Что следует использовать для больших данных

Ни одно обсуждение больших данных не будет полным без упоминания Hadoop и MongoDB, двух самых известных программ, доступных сегодня. Из-за обилия информации, доступной по обеим программам, особенно по их преимуществам и недостаткам, выбор правильной программы представляет собой сложную задачу. Поскольку обе платформы имеют свое применение, какая из них наиболее полезна для вас и вашей организации? Эта статья представляет собой руководство, которое поможет вам сделать решающий выбор между двумя квалифицированными кандидатами.

Хотите стать разработчиком Hadoop? Ознакомьтесь с учебным курсом по сертификации Hadoop для работы с большими данными и пройдите сертификацию сегодня

Что такое Хадуп?

Hadoop — это набор программ с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать и модифицировать для своих процессов обработки больших данных. Он состоит из 4 модулей, каждый из которых выполняет определенную задачу, связанную с анализом больших данных.

Эти платформы включают в себя:

• Распределенная файловая система
• MapReduce
• Hadoop общий
• Хадуп ПРЯЖА

Распределенная файловая система

Это один из двух наиболее важных компонентов Hadoop. Распределенная файловая система (или сокращенно DFS) важна, потому что:

• Это позволяет легко хранить данные, совместно использовать их и получать к ним доступ через обширную сеть связанных серверов.
• Это позволяет работать с данными так, как если бы вы работали с локальным хранилищем.
• В отличие от таких вариантов хранения, как файловая система общего диска, которая ограничивает доступ к данным для автономных пользователей, вы можете получить доступ к данным даже в автономном режиме.
• DFS Hadoop не ограничивается ОС главного компьютера; вы можете получить к нему доступ с помощью любого компьютера или поддерживаемой ОС.

MapReduce

MapReduce — второй из двух наиболее важных модулей, позволяющий работать с данными в Hadoop. Он выполняет две задачи:

• Картирование – подразумевает преобразование набора данных в формат, который можно легко проанализировать. Это достигается путем фильтрации и сортировки.
• Сокращение – которое следует за отображением. Сокращение выполняет математические операции (например, подсчет количества клиентов старше 21 года) на выходе задания карты.

Hadoop общий

Hadoop Common — это набор инструментов (библиотек и утилит), поддерживающих три других модуля Hadoop. Он также содержит сценарии и модули, необходимые для запуска Hadoop, а также исходный код, документацию и раздел вклада сообщества Hadoop.

Хадуп ПРЯЖА

Это архитектурная среда, которая обеспечивает управление ресурсами и планирование заданий. Для разработчиков Hadoop YARN предоставляет эффективный способ написания приложений и управления большими наборами данных. Hadoop YARN обеспечивает одновременную интерактивную, потоковую и пакетную обработку.

Почему нам следует использовать Hadoop?

Хорошо, теперь, когда мы знаем, что такое Hadoop, следующий вопрос, который необходимо изучить, — это ПОЧЕМУ Hadoop. На ваше рассмотрение представлены шесть причин, по которым Hadoop может лучше всего подойти вашей компании и ее необходимости извлекать выгоду из больших данных.

1. Вы можете быстро хранить и обрабатывать большие объемы разнообразных данных. Постоянно растет объем данных, генерируемых из Интернета вещей и социальных сетей. Это делает возможности Hadoop ключевым ресурсом для работы с источниками данных большого объема.
2. Распределенная файловая система обеспечивает Hadoop высокую вычислительную мощность, необходимую для быстрого вычисления данных.
3. Hadoop защищает от сбоев оборудования, перенаправляя задания на другие узлы и автоматически сохраняя несколько копий данных.
4. Вы можете хранить самые разнообразные структурированные и неструктурированные данные (включая изображения и видео) без необходимости их предварительной обработки.
5. Платформа с открытым исходным кодом работает на обычных серверах, которые более экономичны, чем выделенное хранилище.
6. Добавление узлов позволяет системе масштабироваться для обработки растущих наборов данных. Это делается с небольшим администрированием.

