هل يجب أن أتعلم Hadoop أو Nosql

يعد كل من Hadoop و NoSQL خيارًا شائعًا لتخزين البيانات الضخمة ومعالجتها. ولكن أيهما مناسب لاحتياجاتك؟ إذا كنت بحاجة إلى تخزين البيانات الضخمة ومعالجتها ، فلديك خياران رئيسيان: Hadoop و NoSQL. Hadoop هو نظام إدارة قاعدة بيانات ارتباطية تقليدي (RDBMS) ، بينما NoSQL هو نظام إدارة قواعد بيانات غير علائقية أحدث (NoSQL DBMS). لكل من Hadoop و NoSQL إيجابيات وسلبيات ، لذلك من المهم أن تفهم خياراتك قبل أن تقرر أيها ستستخدم. فيما يلي بعض الأشياء التي يجب مراعاتها عند الاختيار بين Hadoop و NoSQL: 1. بنية البيانات تم تصميم Hadoop للبيانات المنظمة ، بينما تم تصميم NoSQL للبيانات غير المنظمة. إذا كانت بياناتك منظمة ، فقد يكون Hadoop هو الخيار الأفضل. إذا كانت بياناتك غير منظمة ، فقد تكون NoSQL خيارًا أفضل. 2. حجم البيانات Hadoop مصمم للبيانات الضخمة ، بينما NoSQL مصمم للبيانات الصغيرة. إذا كان لديك الكثير من البيانات ، فقد يكون Hadoop هو الخيار الأفضل. إذا كان لديك كمية صغيرة من البيانات ، فقد تكون NoSQL خيارًا أفضل. 3. أنواع البيانات تم تصميم Hadoop للبيانات النصية ، بينما تم تصميم NoSQL للبيانات غير النصية. إذا كانت بياناتك تستند إلى النص ، فقد يكون Hadoop خيارًا أفضل. إذا كانت بياناتك غير قائمة على النصوص ، فقد تكون NoSQL خيارًا أفضل. 4. سرعة المعالجة تم تصميم Hadoop لمعالجة الدُفعات ، بينما تم تصميم NoSQL للمعالجة في الوقت الفعلي. إذا كنت بحاجة إلى معالجة البيانات بسرعة ، فقد تكون NoSQL خيارًا أفضل. إذا كنت تستطيع الانتظار حتى تتم معالجة البيانات ، فقد يكون Hadoop خيارًا أفضل. 5. المرونة Hadoop أقل مرونة من NoSQL. إذا كنت بحاجة إلى قاعدة بيانات مرنة ، فقد تكون NoSQL خيارًا أفضل. إذا كنت بحاجة إلى قاعدة بيانات أكثر صرامة ، فقد يكون Hadoop خيارًا أفضل. 6. قابلية التوسع Hadoop أكثر قابلية للتطوير من NoSQL. إذا كنت بحاجة إلى توسيع نطاق قاعدة البيانات الخاصة بك ، فقد يكون Hadoop خيارًا أفضل. إذا لم تكن بحاجة إلى توسيع نطاق قاعدة البيانات الخاصة بك ، فقد تكون NoSQL خيارًا أفضل. 7. تكلفة Hadoop أكثر

أشهر البرامج المتوفرة حاليًا هي Hadoop و MongoDB. يسمح لك Hadoop ، كمشروع برمجي مفتوح المصدر ، بإنشاء وتعديل مجموعة من الأدوات لمعالجة البيانات الكبيرة . MongoDB ، منصة إدارة قواعد بيانات NoSQL ، هي واحدة من أكثر منصات قواعد البيانات مرونة وقابلية للتوسع في السوق. يفضل أن تستخدم MongoDB ميزاتها لحل تحديات البيانات الجديدة هذه. يتم استخدام MongoDB بواسطة eBay و SAP و Adobe و LinkedIn و McAfee و MetLife و Foursquare. من بين مستخدمي Hadoop شخصيات بارزة مثل Microsoft و Cloudera و IBM و Intel و Teradata و Amazon و Map R Technologies. يتم استخدام إطار عمل البرنامج المستند إلى Java لتخزين البيانات واستردادها ومعالجتها. يخزن تنسيق MongoDB JSON أو BSON أو الثنائي جميع الحقول ، ومن الممكن الاستعلام عنها أو فهرستها أو تجميعها أو نسخها جميعًا. لدى Apache Hadoop طريقة أفضل لتنظيم المساحة من MongoDB.

عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي ، يبدو أن MongoDB هو الفائز الواضح. على الرغم من حقيقة أن Hadoop قادر على التعامل مع كميات هائلة من البيانات ، إلا أنه يفعل ذلك على دفعات. من خلال استخدام Spark ، يمكن تسريع عملية معالجة البيانات.

يُفضل NoSQL على Hadoop من حيث أعباء العمل في البيئات التشغيلية لأنها تكمل نظيراتها العلائقية بشكل أفضل. يمكن لـ Hadoop التعامل مع الأرشفة التحليلية والتاريخية ، بينما يمكن لـ NoSQL التعامل مع أعباء العمل التحليلية والمعاملات. لعبت قواعد بيانات Document / JSON والرسم البياني أيضًا دورًا في ثورة قاعدة بيانات NoSQL ، والتي بدأت بقواعد بيانات تخزين القيمة الرئيسية.

