Ar trebui să învăț Hadoop sau Nosql

Hadoop și NoSQL sunt ambele alegeri populare pentru stocarea și procesarea datelor mari. Dar care este potrivit pentru nevoile tale? Dacă trebuie să stocați și să procesați date mari, aveți două opțiuni principale: Hadoop și NoSQL. Hadoop este un sistem tradițional de gestionare a bazelor de date relaționale (RDBMS), în timp ce NoSQL este un sistem mai nou de gestionare a bazelor de date non-relaționale (NoSQL DBMS). Atât Hadoop, cât și NoSQL au avantajele și dezavantajele lor, așa că este important să înțelegeți opțiunile dvs. înainte de a decide pe care să o utilizați. Iată câteva lucruri de luat în considerare atunci când decideți între Hadoop și NoSQL: 1. Structura datelor Hadoop este conceput pentru date structurate, în timp ce NoSQL este conceput pentru date nestructurate. Dacă datele dvs. sunt structurate, Hadoop poate fi o alegere mai bună. Dacă datele dvs. sunt nestructurate, NoSQL poate fi o alegere mai bună. 2. Dimensiunea datelor Hadoop este conceput pentru date mari, în timp ce NoSQL este conceput pentru date mici. Dacă aveți o mulțime de date, Hadoop poate fi o alegere mai bună. Dacă aveți o cantitate mică de date, NoSQL poate fi o alegere mai bună. 3. Tipuri de date Hadoop este conceput pentru date text, în timp ce NoSQL este conceput pentru date non-text. Dacă datele dvs. sunt bazate pe text, Hadoop poate fi o alegere mai bună. Dacă datele dvs. nu sunt bazate pe text, NoSQL poate fi o alegere mai bună. 4. Viteza de procesare Hadoop este proiectat pentru procesarea în lot, în timp ce NoSQL este proiectat pentru procesarea în timp real. Dacă trebuie să procesați rapid datele, NoSQL poate fi o alegere mai bună. Dacă vă puteți permite să așteptați ca datele să fie procesate, Hadoop poate fi o alegere mai bună. 5. Flexibilitate Hadoop este mai puțin flexibil decât NoSQL. Dacă aveți nevoie de o bază de date flexibilă, NoSQL poate fi o alegere mai bună. Dacă aveți nevoie de o bază de date mai rigidă, Hadoop poate fi o alegere mai bună. 6. Scalabilitate Hadoop este mai scalabil decât NoSQL. Dacă aveți nevoie să vă extindeți baza de date, Hadoop poate fi o alegere mai bună. Dacă nu aveți nevoie să vă extindeți baza de date, NoSQL poate fi o alegere mai bună. 7. Costul Hadoop este mai mult

Cele mai populare programe disponibile în prezent sunt Hadoop și MongoDB. Hadoop, ca proiect de software open-source, vă permite să creați și să modificați un set de instrumente pentru procesarea datelor mari . MongoDB, o platformă de gestionare a bazelor de date NoSQL, este una dintre cele mai flexibile și mai scalabile platforme de baze de date de pe piață. Este de preferat ca MongoDB să-și folosească funcțiile pentru a rezolva aceste noi provocări legate de date. MongoDB este folosit de eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife și Foursquare. Printre utilizatorii Hadoop se numără marcatori precum Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon și Map R Technologies. Acest cadru software bazat pe Java este folosit pentru a stoca, prelua și procesa date. Formatul JSON, BSON sau binar al MongoDB stochează toate câmpurile și este posibil să le interogați, să le indexați, să le agregați sau să le replicați pe toate. Apache Hadoop are o modalitate mai bună de organizare a spațiului decât MongoDB.

Când vine vorba de procesarea datelor în timp real, MongoDB pare să fie câștigătorul clar. În ciuda faptului că Hadoop este capabil să gestioneze cantități enorme de date, face acest lucru în loturi. Prin utilizarea Spark, procesul de procesare a datelor poate fi accelerat.

