Czy powinienem nauczyć się Hadoop lub Nosql

Zarówno Hadoop, jak i NoSQL to popularne rozwiązania do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Ale który z nich jest odpowiedni dla Twoich potrzeb? Jeśli potrzebujesz przechowywać i przetwarzać duże zbiory danych, masz dwie główne możliwości: Hadoop i NoSQL. Hadoop to tradycyjny system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), podczas gdy NoSQL to nowszy, nierelacyjny system zarządzania bazami danych (NoSQL DBMS). Zarówno Hadoop, jak i NoSQL mają swoje zalety i wady, dlatego ważne jest, aby zrozumieć dostępne opcje przed podjęciem decyzji, którego użyć. Oto kilka rzeczy, które należy wziąć pod uwagę przy podejmowaniu decyzji między Hadoop a NoSQL: 1. Struktura danych Hadoop jest przeznaczony do danych strukturalnych, podczas gdy NoSQL jest przeznaczony do danych nieustrukturyzowanych. Jeśli Twoje dane są ustrukturyzowane, Hadoop może być lepszym wyborem. Jeśli Twoje dane nie mają struktury, NoSQL może być lepszym wyborem. 2. Rozmiar danych Hadoop jest przeznaczony do dużych zbiorów danych, podczas gdy NoSQL jest przeznaczony do małych zbiorów danych. Jeśli masz dużo danych, Hadoop może być lepszym wyborem. Jeśli masz niewielką ilość danych, NoSQL może być lepszym wyborem. 3. Typy danych Hadoop jest przeznaczony do danych tekstowych, podczas gdy NoSQL jest przeznaczony do danych nietekstowych. Jeśli Twoje dane są tekstowe, Hadoop może być lepszym wyborem. Jeśli Twoje dane nie są oparte na tekście, NoSQL może być lepszym wyborem. 4. Szybkość przetwarzania Hadoop jest przeznaczony do przetwarzania wsadowego, podczas gdy NoSQL jest przeznaczony do przetwarzania w czasie rzeczywistym. Jeśli potrzebujesz szybko przetwarzać dane, NoSQL może być lepszym wyborem. Jeśli możesz sobie pozwolić na czekanie na przetworzenie danych, Hadoop może być lepszym wyborem. 5. Elastyczność Hadoop jest mniej elastyczny niż NoSQL. Jeśli potrzebujesz elastycznej bazy danych, NoSQL może być lepszym wyborem. Jeśli potrzebujesz bardziej sztywnej bazy danych, Hadoop może być lepszym wyborem. 6. Skalowalność Hadoop jest bardziej skalowalny niż NoSQL. Jeśli chcesz zwiększyć skalę bazy danych, Hadoop może być lepszym wyborem. Jeśli nie musisz skalować bazy danych, NoSQL może być lepszym wyborem. 7. Koszt Hadoop to więcej

Najpopularniejsze obecnie dostępne programy to Hadoop i MongoDB. Hadoop, jako projekt oprogramowania typu open source, umożliwia tworzenie i modyfikowanie zestawu narzędzi do przetwarzania dużych ilości danych . MongoDB, platforma do zarządzania bazami danych NoSQL, jest jedną z najbardziej elastycznych i skalowalnych platform bazodanowych na rynku. Preferowane jest, aby MongoDB wykorzystywał swoje funkcje do rozwiązywania tych nowych wyzwań związanych z danymi. MongoDB jest używany przez eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife i Foursquare. Wśród użytkowników Hadoop są godne uwagi firmy, takie jak Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon i Map R Technologies. Ta platforma programowa oparta na Javie służy do przechowywania, pobierania i przetwarzania danych. Format JSON, BSON lub binarny MongoDB przechowuje wszystkie pola i można je wszystkie wyszukiwać, indeksować, agregować lub replikować. Apache Hadoop ma lepszy sposób organizowania przestrzeni niż MongoDB.

Jeśli chodzi o przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, MongoDB wydaje się być wyraźnym zwycięzcą. Pomimo faktu, że Hadoop jest w stanie obsłużyć ogromne ilości danych, robi to partiami. Wykorzystując Spark można przyspieszyć proces przetwarzania danych.

