Soll ich Hadoop oder Nosql lernen

Sowohl Hadoop als auch NoSQL sind beliebte Optionen zum Speichern und Verarbeiten von Big Data. Aber welches ist das Richtige für Ihre Bedürfnisse? Wenn Sie Big Data speichern und verarbeiten müssen, haben Sie zwei Hauptmöglichkeiten: Hadoop und NoSQL. Hadoop ist ein traditionelles relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), während NoSQL ein neueres, nicht relationales Datenbankverwaltungssystem (NoSQL DBMS) ist. Sowohl Hadoop als auch NoSQL haben ihre Vor- und Nachteile, daher ist es wichtig, Ihre Optionen zu verstehen, bevor Sie sich entscheiden, welche Sie verwenden möchten. Hier sind einige Dinge, die Sie bei der Entscheidung zwischen Hadoop und NoSQL beachten sollten: 1. Datenstruktur Hadoop ist für strukturierte Daten konzipiert, während NoSQL für unstrukturierte Daten konzipiert ist. Wenn Ihre Daten strukturiert sind, ist Hadoop möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Ihre Daten unstrukturiert sind, ist NoSQL möglicherweise die bessere Wahl. 2. Datengröße Hadoop ist auf Big Data ausgelegt, während NoSQL auf Small Data ausgelegt ist. Wenn Sie viele Daten haben, ist Hadoop möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Sie über eine kleine Datenmenge verfügen, ist NoSQL möglicherweise die bessere Wahl. 3. Datentypen Hadoop ist für Textdaten konzipiert, während NoSQL für Nicht-Textdaten konzipiert ist. Wenn Ihre Daten textbasiert sind, ist Hadoop möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Ihre Daten nicht textbasiert sind, ist NoSQL möglicherweise die bessere Wahl. 4. Verarbeitungsgeschwindigkeit Hadoop ist für die Stapelverarbeitung konzipiert, während NoSQL für die Echtzeitverarbeitung ausgelegt ist. Wenn Sie Daten schnell verarbeiten müssen, ist NoSQL möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Sie es sich leisten können, auf die Verarbeitung der Daten zu warten, ist Hadoop möglicherweise die bessere Wahl. 5. Flexibilität Hadoop ist weniger flexibel als NoSQL. Wenn Sie eine flexible Datenbank benötigen, ist NoSQL möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Sie eine starrere Datenbank benötigen, ist Hadoop möglicherweise die bessere Wahl. 6. Skalierbarkeit Hadoop ist besser skalierbar als NoSQL. Wenn Sie Ihre Datenbank vergrößern müssen, ist Hadoop möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Sie Ihre Datenbank nicht vergrößern müssen, ist NoSQL möglicherweise die bessere Wahl. 7. Kosten Hadoop ist mehr

Die derzeit beliebtesten Programme sind Hadoop und MongoDB. Hadoop ermöglicht Ihnen als Open-Source-Softwareprojekt das Erstellen und Modifizieren einer Reihe von Tools für die Verarbeitung großer Datenmengen . MongoDB, eine NoSQL-Datenbankverwaltungsplattform, ist eine der flexibelsten und skalierbarsten Datenbankplattformen auf dem Markt. Es ist vorzuziehen, dass MongoDB seine Funktionen nutzt, um diese neuen Datenherausforderungen zu lösen. MongoDB wird von eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife und Foursquare verwendet. Unter den Hadoop-Benutzern befinden sich namhafte Unternehmen wie Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon und Map R Technologies. Dieses Java-basierte Software-Framework wird zum Speichern, Abrufen und Verarbeiten von Daten verwendet. Das JSON-, BSON- oder Binärformat von MongoDB speichert alle Felder, und es ist möglich, sie alle abzufragen, zu indizieren, zu aggregieren oder zu replizieren. Apache Hadoop hat eine bessere Möglichkeit, Speicherplatz zu organisieren als MongoDB.

Wenn es um Echtzeit-Datenverarbeitung geht, scheint MongoDB der klare Gewinner zu sein. Trotz der Tatsache, dass Hadoop in der Lage ist, enorme Datenmengen zu verarbeiten, geschieht dies in Stapeln. Durch den Einsatz von Spark kann der Prozess der Datenverarbeitung beschleunigt werden.

