros componentes para una interfaz.
MongoDB
MongoDB está diseñado principalmente para el almacenamiento y recuperación de datos. También puede realizar procesamiento de datos y escalabilidad. Está basado en C ++ y pertenece a la familia NoSQL. No se basa en crear tablas relacionales en su lugar; almacena sus registros como documentos.
Muchas empresas utilizan la plataforma Hadoop y MongoDB para crear su propia aplicación Big Data:
- MongoDB utiliza su plataforma para el proceso operativo en tiempo real que ayuda a los usuarios finales y al proceso comercial.
- Hadoop, por otro lado, obtiene los datos de MongoDB; combine los datos de diferentes fuentes para producir modelos de aprendizaje automático, que MongoDB lo usará para procesos operativos en tiempo real.
Comparación cabeza a cabeza entre Hadoop y MongoDB
Tanto Hadoop como MongoDB son excelentes en partición de datos y consistencia, pero cuando se compara con RDBMS, no funciona bien en la disponibilidad de datos. A continuación se muestra la comparación entre los 9 principales entre Hadoop y MongoDB
Diferencias clave entre Hadoop y MongoDB
Las diferencias entre Hadoop con MongoDB se explican en los puntos presentados a continuación:
- Hadoop se basa en Java, mientras que MongoDB se ha escrito en lenguaje C ++.
- Hadoop es un conjunto de productos, mientras que MongoDB es un producto independiente.
- El costo de hardware de Hadoop es mayor, ya que es una colección de software diferente. Sin embargo, el costo de hardware de MongoDB es menor en comparación con Hadoop.
- En comparación con Hadoop, MongoDB es más flexible, puede reemplazar RDBMS existente. Hadoop, por otro lado, también puede realizar todas las tareas, pero necesita agregar otro software.
- MongoDB tiene la capacidad de indexación geoespacial que es útil en el análisis geoespacial. Esta característica no está disponible en Hadoop.
- Hadoop es el mejor para la aplicación de procesamiento a gran escala, mientras que MongoDB es el mejor para la minería de datos y el procesamiento en tiempo real.
- MongoDB pertenece a la familia NoSQL, mientras que Hadoop utiliza SQL para procesar datos.
- Hadoop es flexible en el formato de datos; puede tener cualquier formato disponible, mientras que MongoDB solo importa datos en formato CSV y JSON.
- Hadoop es un marco que puede tener mucho software para el procesamiento, mientras que MongoDB es un tipo de base de datos.
Tabla de comparación de Hadoop vs MongoDB
| BASE PARA COMPARAR | MongoDB | Hadoop |
| Sistema RDBMS | Está diseñado para reemplazar o mejorar el sistema RDBMS, proporcionándole una variedad de casos de uso. | No está destinado a reemplazar el sistema RDBMS, pero actúa como un complemento que ayuda a archivar datos o proporciona casos de uso importantes. |
| contorno | En realidad es una base de datos y está escrita en C ++. | Colección de diferentes softwares que crean un marco de procesamiento de datos. Es una aplicación basada en Java. |
| Marco de referencia | Almacena datos en colecciones, cada campo de datos se puede consultar a la vez. Los datos se almacenan como Binary JSON o BSON y están disponibles 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. |
| Fuerza | Proporciona una solución más robusta, más flexible que Hadoop. Puede reemplazar RDBMS existente. | La mayor fortaleza de Hadoop es que está diseñado para manejar Big Data. Es excelente para manejar procesos por lotes y trabajos ETL de larga duración. |
| Diseñado | Diseñado para procesar y analizar un gran volumen de datos. | Es una base de datos, diseñada principalmente para el almacenamiento y recuperación de datos. |
| Debilidad | Una queja importante con respecto a MongoDB es el problema de tolerancia a fallas, que puede conducir a la pérdida de datos. | Depende principalmente de 'NameNode', que es el único punto de falla |
| Formato de datos | Debe estar en formato CSV o JSON para importar los datos. | Puede tener cualquier formato disponible, puede manejar tanto datos estructurados como no estructurados. |
| Costo de hardware | Rentable porque es un producto único. | El costo es mayor ya que es una colección de software. |
| Manejo de la memoria | Eficiente en el manejo de la memoria, ya que está escrito en C ++ | Tiene la capacidad de optimizar la utilización del espacio, que MongoDB carece. |
Conclusión
Las diferencias anteriores concluyen que Hadoop es la mejor opción para un gran volumen de datos que requieren un gran procesamiento y estructuración de datos. MongoDB es mejor para datos que requieren procesamiento en tiempo real y alta disponibilidad de datos.
- En cualquier organización, los datos son muy importantes, los datos aumentan día a día, es imposible manejar este gran volumen de datos con una sola aplicación. Se recomienda encarecidamente que, para cualquier organización que maneje Big Data, se utilicen Hadoop y MongoDB juntos.
- Con todas las sugerencias, es muy importante saber que tanto Hadoop como MongoDB no se crearon para presumir de seguridad. Ambas aplicaciones pretenden administrar un gran volumen de datos con sus excelentes características y pocos inconvenientes.
- Si sus organizaciones tienen datos en tiempo real de baja latencia o necesitan eliminar completamente los RDBMS existentes y comenzar un nuevo sistema transaccional, entonces deben ir a MongoDB.
- Si su organización necesita una solución por lotes, ejecutando análisis mientras aún puede hacer uso de SQL y consultar los datos, entonces Hadoop es la mejor opción.
- Dado que se sabe que Hadoop maneja un gran volumen de datos que proporcionan soluciones a gran escala, se puede considerar su flexibilidad y escalabilidad. De cualquier manera, incluso MongoDB es excelente en su escalabilidad para analizar un gran volumen de datos complejos y más eficiente que RDBMS.
- Cuando se utilizan Hadoop y MongoDB, se abordan las debilidades y fortalezas de cada uno.
- Ambas plataformas se pueden usar como una solución de Big Data, pero es muy importante saber si estas soluciones se pueden usar y combinar con su entorno empresarial. Cuando la configuración no se realiza correctamente, causaría una catástrofe para cualquiera de estas plataformas y sus datos.
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