Dois-je apprendre Hadoop ou Nosql

Hadoop et NoSQL sont deux choix populaires pour stocker et traiter le Big Data. Mais lequel correspond à vos besoins ? Si vous avez besoin de stocker et de traiter du Big Data, vous avez deux choix principaux : Hadoop et NoSQL. Hadoop est un système de gestion de base de données relationnelle traditionnel (RDBMS), tandis que NoSQL est un nouveau système de gestion de base de données non relationnelle (SGBD NoSQL). Hadoop et NoSQL ont tous deux leurs avantages et leurs inconvénients, il est donc important de comprendre vos options avant de décider laquelle utiliser. Voici quelques éléments à prendre en compte lors du choix entre Hadoop et NoSQL : 1. Structure des données Hadoop est conçu pour les données structurées, tandis que NoSQL est conçu pour les données non structurées. Si vos données sont structurées, Hadoop peut être un meilleur choix. Si vos données ne sont pas structurées, NoSQL peut être un meilleur choix. 2. Taille des données Hadoop est conçu pour les mégadonnées, tandis que NoSQL est conçu pour les petites données. Si vous avez beaucoup de données, Hadoop peut être un meilleur choix. Si vous avez une petite quantité de données, NoSQL peut être un meilleur choix. 3. Types de données Hadoop est conçu pour les données textuelles, tandis que NoSQL est conçu pour les données non textuelles. Si vos données sont basées sur du texte, Hadoop peut être un meilleur choix. Si vos données ne sont pas basées sur du texte, NoSQL peut être un meilleur choix. 4. Vitesse de traitement Hadoop est conçu pour le traitement par lots, tandis que NoSQL est conçu pour le traitement en temps réel. Si vous avez besoin de traiter des données rapidement, NoSQL peut être un meilleur choix. Si vous pouvez vous permettre d'attendre que les données soient traitées, Hadoop peut être un meilleur choix. 5. Flexibilité Hadoop est moins flexible que NoSQL. Si vous avez besoin d'une base de données flexible, NoSQL peut être un meilleur choix. Si vous avez besoin d'une base de données plus rigide, Hadoop peut être un meilleur choix. 6. Évolutivité Hadoop est plus évolutif que NoSQL. Si vous devez faire évoluer votre base de données, Hadoop peut être un meilleur choix. Si vous n'avez pas besoin de faire évoluer votre base de données, NoSQL peut être un meilleur choix. 7. Coût Hadoop est plus

Les programmes les plus populaires actuellement disponibles sont Hadoop et MongoDB. Hadoop, en tant que projet logiciel open source, vous permet de créer et de modifier un ensemble d'outils pour le traitement de données volumineuses . MongoDB, une plate-forme de gestion de base de données NoSQL, est l'une des plates-formes de base de données les plus flexibles et évolutives du marché. Il est préférable pour MongoDB d'utiliser ses fonctionnalités pour résoudre ces nouveaux défis de données. MongoDB est utilisé par eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife et Foursquare. Parmi les utilisateurs de Hadoop figurent des personnalités telles que Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon et Map R Technologies. Ce cadre logiciel basé sur Java est utilisé pour stocker, récupérer et traiter des données. Le format JSON, BSON ou binaire de MongoDB stocke tous les champs et il est possible de les interroger, de les indexer, de les agréger ou de les répliquer tous. Apache Hadoop a une meilleure façon d'organiser l'espace que MongoDB.

En matière de traitement de données en temps réel, MongoDB semble être le grand gagnant. Malgré le fait que Hadoop est capable de gérer d'énormes quantités de données, il le fait par lots. En utilisant Spark, le processus de traitement des données peut être accéléré.

NoSQL est préféré à Hadoop en termes de charges de travail dans les environnements opérationnels car il complète mieux leurs homologues relationnels. Hadoop peut gérer l'archivage analytique et historique, tandis que NoSQL peut gérer les charges de travail transactionnelles et analytiques. Les bases de données document/JSON et graphiques ont également joué un rôle dans la révolution des bases de données NoSQL, qui a commencé avec les bases de données de stockage clé-valeur .

