Diferença entre o Hadoop e o MongoDB

Já ouvimos o termo Big Data há algum tempo, mas o que exatamente é esse Big Data? A quantidade de dados produzidos pela Internet das Coisas aumentou dramaticamente ao longo dos anos e continua aumentando a uma taxa exponencial. O processamento desses grandes volumes de dados não adequados aos métodos tradicionais de manipulação é denominado Big Data. Esse tipo de dado apresenta desafios aos sistemas RDBMS tradicionais usados ​​para armazenar e processar dados. O poder de processamento necessário para armazenar e processar esses dados de maneira oportuna e econômica é enorme. Para solucionar esse problema, são necessárias soluções novas e aprimoradas de Big Data, projetadas especificamente para o processamento de grandes dados não estruturados. Das muitas tecnologias, o Hadoop e o MongoDB são as duas escolhas populares quando se trata de armazenar e processar grandes dados. Embora ambos sejam bastante semelhantes, basicamente, no que fazem, mas sua abordagem de como fazem é bem diferente. Vamos dar uma olhada.

O que é o MongoDB?

O MongoDB é um banco de dados de documentos de código aberto que cresceu e se tornou o banco de dados NoSQL de fato com milhões de usuários, desde pequenas startups até empresas da Fortune 500. Empresas líderes e empresas de TI de consumo alavancam os recursos do MongoDB em seus produtos e soluções. Escrito em C ++, o MongoDB é um banco de dados orientado a documentos de plataforma cruzada que aborda efetivamente as limitações de bancos de dados baseados em esquema SQL, fornecendo soluções de alto desempenho, alta disponibilidade e fácil escalabilidade. É um banco de dados projetado para a web moderna. Como outros bancos de dados NoSQL, o MongoDB não cumpre os princípios do RDBMS, sem conceitos de tabelas, linhas e colunas. Ele armazena seus dados em documentos BSON, onde todos os dados relacionados são colocados juntos em um único documento.

O que é o Hadoop?

O Hadoop é uma estrutura de código aberto projetada para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados entre clusters de computadores. É um aplicativo baseado em Java e uma coleção de softwares diferentes que cria uma estrutura de processamento de dados. A idéia é processar dados em grande escala a um custo razoável no menor tempo possível. O Hadoop consiste em três recursos principais: o Hadoop Distributed File System (HDFS), a plataforma de programação MapReduce do Google e todo o ecossistema do Hadoop. O ecossistema Hadoop consiste em módulos que ajudam a programar o sistema, gerenciar e configurar o cluster, gerenciar e armazenar dados no cluster e executar tarefas analíticas. O Hadoop MapReduce ajuda a análise de dados a processar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. Hadoop é uma marca registrada da Apache Software Foundaton e MapReduce é sua estrutura para processamento paralelo.

Diferença entre o Hadoop e o MongoDB

Plataforma

- Embora ambas sejam consideradas soluções de big data, o MongoDB é basicamente uma plataforma de uso geral projetada para substituir ou melhorar os sistemas RDBMS existentes. O MongoDB é um banco de dados de documentos de código aberto e um dos principais bancos de dados NoSQL que utiliza documentos, em vez de linhas e tabelas, para torná-lo flexível, escalável e rápido. O Hadoop, por outro lado, é uma estrutura de código aberto projetada para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados em clusters de computadores. O Hadoop não se destina a substituir os sistemas RDBMS existentes; de fato, atua como um complemento para auxiliar a análise de dados a processar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.

Arquitetura

- O ecossistema do Hadoop é uma coleção de ferramentas que usam ou ficam ao lado da plataforma de programação MapReduce do Google e do HDFS (Hadoop Distributed File System) para armazenar e organizar dados e gerenciar as máquinas que executam o Hadoop. O HDFS foi projetado para acessar dados de streaming. O MongoDB, por outro lado, oferece uma abordagem diferente; é baseado na arquitetura Nexus, que utiliza os recursos do NoSQL, mantendo a base dos bancos de dados relacionais. Ele armazena dados como documentos na representação binária chamada BSON (JSON binário), onde normalmente são organizados como coleções.

Força

- A maior força do Hadoop é o MapReduce. Hoje, o Hadoop é a melhor estrutura do MapReduce do mercado. O conceito por trás do MapReduce é que a entrada pode ser dividida em partes lógicas, onde cada parte pode ser processada independentemente por uma tarefa de mapa. Uma tarefa de mapa pode ser executada em qualquer nó de computação no cluster e várias tarefas de mapa podem ser executadas em paralelo no cluster. O MongoDB, por outro lado, é um banco de dados de documentos que pode lidar com cargas que variam de MVPs e POCs de inicialização a aplicativos corporativos com centenas de servidores. O MongoDB passou de uma solução de nicho de banco de dados para o banco de dados NoSQL de fato. Sua noção de documentos é realmente expressiva e flexível.

Hadoop vs. MongoDB: Gráfico de comparação

Sumário

Embora ambos sejam bastante semelhantes, basicamente, no que fazem, mas sua abordagem de como fazem é bem diferente. O MongoDB armazena dados como documentos na representação binária chamada BSON, enquanto no Hadoop, os dados são armazenados em blocos de tamanho fixo e cada bloco é duplicado várias vezes no sistema. O ecossistema Hadoop é uma coleção de ferramentas que usam ou ficam ao lado da plataforma de programação MapReduce do Google, enquanto o MongoDB é baseado na arquitetura Nexus, que aproveita os recursos do NoSQL e mantém a base de bancos de dados relacionais.