NoSQL wird im Hinblick auf Workloads in Betriebsumgebungen gegenüber Hadoop bevorzugt, da es ihre relationalen Gegenstücke besser ergänzt. Hadoop kann analytische und historische Archivierung handhaben, während NoSQL transaktionale und analytische Workloads handhaben kann. Dokumenten-/JSON- und Graphdatenbanken haben auch eine Rolle in der NoSQL-Datenbankrevolution gespielt, die mit Key -Value-Store-Datenbanken begann.

Laut einem Bericht von Burning Glass Technologies und IBM gehören Apache Hadoop, Apache Hive, Pig und MapReduce zu den gefragtesten und bestbezahlten Bereichen in Analytics und Data Science. Durch diese Fähigkeiten können Sie auch Ihre Verdienst- und Aufstiegschancen verbessern.

Hadoop ist nicht, wie manche vielleicht denken, eine Datenbank, sondern ein Software-Ökosystem, das massive parallele Datenverarbeitung ermöglicht. Es ist eine Art NoSQL-Datenbank-Enabler, der die Verteilung von Daten auf Tausende von Servern mit geringem oder keinem Leistungsverlust ermöglicht, insbesondere in verteilten NoSQL-Datenbanken wie HBase.

Ist Hadoop besser als Mongodb?

Da MongoDB eine C++-basierte Datenbank ist, ist sie speichereffizienter als andere Datenbanken. Das Hadoop-Framework besteht aus Java-basierten Softwarekomponenten, die zum Speichern, Abrufen und Verarbeiten von Daten verwendet werden können. Hadoop optimiert den Speicherplatz im Rechenzentrum effizienter als MongoDB.

Dies ist eine wachsende Welt, in der Daten ein enormer Faktor sind. Datenwissenschaftler auf der ganzen Welt verwenden Big-Data-Analysetools , um riesige Datenmengen zu verwalten und zu analysieren. Die beiden derzeit beliebtesten NoSQL-Lösungen sind Hadoop und MongoDB. Diese beiden Plattformen haben viele gemeinsame Funktionen, wie z. B. kein Schema, Open Source, NoSQL und MapReduce. Ihre Methoden zur Speicherung und Verarbeitung von Daten unterscheiden sich jedoch erheblich. Sie können die Unterschiede zwischen diesen Plattformen erkennen, indem Sie sich ihre Historie ansehen. Es ist ein dokumentenorientiertes Datenbankverwaltungssystem, das häufig für die Dokumentenverarbeitung verwendet wird.

Es speichert Daten in Sammlungen, sodass Sie sie mehrmals statt nur einmal abfragen können. Das Hadoop-Framework umfasst eine Reihe von Produkten. Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop und Flume sind nur einige der Produkte. Wenn es um Datenanalyse geht, gibt es zwei ausgezeichnete Möglichkeiten: Hadoop und MongoDB. Sie haben viele Ähnlichkeiten, darunter Open Source, schemafrei, MapReduce und NoSQL, aber ihr Ansatz zur Datenverarbeitung und -speicherung unterscheidet sich voneinander. Wir haben Ihnen eine Liste mit Funktionalitäten und Einschränkungen vorgelegt, damit Sie eine fundierte Entscheidung darüber treffen können, welche besser ist.

Kann Mongodb in Hadoop verwendet werden?

Unternehmen kombinieren jetzt Hadoop und MongoDB, um eine breite Palette von Big-Data-Anwendungen zu erstellen: Hadoop nutzt Daten aus MongoDB und mischt sie mit anderen Betriebssystemen, um anspruchsvolle Analysen und Berichte zu ermöglichen, während MongoDB das Online-Echtzeit-Betriebssystem unterstützt.

Welche Datenbank eignet sich am besten für Big Data?

Das Ziel dieser Fachleute ist es, ein Format für Analysewerkzeuge zu schaffen, das mit unstrukturierten und halbstrukturierten Daten umgehen kann. Diese Eigenschaften machen NoSQL-Datenbanken (nicht relationale Datenbanken wie MongoDB) ideal für die Speicherung großer Datenmengen.

Warum ist Hadoop besser als Rdbms?

Es verarbeitet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datentypen. Diese Art von Datenbank ist anpassungsfähiger als herkömmliche RDBMS zum Speichern, Verarbeiten und Verwalten von Daten. Hadoop ermöglicht im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Datenströme. Diese Plattform skaliert sehr großzügig.

Ist Hadoop gut für Big Data?

Hadoop ermöglicht es Cluster-Servern , ihre gesamte Speicher- und Verarbeitungsleistung zu nutzen, wodurch sie enorme Datenmengen verarbeiten und verteilte Prozesse ausführen können. Es dient als Grundlage für andere Dienste und Anwendungen.