Hadoop か Nosql を学ぶべきか

公開: 2023-01-16

Hadoop と NoSQL はどちらも、ビッグデータの保存と処理によく使用される選択肢です。しかし、どれがあなたのニーズに合っていますか? ビッグデータを保存して処理する必要がある場合、Hadoop と NoSQL という 2 つの主な選択肢があります。 Hadoop は従来のリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) ですが、NoSQL は新しい非リレーショナルデータベース管理システム (NoSQL DBMS) です。 Hadoop と NoSQL のどちらにも長所と短所があるため、どちらを使用するかを決定する前に、オプションを理解することが重要です。 Hadoop と NoSQL のどちらを使用するかを決定する際の考慮事項は次のとおりです。 1. データ構造 Hadoop は構造化データ用に設計されていますが、NoSQL は非構造化データ用に設計されています。データが構造化されている場合は、Hadoop の方が適している可能性があります。データが構造化されていない場合は、NoSQL の方が適している可能性があります。 2. データサイズ Hadoop は大きなデータ向けに設計されていますが、NoSQL は小さなデータ向けに設計されています。大量のデータがある場合は、Hadoop の方が適している可能性があります。少量のデータがある場合は、NoSQL を選択することをお勧めします。 3. データ型 Hadoop はテキストデータ用に設計されていますが、NoSQL は非テキストデータ用に設計されています。データがテキストベースの場合は、Hadoop の方が適している可能性があります。データがテキストベースでない場合は、NoSQL の方が適している可能性があります。 4. 処理速度 Hadoop はバッチ処理向けに設計されていますが、NoSQL はリアルタイム処理向けに設計されています。データをすばやく処理する必要がある場合は、NoSQL を選択することをお勧めします。データが処理されるまで待つ余裕がある場合は、Hadoop を選択することをお勧めします。 5. 柔軟性 Hadoop は NoSQL ほど柔軟性がありません。柔軟なデータベースが必要な場合は、NoSQL を選択することをお勧めします。より厳格なデータベースが必要な場合は、Hadoop の方が適している場合があります。 6. スケーラビリティ Hadoop は NoSQL よりもスケーラブルです。データベースをスケールアップする必要がある場合は、Hadoop を選択することをお勧めします。データベースをスケールアップする必要がない場合は、NoSQL を選択することをお勧めします。 7. コスト Hadoop はもっと

現在利用可能な最も人気のあるプログラムは、Hadoop と MongoDB です。オープンソースソフトウェアプロジェクトである Hadoop を使用すると、大量のデータを処理するための一連のツールを作成および変更できます。 NoSQL データベース管理プラットフォームである MongoDB は、市場で最も柔軟でスケーラブルなデータベースプラットフォームの 1 つです。これらの新しいデータの課題を解決するには、MongoDB の機能を使用することが望ましいです。 MongoDB は、eBay、SAP、Adobe、LinkedIn、McAfee、MetLife、および Foursquare で使用されています。 Hadoop ユーザーの中には、Microsoft、Cloudera、IBM、Intel、Teradata、Amazon、Map R Technologies などの著名人がいます。この Java ベースのソフトウェアフレームワークは、データの保存、取得、および処理に使用されます。 MongoDB の JSON、BSON、またはバイナリ形式はすべてのフィールドを格納し、それらすべてをクエリ、インデックス作成、集約、または複製することができます。 Apache Hadoop は、MongoDB よりもスペースを整理する方法が優れています。

リアルタイムのデータ処理に関しては、MongoDB が明らかに勝者のようです。 Hadoop は膨大な量のデータを処理できるという事実にもかかわらず、処理はバッチ単位で行われます。 Spark を利用することで、データ処理のプロセスを高速化できます。

運用環境でのワークロードに関しては、Hadoop よりも NoSQL の方が好まれます。 Hadoop は分析および履歴アーカイブを処理できますが、NoSQL はトランザクションおよび分析ワークロードを処理できます。ドキュメント/JSON およびグラフデータベースも、キーバリューストアデータベースで始まった NoSQL データベース革命で役割を果たしてきました。

Burning Glass Technologies と IBM のレポートによると、分析とデータサイエンスで最も需要が高く、最も収益性の高い分野には、Apache Hadoop、Apache Hive、Pig、および MapReduce が含まれます。これらの能力の結果として、収入とキャリアアップの見通しを改善することもできます。

一部の人が考えるように、Hadoop はデータベースではなく、大規模な並列コンピューティングを可能にするソフトウェアエコシステムです。これは NoSQL データベースイネーブラーの一種であり、特に HBase などの分散NoSQL データベースで、パフォーマンスをほとんどまたはまったく低下させずに、数千のサーバーにデータを分散させることができます。

Hadoop は Mongodb より優れていますか?

MongoDB は C++ ベースのデータベースであるため、他のデータベースよりもメモリ効率が高くなります。 Hadoop フレームワークは、データの保存、取得、および処理に使用できる Java ベースのソフトウェアコンポーネントで構成されています。 Hadoop は、MongoDB よりも効率的にデータセンターのスペースを最適化します。

これは、データが大きな要因となる成長する世界です。世界中のデータサイエンティストは、ビッグデータ分析ツールを使用して、大量のデータを管理および分析しています。現在、最も人気のある 2 つの NoSQL ソリューションは、Hadoop と MongoDB です。これら 2 つのプラットフォームは、スキーマなし、オープンソース、NoSQL、MapReduce など、多くの機能を共有しています。ただし、データの保存方法と処理方法は大きく異なります。これらのプラットフォームの違いは、その歴史を見るとわかります。これは、ドキュメント処理に一般的に使用されるドキュメント指向のデータベース管理システムです。

データをコレクションに格納するため、1 回ではなく複数回クエリを実行できます。 Hadoop フレームワークには、多数の製品が含まれています。 Hive、Pig、HBase、Oozie、Sqoop、Flume は製品のほんの一部です。データ分析に関しては、Hadoop と MongoDB という 2 つの優れた選択肢があります。オープンソース、スキーマフリー、MapReduce、NoSQL など、多くの類似点がありますが、データ処理とストレージへのアプローチは互いに異なります。どちらが優れているかについて十分な知識に基づいて決定できるように、機能と制限の両方のリストを用意しました。

Mongodb は Hadoop で使用できますか?

組織は現在、Hadoop と MongoDB を組み合わせて幅広いビッグデータアプリケーションを作成しています。Hadoop は MongoDB からのデータを消費し、それを他の運用システムとブレンドして高度な分析とレポートを促進します。一方、MongoDB はオンラインのリアルタイム運用システムを強化します。

ビッグデータに最適なデータベースは?

これらの専門家の目標は、非構造化データと半構造化データを処理できる分析ツールのフォーマットを作成することです。これらの特性により、NoSQL データベース (MongoDB などの非リレーショナルデータベース) は、大量のデータを格納するのに理想的です。

Hadoop が Rdbms より優れている理由

構造化データ型と非構造化データ型の両方を処理します。このタイプのデータベースは、データの格納、処理、および管理に関して、従来の RDBMSよりも適応性があります。 Hadoop は、従来のシステムとは異なり、複数のデータストリームを同時に処理できます。このプラットフォームは非常に寛大にスケーリングします。

Hadoop はビッグデータに適していますか?

Hadoop を使用すると、クラスターサーバーはストレージと処理能力をすべて使用できるため、膨大な量のデータを処理し、分散プロセスを実行できます。これは、他のサービスやアプリケーションの基盤として機能します。