Должен ли я изучать Hadoop или Nosql

Hadoop и NoSQL — популярные решения для хранения и обработки больших данных. Но какой из них подходит для ваших нужд? Если вам нужно хранить и обрабатывать большие данные, у вас есть два основных варианта: Hadoop и NoSQL. Hadoop — это традиционная система управления реляционными базами данных (RDBMS), а NoSQL — более новая система управления нереляционными базами данных (СУБД NoSQL). Как у Hadoop, так и у NoSQL есть свои плюсы и минусы, поэтому важно понять ваши варианты, прежде чем решить, какой из них использовать. Вот некоторые моменты, которые следует учитывать при выборе между Hadoop и NoSQL: 1. Структура данных Hadoop предназначен для структурированных данных, а NoSQL — для неструктурированных данных. Если ваши данные структурированы, Hadoop может быть лучшим выбором. Если ваши данные неструктурированы, NoSQL может быть лучшим выбором. 2. Размер данных Hadoop предназначен для больших данных, а NoSQL — для небольших. Если у вас много данных, Hadoop может быть лучшим выбором. Если у вас небольшой объем данных, NoSQL может быть лучшим выбором. 3. Типы данных Hadoop предназначен для текстовых данных, а NoSQL — для нетекстовых данных. Если ваши данные основаны на тексте, Hadoop может быть лучшим выбором. Если ваши данные не основаны на тексте, NoSQL может быть лучшим выбором. 4. Скорость обработки Hadoop предназначен для пакетной обработки, а NoSQL — для обработки в реальном времени. Если вам нужно быстро обрабатывать данные, NoSQL может быть лучшим выбором. Если вы можете позволить себе дождаться обработки данных, Hadoop может быть лучшим выбором. 5. Гибкость Hadoop менее гибок, чем NoSQL. Если вам нужна гибкая база данных, NoSQL может быть лучшим выбором. Если вам нужна более жесткая база данных, Hadoop может быть лучшим выбором. 6. Масштабируемость Hadoop более масштабируем, чем NoSQL. Если вам нужно масштабировать базу данных, Hadoop может быть лучшим выбором. Если вам не нужно масштабировать базу данных, NoSQL может быть лучшим выбором. 7. Стоимость Hadoop больше

Самые популярные программы, доступные в настоящее время, — это Hadoop и MongoDB. Hadoop, как программный проект с открытым исходным кодом, позволяет создавать и модифицировать набор инструментов для обработки больших данных . MongoDB, платформа управления базами данных NoSQL, является одной из самых гибких и масштабируемых платформ баз данных на рынке. Для MongoDB предпочтительнее использовать свои функции для решения этих новых проблем с данными. MongoDB используется eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife и Foursquare. Среди пользователей Hadoop такие известные компании, как Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon и Map R Technologies. Эта программная среда на основе Java используется для хранения, извлечения и обработки данных. JSON, BSON или двоичный формат MongoDB хранит все поля, и их все можно запрашивать, индексировать, объединять или реплицировать. У Apache Hadoop лучший способ организации пространства, чем у MongoDB.

Когда дело доходит до обработки данных в реальном времени, MongoDB кажется явным победителем. Несмотря на то, что Hadoop способен обрабатывать огромные объемы данных, он делает это партиями. Используя Spark, можно ускорить процесс обработки данных.

NoSQL предпочтительнее Hadoop с точки зрения рабочих нагрузок в операционных средах, поскольку он лучше дополняет их реляционные аналоги. Hadoop может выполнять аналитическое и историческое архивирование, тогда как NoSQL может обрабатывать транзакционные и аналитические рабочие нагрузки. Базы данных документов/JSON и графов также сыграли свою роль в революции баз данных NoSQL, которая началась с баз данных с хранилищем ключей и значений.

Согласно отчету Burning Glass Technologies и IBM, наиболее востребованными и высокооплачиваемыми областями аналитики и науки о данных являются Apache Hadoop, Apache Hive, Pig и MapReduce. Вы также сможете улучшить свои доходы и перспективы карьерного роста в результате этих способностей.

Hadoop — это не база данных, как некоторые могут подумать, а скорее программная экосистема, обеспечивающая массовые параллельные вычисления. Это тип активатора базы данных NoSQL, который позволяет распространять данные между тысячами серверов практически без потери производительности, в частности, в распределенных базах данных NoSQL , таких как HBase.

Hadoop лучше, чем MongoDB?

Поскольку MongoDB — это база данных на основе C++, она более эффективно использует память, чем другие базы данных. Платформа Hadoop состоит из программных компонентов на основе Java, которые можно использовать для хранения, извлечения и обработки данных. Hadoop оптимизирует пространство в центре обработки данных более эффективно, чем MongoDB.

Это растущий мир, в котором данные являются огромным фактором. Специалисты по данным во всем мире используют инструменты анализа больших данных для управления и анализа огромных объемов данных. На данный момент двумя самыми популярными решениями NoSQL являются Hadoop и MongoDB. Эти две платформы имеют много общих черт, таких как отсутствие схемы, открытый исходный код, NoSQL и MapReduce. Однако их методы хранения и обработки данных существенно различаются. Вы можете увидеть различия между этими платформами, просмотрев их историю. Это система управления базами данных, ориентированная на документы, которая обычно используется для обработки документов.

Он хранит данные в коллекциях, что позволяет запрашивать их несколько раз, а не один раз. Фреймворк Hadoop включает ряд продуктов. Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop и Flume — это лишь некоторые из продуктов. Когда дело доходит до анализа данных, есть два отличных варианта: Hadoop и MongoDB. У них много общего, в том числе с открытым исходным кодом, без схемы, MapReduce и NoSQL, но их подход к обработке и хранению данных отличается друг от друга. Мы предоставили вам список как функциональных возможностей, так и ограничений, чтобы вы могли принять обоснованное решение о том, какой из них лучше.

Можно ли использовать MongoDB в Hadoop?

В настоящее время организации объединяют Hadoop и MongoDB для создания широкого спектра приложений для работы с большими данными : Hadoop использует данные из MongoDB и смешивает их с другими операционными системами, чтобы обеспечить сложную аналитику и отчетность, а MongoDB поддерживает оперативную онлайн-систему в режиме реального времени.

Какая база данных лучше всего подходит для больших данных?

Целью этих специалистов является создание формата аналитических инструментов, способных обрабатывать неструктурированные и частично структурированные данные. Именно эти характеристики делают базы данных NoSQL (нереляционные базы данных, такие как MongoDB) идеальными для хранения больших объемов данных.

Почему Hadoop лучше, чем Rdbms?

Он обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные типы данных. Этот тип базы данных более адаптируется, чем традиционная СУБД , для хранения, обработки и управления данными. Hadoop, в отличие от традиционных систем, позволяет одновременно обрабатывать несколько потоков данных. Эта платформа масштабируется очень щедро.

Подходит ли Hadoop для больших данных?

Hadoop позволяет кластерным серверам использовать все свои ресурсы хранения и обработки, что позволяет им обрабатывать огромные объемы данных и выполнять распределенные процессы. Он служит основой для других служб и приложений.