Dovrei imparare Hadoop o Nosql

Hadoop e NoSQL sono entrambe scelte popolari per l'archiviazione e l'elaborazione di big data. Ma qual è quello giusto per le tue esigenze? Se hai bisogno di archiviare ed elaborare big data, hai due scelte principali: Hadoop e NoSQL. Hadoop è un tradizionale sistema di gestione di database relazionali (RDBMS), mentre NoSQL è un nuovo sistema di gestione di database non relazionale (NoSQL DBMS). Sia Hadoop che NoSQL hanno i loro pro e contro, quindi è importante capire le tue opzioni prima di decidere quale usare. Ecco alcune cose da considerare quando si decide tra Hadoop e NoSQL: 1. Struttura dei dati Hadoop è progettato per dati strutturati, mentre NoSQL è progettato per dati non strutturati. Se i tuoi dati sono strutturati, Hadoop potrebbe essere una scelta migliore. Se i tuoi dati non sono strutturati, NoSQL potrebbe essere una scelta migliore. 2. Dimensione dei dati Hadoop è progettato per i big data, mentre NoSQL è progettato per i piccoli dati. Se disponi di molti dati, Hadoop potrebbe essere una scelta migliore. Se disponi di una piccola quantità di dati, NoSQL potrebbe essere una scelta migliore. 3. Tipi di dati Hadoop è progettato per dati di testo, mentre NoSQL è progettato per dati non di testo. Se i tuoi dati sono basati su testo, Hadoop potrebbe essere una scelta migliore. Se i tuoi dati non sono basati su testo, NoSQL potrebbe essere una scelta migliore. 4. Velocità di elaborazione Hadoop è progettato per l'elaborazione in batch, mentre NoSQL è progettato per l'elaborazione in tempo reale. Se devi elaborare i dati rapidamente, NoSQL potrebbe essere una scelta migliore. Se puoi permetterti di aspettare che i dati vengano elaborati, Hadoop potrebbe essere una scelta migliore. 5. Flessibilità Hadoop è meno flessibile di NoSQL. Se hai bisogno di un database flessibile, NoSQL potrebbe essere una scelta migliore. Se hai bisogno di un database più rigido, Hadoop potrebbe essere una scelta migliore. 6. Scalabilità Hadoop è più scalabile di NoSQL. Se hai bisogno di ridimensionare il tuo database, Hadoop potrebbe essere una scelta migliore. Se non hai bisogno di ridimensionare il tuo database, NoSQL potrebbe essere una scelta migliore. 7. Costo Hadoop è di più

I programmi più popolari attualmente disponibili sono Hadoop e MongoDB. Hadoop, in quanto progetto software open source, consente di creare e modificare un insieme di strumenti per l'elaborazione di dati di grandi dimensioni . MongoDB, una piattaforma di gestione di database NoSQL, è una delle piattaforme di database più flessibili e scalabili sul mercato. È preferibile che MongoDB utilizzi le sue funzionalità per risolvere queste nuove sfide relative ai dati. MongoDB è utilizzato da eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife e Foursquare. Tra gli utenti di Hadoop ci sono notabili come Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon e Map R Technologies. Questo framework software basato su Java viene utilizzato per archiviare, recuperare ed elaborare i dati. Il formato JSON, BSON o binario di MongoDB memorizza tutti i campi ed è possibile interrogarli, indicizzarli, aggregarli o replicarli tutti. Apache Hadoop ha un modo migliore di organizzare lo spazio rispetto a MongoDB.

Quando si tratta di elaborazione dei dati in tempo reale, MongoDB sembra essere il chiaro vincitore. Nonostante Hadoop sia in grado di gestire enormi quantità di dati, lo fa in batch. Utilizzando Spark, il processo di elaborazione dei dati può essere accelerato.

