ฉันควรเรียนรู้ Hadoop หรือ Nosql

Hadoop และ NoSQL ต่างก็เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ แต่อันไหนที่เหมาะกับความต้องการของคุณ? หากคุณต้องการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ คุณมีสองตัวเลือกหลัก: Hadoop และ NoSQL Hadoop เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม (RDBMS) ในขณะที่ NoSQL เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ (NoSQL DBMS) ที่ใหม่กว่า ทั้ง Hadoop และ NoSQL มีข้อดีและข้อเสียต่างกันไป ดังนั้นสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจตัวเลือกของคุณก่อนที่จะตัดสินใจว่าจะใช้ตัวเลือกใด ต่อไปนี้คือสิ่งที่ควรพิจารณาเมื่อตัดสินใจเลือกระหว่าง Hadoop และ NoSQL: 1. โครงสร้างข้อมูล Hadoop ออกแบบมาสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ในขณะที่ NoSQL ออกแบบมาสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง หากข้อมูลของคุณมีโครงสร้าง Hadoop อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า หากข้อมูลของคุณไม่มีโครงสร้าง NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า 2. ขนาดข้อมูล Hadoop ออกแบบมาสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่ NoSQL ออกแบบมาสำหรับข้อมูลขนาดเล็ก หากคุณมีข้อมูลจำนวนมาก Hadoop อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า หากคุณมีข้อมูลจำนวนน้อย NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า 3. ประเภทข้อมูล Hadoop ออกแบบมาสำหรับข้อมูลข้อความ ในขณะที่ NoSQL ออกแบบมาสำหรับข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อความ หากข้อมูลของคุณเป็นแบบข้อความ Hadoop อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า หากข้อมูลของคุณไม่ใช่ข้อความ NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า 4. ความเร็วในการประมวลผล Hadoop ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลเป็นชุด ขณะที่ NoSQL ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์ หากคุณต้องการประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็ว NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า หากคุณสามารถรอให้ประมวลผลข้อมูลได้ Hadoop อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า 5. ความยืดหยุ่น Hadoop มีความยืดหยุ่นน้อยกว่า NoSQL หากคุณต้องการฐานข้อมูลที่ยืดหยุ่น NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า หากคุณต้องการฐานข้อมูลที่เข้มงวดมากขึ้น Hadoop อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า 6. ความสามารถในการปรับขนาด Hadoop สามารถปรับขนาดได้มากกว่า NoSQL หากคุณต้องการขยายขนาดฐานข้อมูลของคุณ Hadoop อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า หากคุณไม่ต้องการขยายขนาดฐานข้อมูล NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า 7. ราคา Hadoop นั้นสูงกว่า

โปรแกรมยอดนิยมที่มีอยู่ในปัจจุบันคือ Hadoop และ MongoDB Hadoop เป็นโครงการซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ช่วยให้คุณสร้างและแก้ไขชุดเครื่องมือสำหรับ การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ MongoDB ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการจัดการฐานข้อมูล NoSQL เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มฐานข้อมูลที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้มากที่สุดในตลาด เป็นที่นิยมกว่าสำหรับ MongoDB ที่จะใช้คุณสมบัติต่างๆ เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้านข้อมูลใหม่ๆ เหล่านี้ MongoDB ใช้งานโดย eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife และ Foursquare ในบรรดาผู้ใช้ Hadoop มีชื่อเสียงเช่น Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon และ Map R Technologies เฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ที่ใช้ Java นี้ใช้เพื่อจัดเก็บ ดึงข้อมูล และประมวลผลข้อมูล รูปแบบ JSON, BSON หรือไบนารีของ MongoDB จัดเก็บฟิลด์ทั้งหมด และเป็นไปได้ที่จะสืบค้น จัดทำดัชนี รวม หรือทำซ้ำฟิลด์ทั้งหมด Apache Hadoop มีวิธีจัดระเบียบพื้นที่ที่ดีกว่า MongoDB

เมื่อพูดถึงการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ MongoDB ดูเหมือนจะเป็นผู้ชนะอย่างชัดเจน แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่า Hadoop จะสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ ด้วยการใช้ Spark กระบวนการประมวลผลข้อมูลสามารถเร่งความเร็วได้

NoSQL เป็นที่ต้องการมากกว่า Hadoop ในแง่ของปริมาณงานในสภาพแวดล้อมการปฏิบัติงาน เนื่องจากช่วยเสริมการทำงานเชิงสัมพันธ์ได้ดีกว่า Hadoop สามารถจัดการการเก็บถาวรเชิงวิเคราะห์และเชิงประวัติ ในขณะที่ NoSQL สามารถจัดการปริมาณงานด้านธุรกรรมและการวิเคราะห์ ฐานข้อมูลเอกสาร/JSON และกราฟยังมีบทบาทในการปฏิวัติฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งเริ่มต้นด้วย ฐานข้อมูลที่เก็บคีย์-ค่า