Ограничения Hadoop

Каким бы хорошим ни был Hadoop, он, тем не менее, имеет свой собственный набор ограничений. Среди этих недостатков:

1. Благодаря своему программированию MapReduce подходит для простых запросов. Вы можете работать с независимыми модулями, но не так эффективно с интерактивными и итеративными задачами. В отличие от независимых задач, требующих простой сортировки и перетасовки, итеративные задачи требуют для выполнения нескольких карт и сокращения процессов. В результате между этапами карты и сокращения создается множество файлов, что делает его неэффективным для расширенной аналитики.
2. Лишь немногие программисты начального уровня обладают навыками Java, необходимыми для работы с MapReduce. Это привело к тому, что поставщики спешили поставить SQL поверх Hadoop, поскольку легче найти программистов, владеющих SQL.
3. Hadoop — сложное приложение, требующее сложного уровня знаний для реализации таких функций, как протоколы безопасности. Кроме того, в Hadoop отсутствует хранилище и сетевое шифрование.
4. Hadoop не предоставляет полный набор инструментов, необходимых для обработки метаданных или для управления, очистки и обеспечения качества данных.
5. Его сложная конструкция делает его непригодным для обработки небольших объемов данных, поскольку он не может эффективно поддерживать случайное чтение небольших файлов.
6. Поскольку платформа Hadoop почти полностью написана на Java — языке программирования, который все чаще подвергается риску со стороны киберпреступников, — платформа представляет собой значительную угрозу безопасности.

Что такое MongoDB?

MongoDB — это очень гибкая и масштабируемая платформа управления базами данных NoSQL, основанная на документах, способная работать с различными моделями данных и хранящая данные в наборах «ключ-значение». Он был разработан как решение для работы с большими объемами распределенных данных, которые невозможно эффективно обработать в реляционных моделях, которые обычно содержат строки и таблицы. Как и Hadoop, MongoDB бесплатна и имеет открытый исходный код.

Некоторые ключевые особенности MongoDB включают в себя:

1. Это богатый язык запросов, поддерживающий текстовый поиск, функции агрегирования и операции CRUD.
2. Он требует меньше операций ввода и вывода из-за встроенных моделей данных, в отличие от реляционных баз данных. Индексы MongoDB также поддерживают более быстрые запросы.
3. Он обеспечивает отказоустойчивость за счет создания наборов данных реплик. Репликация обеспечивает хранение данных на нескольких серверах, создавая избыточность и обеспечивая высокую доступность.
4. Он поддерживает шардинг, что делает возможным горизонтальное масштабирование. Это поддерживает растущие потребности в данных по цене ниже, чем вертикальные методы управления ростом системы.
5. Он использует несколько механизмов хранения, тем самым обеспечивая использование правильного механизма для правильной рабочей нагрузки, что, в свою очередь, повышает производительность.

Механизмы хранения включают в себя:

• ПроводнойТигр

  Это механизм по умолчанию, используемый в новых развертываниях версий 3.2 или выше. Он может справиться с большинством рабочих нагрузок. Его функции включают контрольные точки, сжатие и параллелизм на уровне документа для операций записи. Последняя функция позволяет нескольким пользователям одновременно использовать и редактировать документы.

• Механизм хранения в памяти

  Этот движок хранит документы в памяти, а не на диске. Это повышает предсказуемость задержек данных.

• Механизм хранения MMAPv1

  Это самое раннее хранилище для MongoDB, которое работает только в версии 3.0 или более ранней. Он хорошо работает для рабочих нагрузок, включающих массовые обновления, чтения и вставки на месте.

Хотите узнать о механизме хранения WiredTiger и механизме хранения MMAPv1? Тогда посетите сертификационный курс MongoDB прямо сейчас.

Почему нам следует использовать MongoDB?

Сегодня предприятиям требуется быстрый и гибкий доступ к своим данным, чтобы получать значимую информацию и принимать более эффективные решения. Функции MongoDB лучше подходят для решения этих новых проблем с данными. Аргументы в пользу использования MongoDB сводятся к следующим причинам:

1. При использовании реляционных баз данных для конструкции необходимо несколько таблиц. С помощью модели Mongo, основанной на документах, вы можете представить конструкцию в виде одной сущности, особенно для неизменяемых данных.
2. Язык запросов, используемый MongoDB, поддерживает динамические запросы.
3. Схема в MongoDB является неявной, то есть вам не нужно ее применять. Это упрощает представление наследования в базе данных, а также улучшает хранение данных о полиморфизме.
4. Горизонтальное хранение упрощает масштабирование.

Ограничения MongoDB

Хотя MongoDB включает в себя отличные функции для решения многих проблем, связанных с большими данными, у нее есть некоторые ограничения, такие как:

1. Чтобы использовать объединения, вам придется вручную добавить код, что может привести к замедлению выполнения и снижению производительности.
2. Отсутствие объединений также означает, что MongoDB требует много памяти, поскольку все файлы необходимо сопоставлять с диска в память.
3. Размер документа не может превышать 16 МБ.
4. Функциональность вложенности ограничена и не может превышать 100 уровней.

Что нам следует использовать для больших данных? MongoDB или Hadoop?