NoSQL è preferito a Hadoop in termini di carichi di lavoro negli ambienti operativi perché integra meglio le loro controparti relazionali. Hadoop può gestire l'archiviazione analitica e storica, mentre NoSQL può gestire carichi di lavoro transazionali e analitici. Anche i database di documenti/JSON e grafici hanno svolto un ruolo nella rivoluzione dei database NoSQL, che è iniziata con i database archivio chiave-valore .

Secondo un rapporto di Burning Glass Technologies e IBM, i campi più richiesti e più remunerativi dell'analisi e della scienza dei dati includono Apache Hadoop, Apache Hive, Pig e MapReduce. Sarai anche in grado di migliorare i tuoi guadagni e le prospettive di avanzamento di carriera grazie a queste capacità.

Hadoop non è, come alcuni potrebbero pensare, un database, ma piuttosto un ecosistema software che consente un enorme calcolo parallelo. È un tipo di attivatore di database NoSQL che consente la diffusione dei dati su migliaia di server, con una perdita di prestazioni minima o nulla, in particolare nei database NoSQL distribuiti come HBase.

Hadoop è migliore di MongoDB?

Poiché MongoDB è un database basato su C++, è più efficiente in termini di memoria rispetto ad altri database. Il framework Hadoop è costituito da componenti software basati su Java che possono essere utilizzati per archiviare, recuperare ed elaborare dati. Hadoop ottimizza la quantità di spazio nel data center in modo più efficiente rispetto a MongoDB.

Questo è un mondo in crescita in cui i dati sono un fattore enorme. I data scientist di tutto il mondo utilizzano strumenti di analisi dei big data per gestire e analizzare enormi quantità di dati. Al momento, le due soluzioni NoSQL più popolari sono Hadoop e MongoDB. Queste due piattaforme condividono molte funzionalità in comune, come nessuno schema, open-source, NoSQL e MapReduce. Tuttavia, i loro metodi per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati differiscono in modo significativo. Puoi vedere le differenze tra queste piattaforme guardando la loro storia. È un sistema di gestione di database orientato ai documenti che viene comunemente utilizzato per l'elaborazione dei documenti.

Memorizza i dati in raccolte, consentendoti di interrogarli più volte anziché una volta. Il framework Hadoop include una serie di prodotti. Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop e Flume sono solo alcuni dei prodotti. Quando si tratta di analisi dei dati, ci sono due scelte eccellenti: Hadoop e MongoDB. Hanno molte somiglianze, tra cui open source, senza schema, MapReduce e NoSQL, ma il loro approccio all'elaborazione e all'archiviazione dei dati differisce l'uno dall'altro. Abbiamo messo davanti a te un elenco di funzionalità e limitazioni in modo che tu possa prendere una decisione consapevole su quale sia il migliore.

MongoDB può essere utilizzato in Hadoop?

Le organizzazioni stanno ora combinando Hadoop e MongoDB per creare un'ampia gamma di applicazioni per big data : Hadoop utilizza i dati di MongoDB e li combina con altri sistemi operativi per alimentare analisi e report sofisticati, mentre MongoDB alimenta il sistema operativo online in tempo reale.

Quale database è il migliore per i Big Data?

L'obiettivo di questi professionisti è creare un formato per strumenti analitici in grado di gestire dati non strutturati e semi-strutturati. Queste caratteristiche sono ciò che rende i database NoSQL (database non relazionali, come MongoDB) ideali per l'archiviazione di grandi quantità di dati.

Perché Hadoop è migliore di Rdbms?

Gestisce tipi di dati strutturati e non strutturati. Questo tipo di database è più adattabile rispetto ai tradizionali RDBMS per l'archiviazione, l'elaborazione e la gestione dei dati. Hadoop, a differenza dei sistemi tradizionali, consente l'elaborazione simultanea di più flussi di dati. Questa piattaforma scala molto generosamente.

Hadoop va bene per i Big Data?

Hadoop consente ai server del cluster di utilizzare tutta la loro potenza di archiviazione e di elaborazione, consentendo loro di gestire enormi quantità di dati ed eseguire processi distribuiti. Serve come base per altri servizi e applicazioni.