Selon un rapport de Burning Glass Technologies et d'IBM, les domaines les plus demandés et les mieux rémunérés de l'analyse et de la science des données incluent Apache Hadoop, Apache Hive, Pig et MapReduce. Vous pourrez également améliorer vos revenus et vos perspectives d'avancement professionnel grâce à ces capacités.

Hadoop n'est pas, comme certains pourraient le penser, une base de données, mais plutôt un écosystème logiciel qui permet un calcul parallèle massif. Il s'agit d'un type d'activateur de base de données NoSQL qui permet la diffusion de données sur des milliers de serveurs, avec peu ou pas de perte de performances, en particulier dans les bases de données NoSQL distribuées telles que HBase.

Hadoop est-il meilleur que Mongodb ?

Étant donné que MongoDB est une base de données basée sur C++, elle utilise plus de mémoire que les autres bases de données. Le framework Hadoop est composé de composants logiciels basés sur Java qui peuvent être utilisés pour stocker, récupérer et traiter des données. Hadoop optimise la quantité d'espace dans le centre de données plus efficacement que MongoDB.

C'est un monde en pleine croissance dans lequel les données sont un facteur énorme. Les scientifiques des données du monde entier utilisent des outils d'analyse de mégadonnées pour gérer et analyser d'énormes quantités de données. À l'heure actuelle, les deux solutions NoSQL les plus populaires sont Hadoop et MongoDB. Ces deux plates-formes partagent de nombreuses fonctionnalités en commun, telles que l'absence de schéma, l'open source, NoSQL et MapReduce. Cependant, leurs méthodes de stockage et de traitement des données diffèrent considérablement. Vous pouvez voir les différences entre ces plateformes en regardant leur historique. Il s'agit d'un système de gestion de base de données orienté document qui est couramment utilisé pour le traitement de documents.

Il stocke les données dans des collections, ce qui vous permet de les interroger plusieurs fois plutôt qu'une seule. Le framework Hadoop comprend un certain nombre de produits. Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop et Flume ne sont que quelques-uns des produits. En matière d'analyse de données, il existe deux excellents choix : Hadoop et MongoDB. Ils présentent de nombreuses similitudes, notamment open source, sans schéma, MapReduce et NoSQL, mais leur approche du traitement et du stockage des données diffère l'une de l'autre. Nous avons mis une liste des fonctionnalités et des limitations devant vous afin que vous puissiez prendre une décision éclairée sur celle qui est la meilleure.

Mongodb peut-il être utilisé dans Hadoop ?

Les organisations combinent désormais Hadoop et MongoDB pour créer une large gamme d' applications Big Data : Hadoop consomme les données de MongoDB et les mélange avec d'autres systèmes opérationnels pour alimenter des analyses et des rapports sophistiqués, tandis que MongoDB alimente le système d'exploitation en ligne et en temps réel.

Quelle base de données est la meilleure pour le Big Data ?

L'objectif de ces professionnels est de créer un format d'outils analytiques capables de gérer des données non structurées et semi-structurées. Ces caractéristiques sont ce qui rend les bases de données NoSQL (bases de données non relationnelles, telles que MongoDB) idéales pour stocker de grandes quantités de données.

Pourquoi Hadoop est-il meilleur que Rdbms ?

Il gère à la fois les types de données structurées et non structurées. Ce type de base de données est plus adaptable que le SGBDR traditionnel pour le stockage, le traitement et la gestion des données. Hadoop, contrairement aux systèmes traditionnels, permet le traitement simultané de plusieurs flux de données. Cette plate-forme évolue très généreusement.

Hadoop est-il bon pour le Big Data ?

Hadoop permet aux serveurs de cluster d'utiliser toute leur puissance de stockage et de traitement, ce qui leur permet de gérer d'énormes quantités de données et d'exécuter des processus distribués. Il sert de base à d'autres services et applications.