NoSQL este preferat față de Hadoop în ceea ce privește sarcinile de lucru în mediile operaționale, deoarece completează mai bine omologii lor relaționali. Hadoop se poate ocupa de arhivarea analitică și istorică, în timp ce NoSQL poate gestiona sarcinile de lucru tranzacționale și analitice. Bazele de date de documente/JSON și grafice au jucat, de asemenea, un rol în revoluția bazelor de date NoSQL, care a început cu bazele de date ale stocurilor de valori cheie.

Potrivit unui raport de Burning Glass Technologies și IBM, cele mai solicitate și cele mai plătite domenii din analiză și știința datelor includ Apache Hadoop, Apache Hive, Pig și MapReduce. De asemenea, veți putea să vă îmbunătățiți câștigurile și perspectivele de avansare în carieră ca urmare a acestor abilități.

Hadoop nu este, așa cum cred unii, o bază de date, ci mai degrabă un ecosistem software care permite calculul paralel masiv. Este un tip de activator de baze de date NoSQL care permite răspândirea datelor pe mii de servere, cu o pierdere mică sau deloc de performanță, în special, în bazele de date NoSQL distribuite, cum ar fi HBase.

Este Hadoop mai bun decât Mongodb?

Deoarece MongoDB este o bază de date bazată pe C++, este mai eficientă în memorie decât alte baze de date. Cadrul Hadoop este alcătuit din componente software bazate pe Java care pot fi folosite pentru a stoca, prelua și procesa date. Hadoop optimizează spațiul din centrul de date mai eficient decât MongoDB.

Aceasta este o lume în creștere în care datele sunt un factor uriaș. Oamenii de știință de date din întreaga lume folosesc instrumente de analiză a datelor mari pentru a gestiona și analiza cantități masive de date. În prezent, cele mai populare două soluții NoSQL sunt Hadoop și MongoDB. Aceste două platforme au o mulțime de caracteristici comune, cum ar fi nicio schemă, open-source, NoSQL și MapReduce. Cu toate acestea, metodele lor de stocare și procesare a datelor diferă semnificativ. Puteți vedea diferențele dintre aceste platforme uitându-vă la istoria lor. Este un sistem de gestionare a bazelor de date orientat spre documente care este utilizat în mod obișnuit pentru procesarea documentelor.

Stochează datele în colecții, permițându-vă să le interogați de mai multe ori, nu o singură dată. Cadrul Hadoop include o serie de produse. Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop și Flume sunt doar câteva dintre produse. Când vine vorba de analiza datelor, există două opțiuni excelente: Hadoop și MongoDB. Au multe asemănări, inclusiv open-source, fără schemă, MapReduce și NoSQL, dar abordarea lor față de procesarea și stocarea datelor diferă una de cealaltă. V-am pus o listă atât cu funcționalități, cât și cu limitări, astfel încât să puteți lua o decizie informată despre care dintre ele este mai bună.

Mongodb poate fi folosit în Hadoop?

Organizațiile combină acum Hadoop și MongoDB pentru a crea o gamă largă de aplicații de date mari : Hadoop consumă date de la MongoDB și le îmbină cu alte sisteme operaționale pentru a alimenta analize și raportări sofisticate, în timp ce MongoDB alimentează sistemul de operațiuni online, în timp real.

Care bază de date este cea mai bună pentru Big Data?

Scopul acestor profesioniști este de a crea un format pentru instrumente analitice care pot gestiona date nestructurate și semi-structurate. Aceste caracteristici fac bazele de date NoSQL (baze de date non-relaționale, cum ar fi MongoDB) ideale pentru stocarea unor cantități mari de date.

De ce Hadoop este mai bun decât Rdbms?

Se ocupă atât de tipurile de date structurate, cât și de cele nestructurate. Acest tip de bază de date este mai adaptabil decât RDBMS tradițional pentru stocarea, procesarea și gestionarea datelor. Hadoop, spre deosebire de sistemele tradiționale, permite procesarea simultană a mai multor fluxuri de date. Această platformă se scalează foarte generos.

Este Hadoop bun pentru Big Data?

Hadoop permite serverelor de cluster să folosească toată puterea lor de stocare și procesare, permițându-le să gestioneze cantități enorme de date și să execute procese distribuite. Acesta servește drept bază pentru alte servicii și aplicații.