我應該學習 Hadoop 還是 Nosql

已發表: 2023-01-16

Hadoop 和 NoSQL 都是存儲和處理大數據的流行選擇。但是哪一個適合您的需求？如果你需要存儲和處理大數據，你有兩個主要選擇：Hadoop 和 NoSQL。 Hadoop 是傳統的關係數據庫管理系統 (RDBMS)，而 NoSQL 是更新的非關係數據庫管理系統 (NoSQL DBMS)。 Hadoop 和 NoSQL 各有利弊，因此在決定使用哪一種之前了解您的選擇很重要。以下是在 Hadoop 和 NoSQL 之間做出選擇時需要考慮的一些事項： 1. 數據結構 Hadoop 是為結構化數據設計的，而 NoSQL 是為非結構化數據設計的。如果您的數據是結構化的，Hadoop 可能是更好的選擇。如果您的數據是非結構化的，NoSQL 可能是更好的選擇。 2、數據規模 Hadoop是為大數據設計的，而NoSQL是為小數據設計的。如果你有很多數據，Hadoop 可能是更好的選擇。如果你的數據量很小，NoSQL 可能是更好的選擇。 3.數據類型 Hadoop是為文本數據設計的，而NoSQL是為非文本數據設計的。如果您的數據是基於文本的，Hadoop 可能是更好的選擇。如果您的數據不是基於文本的，NoSQL 可能是更好的選擇。 4、處理速度 Hadoop是為批處理而設計的，而NoSQL是為實時處理而設計的。如果需要快速處理數據，NoSQL 可能是更好的選擇。如果您有能力等待數據被處理，Hadoop 可能是更好的選擇。 5. 靈活性 Hadoop 不如 NoSQL 靈活。如果你需要一個靈活的數據庫，NoSQL 可能是更好的選擇。如果你需要一個更死板的數據庫，Hadoop 可能是更好的選擇。 6. 可擴展性 Hadoop 比 NoSQL 更具可擴展性。如果您需要擴展數據庫，Hadoop 可能是更好的選擇。如果不需要擴展數據庫，NoSQL 可能是更好的選擇。 7.成本Hadoop更多

當前可用的最流行的程序是 Hadoop 和 MongoDB。 Hadoop 作為一個開源軟件項目，允許您創建和修改一套用於大數據處理的工具。 MongoDB 是一個 NoSQL 數據庫管理平台，是市場上最靈活和可擴展的數據庫平台之一。 MongoDB 最好利用其特性來解決這些新的數據挑戰。 eBay、SAP、Adobe、LinkedIn、McAfee、MetLife 和 Foursquare 使用 MongoDB。 Hadoop 用戶包括微軟、Cloudera、IBM、英特爾、Teradata、亞馬遜和 Map R Technologies 等知名企業。這個基於 Java 的軟件框架用於存儲、檢索和處理數據。 MongoDB 的 JSON、BSON 或二進制格式存儲所有字段，並且可以查詢、索引、聚合或複制它們。 Apache Hadoop 具有比 MongoDB 更好的空間組織方式。

在實時數據處理方面，MongoDB 顯然是贏家。儘管 Hadoop 能夠處理大量數據，但它是分批處理的。通過使用 Spark，可以加速處理數據的過程。

就操作環境中的工作負載而言，NoSQL 優於 Hadoop，因為它更好地補充了它們的關係對應物。 Hadoop 可以處理分析和歷史歸檔，而 NoSQL 可以處理事務和分析工作負載。文檔/JSON 和圖形數據庫也在從鍵值存儲數據庫開始的 NoSQL 數據庫革命中發揮了作用。

根據 Burning Glass Technologies 和 IBM 的一份報告，分析和數據科學中需求最大和收入最高的領域包括 Apache Hadoop、Apache Hive、Pig 和 MapReduce。由於這些能力，您還將能夠提高收入和職業發展前景。

Hadoop 並不像有些人認為的那樣是一個數據庫，而是一個支持大規模並行計算的軟件生態系統。它是一種 NoSQL 數據庫使能器，允許數據在數千台服務器之間傳播，幾乎沒有或沒有性能損失，特別是在 HBase 等分佈式NoSQL 數據庫中。

Hadoop 比 Mongodb 好嗎？

因為 MongoDB 是基於 C++ 的數據庫，所以它比其他數據庫更節省內存。 Hadoop 框架由基於 Java 的軟件組件組成，可用於存儲、檢索和處理數據。 Hadoop 比 MongoDB 更有效地優化了數據中心的空間量。

這是一個不斷發展的世界，其中數據是一個重要因素。世界各地的數據科學家都在使用大數據分析工具來管理和分析海量數據。截至目前，兩種最流行的 NoSQL 解決方案是 Hadoop 和 MongoDB。這兩個平台有很多共同點，例如無模式、開源、NoSQL 和 MapReduce。但是，它們存儲和處理數據的方法有很大不同。您可以通過查看它們的歷史來了解這些平台之間的差異。它是一個面向文檔的數據庫管理系統，通常用於文檔處理。

它將數據存儲在集合中，允許您多次查詢而不是一次。 Hadoop 框架包括許多產品。 Hive、Pig、HBase、Oozie、Sqoop 和 Flume 只是其中的一部分產品。在數據分析方面，有兩個絕佳的選擇：Hadoop 和 MongoDB。它們有許多相似之處，包括開源、無模式、MapReduce 和 NoSQL，但它們的數據處理和存儲方法卻各不相同。我們在您面前列出了功能和限制的列表，因此您可以就哪個更好做出明智的決定。

Mongodb 可以用在 Hadoop 中嗎？

組織現在正在結合 Hadoop 和 MongoDB 來創建範圍廣泛的大數據應用程序：Hadoop 使用來自 MongoDB 的數據並將其與其他操作系統混合以推動複雜的分析和報告，而 MongoDB 為在線實時操作系統提供動力。

哪個數據庫最適合大數據？

這些專業人員的目標是為分析工具創建一種格式，以處理非結構化和半結構化數據。這些特性使 NoSQL 數據庫（非關係數據庫，例如 MongoDB）成為存儲大量數據的理想選擇。

為什麼 Hadoop 優於 Rdbms？

它處理結構化和非結構化數據類型。這種類型的數據庫比傳統的 RDBMS更適合存儲、處理和管理數據。 Hadoop 與傳統系統不同，支持同時處理多個數據流。這個平台的擴展非常慷慨。

Hadoop 適合大數據嗎？

Hadoop 使集群服務器能夠使用其所有存儲和處理能力，從而使它們能夠處理大量數據並執行分佈式流程。它是其他服務和應用程序的基礎。