Hadoop 또는 Nosql을 배워야 합니까?

Hadoop과 NoSQL은 모두 빅 데이터를 저장하고 처리하는 데 널리 사용되는 선택입니다. 그러나 어느 것이 귀하의 필요에 적합합니까? 빅 데이터를 저장하고 처리해야 하는 경우 Hadoop과 NoSQL의 두 가지 주요 선택 사항이 있습니다. Hadoop은 기존의 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)인 반면 NoSQL은 최신 비관계형 데이터베이스 관리 시스템(NoSQL DBMS)입니다. Hadoop과 NoSQL 모두 장단점이 있으므로 사용할 옵션을 결정하기 전에 옵션을 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 Hadoop과 NoSQL 사이에서 결정할 때 고려해야 할 몇 가지 사항입니다. 1. 데이터 구조 Hadoop은 정형 데이터용으로 설계된 반면 NoSQL은 비정형 데이터용으로 설계되었습니다. 데이터가 구조화된 경우 Hadoop이 더 나은 선택일 수 있습니다. 데이터가 구조화되지 않은 경우 NoSQL이 더 나은 선택일 수 있습니다. 2. 데이터 크기 Hadoop은 빅 데이터용으로 설계되었으며 NoSQL은 작은 데이터용으로 설계되었습니다. 데이터가 많은 경우 Hadoop이 더 나은 선택일 수 있습니다. 소량의 데이터가 있는 경우 NoSQL이 더 나은 선택일 수 있습니다. 3. 데이터 유형 Hadoop은 텍스트 데이터용으로 설계된 반면 NoSQL은 비텍스트 데이터용으로 설계되었습니다. 데이터가 텍스트 기반인 경우 Hadoop이 더 나은 선택일 수 있습니다. 데이터가 텍스트 기반이 아닌 경우 NoSQL이 더 나은 선택일 수 있습니다. 4. 처리 속도 Hadoop은 일괄 처리를 위해 설계되었으며 NoSQL은 실시간 처리를 위해 설계되었습니다. 데이터를 빠르게 처리해야 하는 경우 NoSQL이 더 나은 선택일 수 있습니다. 데이터가 처리될 때까지 기다릴 여유가 있다면 Hadoop이 더 나은 선택일 수 있습니다. 5. 유연성 Hadoop은 NoSQL보다 유연성이 떨어집니다. 유연한 데이터베이스가 필요한 경우 NoSQL이 더 나은 선택일 수 있습니다. 보다 엄격한 데이터베이스가 필요한 경우 Hadoop이 더 나은 선택일 수 있습니다. 6. 확장성 Hadoop은 NoSQL보다 확장성이 뛰어납니다. 데이터베이스를 확장해야 하는 경우 Hadoop이 더 나은 선택일 수 있습니다. 데이터베이스를 확장할 필요가 없다면 NoSQL이 더 나은 선택일 수 있습니다. 7. 비용 Hadoop이 더 큽니다.

현재 사용 가능한 가장 인기 있는 프로그램은 Hadoop과 MongoDB입니다. 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트인 Hadoop을 사용하면 대규모 데이터 처리 를 위한 일련의 도구를 만들고 수정할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 관리 플랫폼인 MongoDB는 시장에서 가장 유연하고 확장 가능한 데이터베이스 플랫폼 중 하나입니다. MongoDB는 이러한 새로운 데이터 문제를 해결하기 위해 해당 기능을 사용하는 것이 좋습니다. MongoDB는 eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife 및 Foursquare에서 사용됩니다. Hadoop 사용자 중에는 Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon 및 Map R Technologies와 같은 주목할만한 사용자가 있습니다. 이 Java 기반 소프트웨어 프레임워크는 데이터를 저장, 검색 및 처리하는 데 사용됩니다. MongoDB의 JSON, BSON 또는 바이너리 형식은 모든 필드를 저장하며 모두 쿼리, 인덱싱, 집계 또는 복제할 수 있습니다. Apache Hadoop은 MongoDB보다 공간을 구성하는 더 나은 방법을 가지고 있습니다.

실시간 데이터 처리와 관련하여 MongoDB가 확실한 승자로 보입니다. Hadoop은 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있다는 사실에도 불구하고 일괄적으로 처리합니다. Spark를 활용하면 데이터 처리 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

NoSQL은 관계형 상대를 더 잘 보완하기 때문에 운영 환경의 워크로드 측면에서 Hadoop보다 선호됩니다. Hadoop은 분석 및 기록 보관을 처리할 수 있는 반면 NoSQL은 트랜잭션 및 분석 워크로드를 처리할 수 있습니다. 문서/JSON 및 그래프 데이터베이스는 키- 값 저장소 데이터베이스 로 시작된 NoSQL 데이터베이스 혁명에서도 중요한 역할을 했습니다.