Пытаясь ответить на этот вопрос, вы можете посмотреть, какие крупные компании какую платформу используют, и попытаться последовать их примеру. Например, eBay, SAP, Adobe, LinkedIn, McAfee, MetLife и Foursquare используют MongoDB. С другой стороны, Microsoft, Cloudera, IBM, Intel, Teradata, Amazon, Map R Technologies входят в число известных пользователей Hadoop.

В конечном счете, Hadoop и MongoDB являются популярным выбором для обработки больших данных. Однако, хотя они имеют много общего (например, открытый исходный код, NoSQL, бессхемный подход и Map-reduce), их подход к обработке и хранению данных различен. Именно эта разница в конечном итоге помогает нам определить лучший выбор между Hadoop и MongoDB..

Ни одно программное приложение не может решить все ваши проблемы. Теорема CAP помогает визуализировать узкие места в приложениях, указывая на то, что распределенные вычисления могут работать оптимально только на двух из трех фронтов: обработка, устойчивость к разделению и доступность. Выбирая приложение для работы с большими данными, вам необходимо выбрать систему, которая обладает двумя наиболее распространенными необходимыми вам свойствами.

А как насчет систем управления реляционными базами данных?

И Hadoop, и MongoDB предлагают больше преимуществ по сравнению с традиционными системами управления реляционными базами данных (СУБД), включая параллельную обработку, масштабируемость, способность обрабатывать агрегированные данные в больших объемах, архитектуру MapReduce и экономическую эффективность благодаря открытому исходному коду. Более того, они обрабатывают данные между узлами или кластерами, экономя затраты на оборудование.

Однако в контексте сравнения их с РСУБД каждая платформа имеет некоторые преимущества перед другой. Мы подробно обсудим их ниже:

Замена СУРБД

MongoDB — это гибкая платформа, которая может стать подходящей заменой СУБД. Hadoop не может заменить СУБД, а скорее дополняет ее, помогая архивировать данные.

Обработка памяти

MongoDB — это база данных на основе C++, которая позволяет лучше обрабатывать память. Hadoop — это набор программного обеспечения на основе Java, который обеспечивает основу для хранения, извлечения и обработки. Hadoop оптимизирует пространство лучше, чем MongoDB.

Импорт и хранение данных

Данные в MongoDB хранятся в формате JSON, BSON или двоичном формате, и все поля можно запрашивать, индексировать, агрегировать или реплицировать одновременно. Кроме того, для импорта данные в MongoDB должны быть в форматах JSON или CSV. Hadoop принимает различные форматы данных, что исключает необходимость преобразования данных во время обработки.

Обработка больших данных

MongoDB не был создан с учетом больших данных. С другой стороны, Hadoop был создан исключительно для этой цели. Таким образом, последний отлично подходит для пакетной обработки и выполнения длинных ETL-заданий. Кроме того, файлы журналов лучше всего обрабатываются Hadoop из-за их большого размера и склонности к быстрому накоплению. Реализация MapReduce в Hadoop более эффективна, чем в MongoDB, что снова делает его лучшим выбором для анализа больших наборов данных.

Обработка данных в реальном времени

MongoDB лучше справляется с анализом данных в реальном времени, а также является хорошим вариантом для доставки данных на стороне клиента благодаря легкодоступности данных. Кроме того, геопространственное индексирование MongoDB делает его идеальным для сбора и анализа геопространственных данных GPS или географических данных в режиме реального времени. С другой стороны, Hadoop не очень хорош в обработке данных в реальном времени, но если вы запустите SQL-подобные запросы Hadoop в Hive позволяют выполнять запросы к данным с гораздо большей скоростью. и с большей эффективностью, чем JSON.

Что дальше? Рекомендуемые курсы по Hadoop и MongoDB

Теперь, когда у вас есть вся необходимая информация о MongoDB и Hadoop, вашим следующим шагом должно стать получение сертификации по программному обеспечению, которое лучше всего соответствует вашим потребностям. Вы можете пройти следующие курсы:

1. Сертификационный учебный курс по Big Data Hadoop
2. Сертификационный учебный курс Apache Spark
3. Сертификационный учебный курс MongoDB

У каждой компании и отдельного человека есть свои уникальные потребности и проблемы, поэтому не существует универсального решения, подходящего всем. Выбирая что-то вроде Hadoop или MongoDB, вы должны сделать свой выбор, исходя из вашей уникальной ситуации. Но как только вы сделаете этот выбор, убедитесь, что вы и ваши коллеги хорошо разбираетесь в этом выборе. Вышеупомянутые учебные курсы во многом помогут вам получить необходимые знания и помочь вам получить максимальные результаты от любого выбора, который вы сделаете.