Sự khác biệt giữa Hadoop và MongoDB

Chúng ta đã nghe thuật ngữ Big Data từ khá lâu rồi, nhưng chính xác thì Big Data này là gì? Lượng dữ liệu được tạo ra bởi Internet of Things đã tăng lên đáng kể qua nhiều năm và nó tiếp tục tăng với tốc độ theo cấp số nhân. Việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ này không phù hợp với các phương pháp truyền thống để xử lý được gọi là Dữ liệu lớn. Loại dữ liệu này đặt ra thách thức đối với các hệ thống RDBMS truyền thống được sử dụng để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Sức mạnh xử lý cần thiết để lưu trữ và xử lý nhiều dữ liệu này một cách kịp thời và hiệu quả về chi phí là rất lớn. Để giải quyết vấn đề này, cần có các giải pháp Dữ liệu lớn mới và được cải tiến được thiết kế riêng để xử lý dữ liệu lớn không có cấu trúc. Trong số nhiều công nghệ, Hadoop và MongoDB là hai lựa chọn phổ biến khi lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Mặc dù cả hai đều khá giống nhau về cơ bản những gì họ làm, nhưng cách tiếp cận của họ về cách họ làm điều đó khá khác nhau. Chúng ta hãy xem.

MongoDB là gì?

MongoDB là một cơ sở dữ liệu tài liệu nguồn mở đã phát triển để trở thành cơ sở dữ liệu NoQuery trên thực tế với hàng triệu người dùng, từ các công ty khởi nghiệp nhỏ đến các công ty Fortune 500. Các doanh nghiệp hàng đầu và các công ty CNTT tiêu dùng tận dụng các khả năng của MongoDB trong các sản phẩm và giải pháp của họ. Được viết bằng C ++, MongoDB là một cơ sở dữ liệu đa nền tảng, hướng đến tài liệu nhằm giải quyết hiệu quả các hạn chế của cơ sở dữ liệu dựa trên lược đồ SQL bằng cách cung cấp các giải pháp hiệu suất cao, tính sẵn sàng cao và khả năng mở rộng dễ dàng. Nó là một cơ sở dữ liệu được thiết kế cho web hiện đại. Giống như các cơ sở dữ liệu NoQuery khác, MongoDB không tuân thủ các nguyên tắc của RDBMS mà không có khái niệm về bảng, hàng và cột. Nó lưu trữ dữ liệu của mình trong các tài liệu BSON trong đó tất cả các dữ liệu liên quan được đặt cùng nhau trong một tài liệu.

Hadoop là gì?

Hadoop là một khung nguồn mở được thiết kế để lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trên các cụm máy tính. Nó là một ứng dụng dựa trên Java và một tập hợp các phần mềm khác nhau tạo ra khung xử lý dữ liệu. Ý tưởng là xử lý dữ liệu quy mô lớn với chi phí hợp lý trong thời gian ít nhất có thể. Hadoop bao gồm ba tài nguyên chính: Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS), nền tảng lập trình MapReduce của Google và toàn bộ hệ sinh thái Hadoop. Hệ sinh thái Hadoop bao gồm các mô-đun giúp lập trình hệ thống, quản lý và định cấu hình cụm, quản lý và lưu trữ dữ liệu trong cụm và thực hiện các tác vụ phân tích. Hadoop MapReduce hỗ trợ phân tích dữ liệu xử lý một lượng rất lớn cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Hadoop là nhãn hiệu đã đăng ký của Apache Software Foundaton và MapReduce là khuôn khổ để xử lý song song.

Sự khác biệt giữa Hadoop và MongoDB

Nền tảng

- Mặc dù cả hai đều được coi là giải pháp dữ liệu lớn, MongoDB về cơ bản là một nền tảng có mục đích chung được thiết kế để thay thế hoặc cải thiện các hệ thống RDBMS hiện có. MongoDB là một cơ sở dữ liệu tài liệu nguồn mở và là một trong những cơ sở dữ liệu hàng đầu của NoQuery sử dụng các tài liệu, thay vì các hàng và bảng, để làm cho nó linh hoạt, có thể mở rộng và nhanh chóng. Hadoop, mặt khác, là một khung nguồn mở được thiết kế để lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trên các cụm máy tính. Hadoop không có nghĩa là để thay thế các hệ thống RDBMS hiện có; trong thực tế, nó hoạt động như một phần bổ sung để hỗ trợ phân tích dữ liệu xử lý khối lượng lớn cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.

Ngành kiến ​​trúc

- Hệ sinh thái Hadoop là một tập hợp các công cụ sử dụng hoặc ngồi bên cạnh nền tảng lập trình MapReduce của Google và HDFS (Hệ thống tệp phân tán Hadoop) để lưu trữ và sắp xếp dữ liệu và quản lý các máy chạy Hadoop. HDFS được thiết kế để truy cập dữ liệu trực tuyến. MongoDB, mặt khác, cung cấp một cách tiếp cận khác; nó dựa trên Kiến trúc Nexus khai thác các khả năng của NoQuery trong khi vẫn duy trì nền tảng của cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó lưu trữ dữ liệu dưới dạng tài liệu trong biểu diễn nhị phân được gọi là BSON (Binary JSON) trong đó chúng thường được tổ chức dưới dạng các bộ sưu tập.

Sức mạnh

- Sức mạnh lớn nhất của Hadoop là MapReduce. Ngày nay, Hadoop là khung MapReduce tốt nhất trên thị trường. Khái niệm đằng sau MapReduce là đầu vào có thể được chia thành các khối logic, trong đó mỗi khối có thể được xử lý độc lập bằng một tác vụ bản đồ. Một tác vụ bản đồ có thể chạy trên bất kỳ nút tính toán nào trong cụm và nhiều tác vụ bản đồ có thể chạy song song trên toàn cụm. MongoDB, mặt khác, là một cơ sở dữ liệu tài liệu có thể xử lý các tải khác nhau, từ các MVP và POC khởi động đến các ứng dụng doanh nghiệp với hàng trăm máy chủ. MongoDB đã phát triển từ một giải pháp cơ sở dữ liệu thích hợp sang cơ sở dữ liệu thực tế của NoQuery. Khái niệm tài liệu của nó là thực sự biểu cảm và linh hoạt.

Hadoop so với MongoDB: Biểu đồ so sánh

Tóm lược

Mặc dù cả hai đều khá giống nhau về cơ bản những gì họ làm, nhưng cách tiếp cận của họ về cách họ làm điều đó khá khác nhau. MongoDB lưu trữ dữ liệu dưới dạng tài liệu trong biểu diễn nhị phân được gọi là BSON, trong khi ở Hadoop, dữ liệu được lưu trữ trong các khối có kích thước cố định và mỗi khối được sao chép nhiều lần trên toàn hệ thống. Hệ sinh thái Hadoop là một tập hợp các công cụ sử dụng hoặc ngồi bên cạnh nền tảng lập trình MapReduce của Google, trong khi MongoDB dựa trên Kiến trúc Nexus khai thác các khả năng của NoQuery trong khi duy trì nền tảng của cơ sở dữ liệu quan hệ.