Devo aprender Hadoop ou Nosql

Hadoop e NoSQL são escolhas populares para armazenar e processar big data. Mas qual é o certo para as suas necessidades? Se você precisa armazenar e processar big data, você tem duas opções principais: Hadoop e NoSQL. O Hadoop é um sistema tradicional de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), enquanto o NoSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados não relacional (NoSQL DBMS) mais recente. Tanto o Hadoop quanto o NoSQL têm seus prós e contras, por isso é importante entender suas opções antes de decidir qual usar. Aqui estão algumas coisas a considerar ao decidir entre Hadoop e NoSQL: 1. Estrutura de dados O Hadoop é projetado para dados estruturados, enquanto o NoSQL é projetado para dados não estruturados. Se seus dados estiverem estruturados, o Hadoop pode ser uma escolha melhor. Se seus dados não forem estruturados, o NoSQL pode ser uma escolha melhor. 2. Tamanho dos dados O Hadoop é projetado para big data, enquanto o NoSQL é projetado para small data. Se você tiver muitos dados, o Hadoop pode ser uma escolha melhor. Se você tiver uma pequena quantidade de dados, o NoSQL pode ser uma escolha melhor. 3. Tipos de dados O Hadoop é projetado para dados de texto, enquanto o NoSQL é projetado para dados não textuais. Se seus dados forem baseados em texto, o Hadoop pode ser uma escolha melhor. Se seus dados não forem baseados em texto, o NoSQL pode ser uma escolha melhor. 4. Velocidade de processamento O Hadoop é projetado para processamento em lote, enquanto o NoSQL é projetado para processamento em tempo real. Se você precisa processar dados rapidamente, o NoSQL pode ser uma escolha melhor. Se você puder esperar que os dados sejam processados, o Hadoop pode ser uma escolha melhor. 5. Flexibilidade O Hadoop é menos flexível que o NoSQL. Se você precisa de um banco de dados flexível, o NoSQL pode ser uma escolha melhor. Se você precisa de um banco de dados mais rígido, o Hadoop pode ser uma escolha melhor. 6. Escalabilidade O Hadoop é mais escalável que o NoSQL. Se você precisar escalar seu banco de dados, o Hadoop pode ser uma escolha melhor. Se você não precisa escalar seu banco de dados, o NoSQL pode ser uma escolha melhor. 7. Custo Hadoop é mais

Os programas mais populares atualmente disponíveis são o Hadoop e o MongoDB. O Hadoop, como um projeto de software de código aberto, permite criar e modificar um conjunto de ferramentas para processamento de grandes volumes de dados . O MongoDB, uma plataforma de gerenciamento de banco de dados NoSQL, é uma das plataformas de banco de dados mais flexíveis e escaláveis ​​do mercado. É preferível que o MongoDB use seus recursos para resolver esses novos desafios de dados. O MongoDB é usado pelo eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife e Foursquare. Entre os usuários do Hadoop estão notáveis ​​como Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon e Map R Technologies. Essa estrutura de software baseada em Java é usada para armazenar, recuperar e processar dados. O formato JSON, BSON ou binário do MongoDB armazena todos os campos e é possível consultar, indexar, agregar ou replicar todos eles. O Apache Hadoop tem uma maneira melhor de organizar o espaço do que o MongoDB.

Quando se trata de processamento de dados em tempo real, o MongoDB parece ser o vencedor claro. Apesar de o Hadoop ser capaz de lidar com enormes quantidades de dados, ele o faz em lotes. Ao utilizar o Spark, o processo de processamento de dados pode ser acelerado.

NoSQL é preferível ao Hadoop em termos de cargas de trabalho em ambientes operacionais porque complementa melhor suas contrapartes relacionais. O Hadoop pode lidar com arquivamento analítico e histórico, enquanto o NoSQL pode lidar com cargas de trabalho transacionais e analíticas. Bancos de dados de documentos/JSON e gráficos também desempenharam um papel na revolução do banco de dados NoSQL, que começou com bancos de dados de armazenamento de valor -chave .

De acordo com um relatório da Burning Glass Technologies e da IBM, os campos mais procurados e mais bem pagos em análise e ciência de dados incluem Apache Hadoop, Apache Hive, Pig e MapReduce. Você também será capaz de melhorar seus ganhos e perspectivas de progressão na carreira como resultado dessas habilidades.

O Hadoop não é, como alguns podem pensar, um banco de dados, mas sim um ecossistema de software que permite a computação paralela massiva. É um tipo de ativador de banco de dados NoSQL que permite a propagação de dados em milhares de servidores, com pouca ou nenhuma perda de desempenho, em especial, em bancos de dados NoSQL distribuídos como o HBase.

O Hadoop é melhor que o Mongodb?

Como o MongoDB é um banco de dados baseado em C++, ele é mais eficiente em termos de memória do que outros bancos de dados. A estrutura do Hadoop é composta de componentes de software baseados em Java que podem ser usados ​​para armazenar, recuperar e processar dados. O Hadoop otimiza a quantidade de espaço no datacenter com mais eficiência do que o MongoDB.

Este é um mundo em crescimento, no qual os dados são um fator importante. Cientistas de dados em todo o mundo estão usando ferramentas de análise de big data para gerenciar e analisar grandes quantidades de dados. A partir de agora, as duas soluções NoSQL mais populares são Hadoop e MongoDB. Essas duas plataformas compartilham muitos recursos em comum, como nenhum esquema, código aberto, NoSQL e MapReduce. No entanto, seus métodos de armazenamento e processamento de dados diferem significativamente. Você pode ver as diferenças entre essas plataformas observando seu histórico. É um sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a documentos que é comumente usado para processamento de documentos.

Ele armazena dados em coleções, permitindo que você os consulte várias vezes em vez de uma vez. A estrutura do Hadoop inclui vários produtos. Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop e Flume são apenas alguns dos produtos. Quando se trata de análise de dados, existem duas opções excelentes: Hadoop e MongoDB. Eles têm muitas semelhanças, incluindo código-fonte aberto, sem esquema, MapReduce e NoSQL, mas sua abordagem de processamento e armazenamento de dados difere uma da outra. Colocamos uma lista de funcionalidades e limitações antes de você, para que você possa tomar uma decisão informada sobre qual é a melhor.

O Mongodb pode ser usado no Hadoop?

As organizações agora estão combinando Hadoop e MongoDB para criar uma ampla gama de aplicativos de big data : o Hadoop consome dados do MongoDB e os combina com outros sistemas operacionais para fornecer análises e relatórios sofisticados, enquanto o MongoDB alimenta o sistema de operações on-line em tempo real.

Qual banco de dados é melhor para Big Data?

O objetivo desses profissionais é criar um formato para ferramentas analíticas que possam lidar com dados não estruturados e semiestruturados. Essas características são o que torna os bancos de dados NoSQL (bancos de dados não relacionais, como o MongoDB) ideais para armazenar grandes quantidades de dados.

Por que Hadoop é melhor que Rdbms?

Ele lida com tipos de dados estruturados e não estruturados. Esse tipo de banco de dados é mais adaptável que o RDBMS tradicional para armazenar, processar e gerenciar dados. O Hadoop, ao contrário dos sistemas tradicionais, permite o processamento simultâneo de vários fluxos de dados. Esta plataforma escala muito generosamente.

O Hadoop é bom para big data?

O Hadoop permite que os servidores de cluster usem todo o seu poder de armazenamento e processamento, permitindo que eles manipulem enormes quantidades de dados e executem processos distribuídos. Ele serve como base para outros serviços e aplicativos.