Différence entre Hadoop et MongoDB

Nous entendons le terme Big Data depuis un certain temps déjà, mais qu'est-ce que ce Big Data exactement? La quantité de données produites par l'Internet des objets a considérablement augmenté au fil des ans et continue d'augmenter à un rythme exponentiel. Le traitement de ces volumes massifs de données non adaptés aux méthodes traditionnelles de traitement est qualifié de Big Data. Ce type de données pose des défis aux systèmes SGBDR traditionnels utilisés pour stocker et traiter les données. La puissance de traitement nécessaire pour stocker et traiter autant de données de manière opportune et rentable est énorme. Afin de résoudre ce problème, des solutions Big Data nouvelles et améliorées sont nécessaires, spécialement conçues pour le traitement de données non structurées volumineuses. Parmi les nombreuses technologies, Hadoop et MongoDB sont les deux choix populaires en matière de stockage et de traitement de données volumineuses. Bien que les deux soient assez similaires dans ce qu'ils font, leur approche de la façon dont ils le font est assez différente. Jetons un coup d’œil.



Qu'est-ce que MongoDB?

MongoDB est une base de données de documents open source qui est devenue la base de données NoSQL de facto avec des millions d'utilisateurs, des petites startups aux entreprises Fortune 500. Les principales entreprises et sociétés informatiques grand public exploitent les capacités de MongoDB dans leurs produits et solutions. Écrit en C ++, MongoDB est une base de données multiplateforme orientée document qui répond efficacement aux limites des bases de données basées sur des schémas SQL en fournissant des solutions hautes performances, haute disponibilité et évolutives faciles. C'est une base de données conçue pour le Web moderne. Comme les autres bases de données NoSQL, MongoDB ne respecte pas les principes du SGBDR sans aucun concept de tables, de lignes et de colonnes. Il stocke ses données dans des documents BSON où toutes les données associées sont regroupées dans un seul document.



Qu'est-ce que Hadoop?



Hadoop est un framework open-source conçu pour le stockage et le traitement de volumes massifs de données sur des clusters d'ordinateurs. C'est une application basée sur Java et une collection de différents logiciels qui créent un cadre de traitement de données. le idée est de traiter des données à grande échelle à un coût raisonnable dans le moins de temps possible. Hadoop se compose de trois ressources principales: le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS), la plate-forme de programmation MapReduce de Google et l’ensemble de l’écosystème Hadoop. L'écosystème Hadoop se compose de modules qui aident à programmer le système, à gérer et à configurer le cluster, à gérer et à stocker les données dans le cluster et à effectuer des tâches analytiques. Hadoop MapReduce facilite l'analyse des données pour traiter de très grandes quantités de données structurées et non structurées. Hadoop est un enregistré marque déposée de Apache Software Foundaton et MapReduce est son cadre pour le traitement parallèle.

Différence entre Hadoop et MongoDB

Plate-forme

- Alors que les deux sont considérés Big Data solutions, MongoDB est essentiellement une plate-forme polyvalente conçue pour remplacer ou améliorer les systèmes SGBDR existants. MongoDB est une base de données de documents open source et l'un des de premier plan Bases de données NoSQL qui utilisent des documents, au lieu de lignes et de tables, pour le rendre flexible, évolutif et rapide. Hadoop, d'autre part, est un framework open-source conçu pour le stockage et le traitement de volumes massifs de données sur des clusters d'ordinateurs. Hadoop n'est pas destiné à remplacer les systèmes SGBDR existants; en fait, il agit comme un complément pour aider l'analyse des données à traiter de grands volumes de données structurées et non structurées.

Architecture

- L’écosystème Hadoop est un ensemble d’outils qui utilisent ou se trouvent à côté de la plate-forme de programmation MapReduce de Google et de HDFS (Hadoop Distributed File System) pour stocker et organiser les données et gérer les machines qui exécutent Hadoop. HDFS est conçu pour diffusion accès aux données. MongoDB, en revanche, propose une approche différente; il est basé sur l'architecture Nexus qui exploite les capacités de NoSQL tandis que maintenir la base des bases de données relationnelles. Il stocke les données sous forme de documents dans une représentation binaire appelée BSON (Binary JSON) où elles sont généralement organisées en collections.

Force



- La plus grande force de Hadoop est MapReduce. Aujourd'hui, Hadoop est le meilleur framework MapReduce du marché. le concept derrière MapReduce est que l'entrée peut être divisée en blocs logiques, où chaque bloc peut être traité indépendamment par une tâche de carte. Une tâche de carte peut s'exécuter sur n'importe quel nœud de calcul du cluster et plusieurs tâches de carte peuvent s'exécuter en parallèle sur le cluster. MongoDB, d'autre part, est une base de données de documents qui peut gérer des charges allant des MVP et POC de démarrage aux applications d'entreprise avec des centaines de serveurs. MongoDB est passé d'une solution de base de données de niche à la base de données NoSQL de facto. Sa notion de documents est vraiment expressive et flexible.

Hadoop vs MongoDB: tableau de comparaison

Sommaire

Bien que les deux soient assez similaires dans ce qu'ils font, leur approche de la façon dont ils le font est assez différente. MongoDB stocke les données sous forme de documents dans une représentation binaire appelée BSON, tandis que dans Hadoop, les données sont stockées dans des blocs de taille fixe et chaque bloc est dupliqué plusieurs fois dans le système. L'écosystème Hadoop est un ensemble d'outils qui utilisent ou se trouvent à côté de la plate-forme de programmation MapReduce de Google, tandis que MongoDB est basé sur l'architecture Nexus qui exploite les capacités de NoSQL tout en maintenant la base des bases de données relationnelles.

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