NoSQL jest preferowany w stosunku do Hadoop pod względem obciążeń w środowiskach operacyjnych, ponieważ lepiej uzupełnia ich relacyjne odpowiedniki. Hadoop może obsługiwać archiwizację analityczną i historyczną, podczas gdy NoSQL może obsługiwać obciążenia transakcyjne i analityczne. Bazy danych dokumentów/JSON i grafów również odegrały rolę w rewolucji baz danych NoSQL, która rozpoczęła się od baz danych przechowujących klucz-wartość .

Według raportu Burning Glass Technologies i IBM, najbardziej pożądane i najlepiej opłacane dziedziny analityki i nauki o danych to Apache Hadoop, Apache Hive, Pig i MapReduce. Dzięki tym umiejętnościom będziesz mógł również poprawić swoje zarobki i perspektywy rozwoju zawodowego.

Hadoop nie jest, jak niektórzy mogą sądzić, bazą danych, ale raczej ekosystemem oprogramowania, który umożliwia masowe przetwarzanie równoległe. Jest to rodzaj aktywatora bazy danych NoSQL, który umożliwia rozprzestrzenianie danych na tysiące serwerów, przy niewielkiej lub żadnej utracie wydajności, w szczególności w rozproszonych bazach danych NoSQL , takich jak HBase.

Czy Hadoop jest lepszy niż Mongodb?

Ponieważ MongoDB jest bazą danych opartą na C++, jest bardziej wydajna pod względem pamięci niż inne bazy danych. Platforma Hadoop składa się z komponentów oprogramowania opartych na Javie, których można używać do przechowywania, pobierania i przetwarzania danych. Hadoop optymalizuje ilość miejsca w centrum danych wydajniej niż MongoDB.

To rozwijający się świat, w którym dane odgrywają ogromną rolę. Analitycy danych na całym świecie używają narzędzi do analizy dużych zbiorów danych do zarządzania i analizowania ogromnych ilości danych. Obecnie dwoma najpopularniejszymi rozwiązaniami NoSQL są Hadoop i MongoDB. Te dwie platformy mają wiele wspólnych cech, takich jak brak schematu, open source, NoSQL i MapReduce. Jednak ich metody przechowywania i przetwarzania danych znacznie się różnią. Możesz zobaczyć różnice między tymi platformami, patrząc na ich historię. Jest to zorientowany na dokumenty system zarządzania bazą danych, który jest powszechnie używany do przetwarzania dokumentów.

Przechowuje dane w kolekcjach, co pozwala na wielokrotne wysyłanie zapytań zamiast jednego. Platforma Hadoop obejmuje szereg produktów. Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop i Flume to tylko niektóre z produktów. Jeśli chodzi o analizę danych, istnieją dwie doskonałe opcje: Hadoop i MongoDB. Mają wiele podobieństw, w tym open source, bez schematów, MapReduce i NoSQL, ale ich podejście do przetwarzania i przechowywania danych różni się od siebie. Przedstawiliśmy Ci listę zarówno funkcjonalności, jak i ograniczeń, abyś mógł podjąć przemyślaną decyzję, która z nich jest lepsza.

Czy Mongodb może być używany w Hadoop?

Organizacje łączą teraz Hadoop i MongoDB, aby tworzyć szeroką gamę aplikacji do obsługi dużych zbiorów danych : Hadoop wykorzystuje dane z MongoDB i łączy je z innymi systemami operacyjnymi, aby napędzać wyrafinowane analizy i raporty, podczas gdy MongoDB zasila internetowy system operacyjny w czasie rzeczywistym.

Która baza danych jest najlepsza dla Big Data?

Celem tych specjalistów jest stworzenie formatu narzędzi analitycznych, które mogą obsługiwać dane nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane. Te cechy sprawiają, że bazy danych NoSQL (nierelacyjne bazy danych, takie jak MongoDB) są idealne do przechowywania dużych ilości danych.

Dlaczego Hadoop jest lepszy niż Rdbms?

Obsługuje zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane typy danych. Ten typ bazy danych jest bardziej elastyczny niż tradycyjne RDBMS do przechowywania, przetwarzania i zarządzania danymi. Hadoop w przeciwieństwie do tradycyjnych systemów umożliwia jednoczesne przetwarzanie wielu strumieni danych. Ta platforma skaluje się bardzo hojnie.

Czy Hadoop jest dobry dla dużych zbiorów danych?

Hadoop umożliwia serwerom klastrowym wykorzystanie całej ich pamięci masowej i mocy obliczeniowej, umożliwiając im obsługę ogromnych ilości danych i wykonywanie rozproszonych procesów. Służy jako podstawa dla innych usług i aplikacji.