Burning Glass Technologies 및 IBM 보고서에 따르면 분석 및 데이터 과학 분야에서 가장 수요가 많고 급여가 높은 분야는 Apache Hadoop, Apache Hive, Pig 및 MapReduce입니다. 또한 이러한 능력의 결과로 소득 및 경력 발전 전망을 개선할 수 있습니다.

Hadoop은 일부 사람들이 생각하는 것처럼 데이터베이스가 아니라 대규모 병렬 컴퓨팅을 가능하게 하는 소프트웨어 생태계입니다. 이는 특히 HBase와 같은 분산 NoSQL 데이터베이스 에서 성능 손실이 거의 또는 전혀 없이 수천 대의 서버에 데이터를 분산할 수 있는 일종의 NoSQL 데이터베이스 인에이블러입니다.

Hadoop이 Mongodb보다 나은가요?

MongoDB는 C++ 기반 데이터베이스이기 때문에 다른 데이터베이스보다 메모리 효율성이 높습니다. Hadoop 프레임워크 는 데이터를 저장, 검색 및 처리하는 데 사용할 수 있는 Java 기반 소프트웨어 구성 요소로 구성됩니다. Hadoop은 MongoDB보다 더 효율적으로 데이터 센터의 공간을 최적화합니다.

이것은 데이터가 큰 요소인 성장하는 세상입니다. 전 세계의 데이터 과학자들은 빅 데이터 분석 도구 를 사용하여 방대한 양의 데이터를 관리하고 분석하고 있습니다. 현재 가장 인기 있는 두 가지 NoSQL 솔루션은 Hadoop과 MongoDB입니다. 이 두 플랫폼은 스키마 없음, 오픈 소스, NoSQL 및 MapReduce와 같은 많은 기능을 공유합니다. 그러나 데이터를 저장하고 처리하는 방법은 크게 다릅니다. 이 플랫폼의 역사를 살펴보면 이러한 플랫폼 간의 차이점을 볼 수 있습니다. 문서 처리에 일반적으로 사용되는 문서 중심의 데이터베이스 관리 시스템입니다.

컬렉션에 데이터를 저장하므로 한 번이 아닌 여러 번 쿼리할 수 있습니다. Hadoop 프레임워크에는 여러 제품이 포함되어 있습니다. Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop 및 Flume은 일부 제품에 불과합니다. 데이터 분석과 관련하여 Hadoop과 MongoDB라는 두 가지 탁월한 선택이 있습니다. 오픈 소스, 스키마 프리, MapReduce 및 NoSQL을 포함하여 많은 유사점이 있지만 데이터 처리 및 저장에 대한 접근 방식은 서로 다릅니다. 어느 것이 더 나은지 교육적인 결정을 내릴 수 있도록 기능과 제한 사항 목록을 모두 제공했습니다.

Mongodb를 Hadoop에서 사용할 수 있습니까?

조직은 이제 Hadoop과 MongoDB를 결합하여 광범위한 빅 데이터 애플리케이션 을 만들고 있습니다. Hadoop은 MongoDB의 데이터를 소비하고 이를 다른 운영 체제와 혼합하여 정교한 분석 및 보고를 촉진하는 반면 MongoDB는 온라인 실시간 운영 시스템을 강화합니다.

빅 데이터에 가장 적합한 데이터베이스는 무엇입니까?

이러한 전문가의 목표는 비정형 및 반정형 데이터를 처리할 수 있는 분석 도구의 형식을 만드는 것입니다. 이러한 특성 때문에 NoSQL 데이터베이스(MongoDB와 같은 비관계형 데이터베이스)는 대량의 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

Hadoop이 Rdbms보다 나은 이유는 무엇입니까?

구조화 및 구조화되지 않은 데이터 유형을 모두 처리합니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 데이터를 저장, 처리 및 관리하기 위해 기존 RDBMS 보다 적응력이 뛰어납니다. Hadoop은 기존 시스템과 달리 여러 데이터 스트림을 동시에 처리할 수 있습니다. 이 플랫폼은 매우 관대하게 확장됩니다.

Hadoop은 빅 데이터에 적합합니까?

Hadoop을 사용하면 클러스터 서버 가 모든 스토리지 및 처리 능력을 사용하여 막대한 양의 데이터를 처리하고 분산 프로세스를 실행할 수 있습니다. 다른 서비스 및 응용 프로그램의 기반 역할을 합니다.