وفقًا لتقرير Burning Glass Technologies و IBM ، فإن المجالات الأكثر طلبًا والأعلى ربحًا في التحليلات وعلوم البيانات تشمل Apache Hadoop و Apache Hive و Pig و MapReduce. ستتمكن أيضًا من تحسين أرباحك وآفاق التقدم الوظيفي نتيجة لهذه القدرات.

Hadoop ليس ، كما قد يعتقد البعض ، قاعدة بيانات ، ولكنه نظام بيئي للبرامج يتيح الحوسبة المتوازية الضخمة. إنه نوع من أدوات تمكين قاعدة بيانات NoSQL التي تسمح بنشر البيانات عبر آلاف الخوادم ، مع خسارة قليلة أو معدومة في الأداء ، على وجه الخصوص ، في قواعد بيانات NoSQL الموزعة مثل HBase.

هل Hadoop أفضل من Mongodb؟

نظرًا لأن MongoDB هي قاعدة بيانات تستند إلى C ++ ، فهي أكثر كفاءة في استخدام الذاكرة من قواعد البيانات الأخرى. يتكون إطار عمل Hadoop من مكونات برامج تستند إلى Java والتي يمكن استخدامها لتخزين البيانات واستردادها ومعالجتها. يعمل Hadoop على تحسين مقدار المساحة في مركز البيانات بشكل أكثر كفاءة من MongoDB.

هذا عالم متنام تعتبر فيه البيانات عاملاً هائلاً. يستخدم علماء البيانات حول العالم أدوات تحليل البيانات الضخمة لإدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات. اعتبارًا من الآن ، فإن أكثر حلول NoSQL شيوعًا هما Hadoop و MongoDB. تشترك هاتان المنصتان في الكثير من الميزات المشتركة ، مثل عدم وجود مخطط ومصدر مفتوح و NoSQL و MapReduce. ومع ذلك ، تختلف طرق تخزين البيانات ومعالجتها اختلافًا كبيرًا. يمكنك أن ترى الاختلافات بين هذه المنصات من خلال النظر في تاريخها. إنه نظام إدارة قاعدة بيانات موجه للمستندات يستخدم بشكل شائع لمعالجة المستندات.

يقوم بتخزين البيانات في مجموعات ، مما يسمح لك بالاستعلام عنها عدة مرات بدلاً من مرة واحدة. يتضمن إطار Hadoop عددًا من المنتجات. Hive و Pig و HBase و Oozie و Sqoop و Flume ليست سوى عدد قليل من المنتجات. عندما يتعلق الأمر بتحليلات البيانات ، هناك خياران ممتازان: Hadoop و MongoDB. لديهم العديد من أوجه التشابه ، بما في ذلك المصدر المفتوح ، والخالي من المخططات ، و MapReduce ، و NoSQL ، لكن نهجهم في معالجة البيانات وتخزينها يختلف عن بعضهم البعض. لقد وضعنا قائمة بكل من الوظائف والقيود أمامك حتى تتمكن من اتخاذ قرار مستنير بشأن أيهما أفضل.

هل يمكن استخدام Mongodb في Hadoop؟

تجمع المؤسسات الآن بين Hadoop و MongoDB لإنشاء مجموعة واسعة من تطبيقات البيانات الضخمة : يستهلك Hadoop البيانات من MongoDB ويمزجها مع أنظمة التشغيل الأخرى لتزويد التحليلات المتطورة وإعداد التقارير ، بينما يقوم MongoDB بتشغيل نظام العمليات عبر الإنترنت في الوقت الفعلي.

ما هي قاعدة البيانات الأفضل للبيانات الضخمة؟

هدف هؤلاء المحترفين هو إنشاء تنسيق للأدوات التحليلية التي يمكنها التعامل مع البيانات غير المهيكلة وشبه المنظمة. هذه الخصائص هي التي تجعل قواعد بيانات NoSQL (قواعد البيانات غير العلائقية ، مثل MongoDB) مثالية لتخزين كميات كبيرة من البيانات.

لماذا Hadoop أفضل من Rdbms؟

يتعامل مع كل من أنواع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. هذا النوع من قواعد البيانات أكثر قابلية للتكيف من RDBMS التقليدية لتخزين البيانات ومعالجتها وإدارتها. يتيح Hadoop ، على عكس الأنظمة التقليدية ، المعالجة المتزامنة لتدفقات البيانات المتعددة. هذه المنصة تتسع بسخاء كبير.

هل Hadoop جيد للبيانات الضخمة؟

يتيح Hadoop لخوادم المجموعة استخدام كل طاقة التخزين والمعالجة الخاصة بها ، مما يسمح لها بمعالجة كميات هائلة من البيانات وتنفيذ العمليات الموزعة. إنه بمثابة الأساس للخدمات والتطبيقات الأخرى.