ตามรายงานของ Burning Glass Technologies และ IBM ฟิลด์ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดและจ่ายเงินสูงสุดในด้านการวิเคราะห์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ Apache Hadoop, Apache Hive, Pig และ MapReduce คุณจะสามารถปรับปรุงรายได้และโอกาสก้าวหน้าในอาชีพอันเป็นผลมาจากความสามารถเหล่านี้

Hadoop ไม่ใช่ฐานข้อมูลอย่างที่บางคนคิด แต่เป็นระบบนิเวศของซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้สามารถประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่ได้ เป็นประเภทของตัวเปิดใช้งานฐานข้อมูล NoSQL ที่ช่วยให้สามารถกระจายข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์นับพันเครื่องโดยสูญเสียประสิทธิภาพเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน ฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายเช่น HBase

Hadoop ดีกว่า Mongodb หรือไม่?

เนื่องจาก MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ใช้ C++ หน่วยความจำจึงมีประสิทธิภาพมากกว่าฐานข้อมูลอื่นๆ กรอบงาน Hadoop ประกอบด้วยส่วนประกอบซอฟต์แวร์ที่ใช้ Java ซึ่งสามารถใช้เพื่อจัดเก็บ ดึงข้อมูล และประมวลผลข้อมูล Hadoop เพิ่มประสิทธิภาพปริมาณพื้นที่ในศูนย์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า MongoDB

นี่คือโลกที่กำลังเติบโตซึ่งข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลกกำลังใช้ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ณ ตอนนี้ โซลูชัน NoSQL ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด 2 รายการ ได้แก่ Hadoop และ MongoDB แพลตฟอร์มทั้งสองนี้มีคุณลักษณะหลายอย่างร่วมกัน เช่น ไม่มีสคีมา โอเพ่นซอร์ส NoSQL และ MapReduce อย่างไรก็ตาม วิธีการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลแตกต่างกันอย่างมาก คุณสามารถดูความแตกต่างระหว่างแพลตฟอร์มเหล่านี้ได้โดยดูที่ประวัติ เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่นิยมใช้ในการประมวลผลเอกสาร

มันเก็บข้อมูลในคอลเลกชั่น ทำให้คุณสามารถสืบค้นได้หลายครั้งแทนที่จะเป็นครั้งเดียว กรอบงาน Hadoop ประกอบด้วยผลิตภัณฑ์จำนวนหนึ่ง Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop และ Flume เป็นเพียงไม่กี่ผลิตภัณฑ์ เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูล มีสองตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม: Hadoop และ MongoDB พวกเขามีความคล้ายคลึงกันหลายประการ รวมถึงโอเพ่นซอร์ส ไม่มีสคีมา MapReduce และ NoSQL แต่วิธีการในการประมวลผลข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูลนั้นแตกต่างกัน เราได้แสดงรายการฟังก์ชันการทำงานและข้อจำกัดไว้ให้คุณแล้ว เพื่อให้คุณตัดสินใจได้อย่างรอบรู้ว่าแบบใดดีกว่ากัน

สามารถใช้ Mongodb ใน Hadoop ได้หรือไม่?

ขณะนี้องค์กรต่างๆ กำลังรวม Hadoop และ MongoDB เพื่อสร้าง แอปพลิเคชันบิ๊กดาต้าที่หลากหลาย : Hadoop ใช้ข้อมูลจาก MongoDB และผสมผสานเข้ากับระบบปฏิบัติการอื่นๆ เพื่อขับเคลื่อนการวิเคราะห์และการรายงานที่ซับซ้อน ในขณะที่ MongoDB ขับเคลื่อนระบบปฏิบัติการออนไลน์แบบเรียลไทม์

ฐานข้อมูลใดดีที่สุดสำหรับ Big Data?

เป้าหมายของผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้คือการสร้างรูปแบบสำหรับเครื่องมือวิเคราะห์ที่สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้ คุณลักษณะเหล่านี้เป็นสิ่งที่ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL (ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เช่น MongoDB) เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก

ทำไม Hadoop ถึงดีกว่า Rdbms

จัดการทั้งประเภทข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ฐานข้อมูลประเภทนี้สามารถปรับได้มากกว่า RDBMS แบบดั้งเดิม สำหรับจัดเก็บ ประมวลผล และจัดการข้อมูล Hadoop แตกต่างจากระบบดั้งเดิมตรงที่ช่วยให้สามารถประมวลผลสตรีมข้อมูลหลาย ๆ สตรีมพร้อมกันได้ แพลตฟอร์มนี้ปรับขนาดอย่างไม่เห็นแก่ตัวมาก

Hadoop ดีสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

Hadoop ช่วยให้ เซิร์ฟเวอร์คลัสเตอร์ ใช้พื้นที่จัดเก็บและพลังการประมวลผลทั้งหมดของตน ทำให้สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลและดำเนินการกระบวนการแบบกระจายได้ ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับบริการและแอปพลิเคชันอื่นๆ