[MongoDB, Big Data, Hadoop] Hadoop или MongoDB: что использовать для Big Data? (перевод)

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 3 месяца
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
14-Июл-2021 00:31

Цитировать

Ни одно обсуждение Big Data не будет полным без упоминания Hadoop и MongoDB: двух наиболее популярных инструментов, доступных сегодня. Из-за обилия информации по ним, в том числе об их преимуществах и недостатках, не всегда легко сделать правильный выбор. Каждый из них силен в своей области, но что подойдет вам и вашей организации? Эта статья поможет сделать правильный выбор.Что такое HadoopHadoop — это набор программ с открытым исходным кодом, предназначенный для обработки Big Data. В его состав входят несколько компонент, каждый из которых выполняет определенную задачу, связанную с аналитикой Big Data.В состав Hadoop входят:

Distributed File-System
MapReduce
Hadoop Common
Hadoop YARN

Distributed File-SystemЭто один из двух наиболее важных компонентов Hadoop. Distributed File-System (DFS, распределенная файловая система) важна, потому что:

Позволяет легко хранить и обмениваться данными, а также получать к ним доступ через обширную сеть связанных серверов.
Это позволяет работать с данными так, как будто вы работаете с локальным хранилищем.
В отличие от других вариантов хранилищ, таких как расшаренные сетевые папки, у вас остается доступ к данным даже в офлайне.
Hadoop DFS не ограничивается ОС хоста. Вы можете получить к ней доступ с любого компьютера или поддерживаемой ОС.

MapReduceMapReduce — второй из двух наиболее важных компонентов, позволяющий работать с данными. Он выполняет две задачи:

Map (отображение) — преобразование данных в формат, который можно легко анализировать. Это достигается путем фильтрации и сортировки.
Reduce (свертка) — следует за map. При reduce выполняются математические операции (например, подсчет количества клиентов старше 21 года) на данных map.

Hadoop CommonHadoop Common — это набор инструментов (библиотек и утилит), которые используются тремя другими модулями Hadoop. Здесь содержатся скрипты и модули, необходимые для запуска Hadoop, а также исходный код, документация и раздел, посвященный участию в сообществе Hadoop.Hadoop YARNЭто архитектурный фреймворк для управления ресурсами и планирования заданий. YARN предоставляет разработчикам эффективный способ разработки приложений и управления большими наборами данных. С помощью Hadoop YARN можно реализовать интерактивную, потоковую и пакетную обработку.Почему стоит использовать Hadoop?Теперь, когда мы знаем, что такое Hadoop, следующий вопрос, на который стоит ответить — ПОЧЕМУ Hadoop. Мы выделили шесть преимуществ Hadoop.

Можно быстро сохранять и обрабатывать большие объемы разнообразных данных. Объемы данных, генерируемые Интернетом вещей и социальными сетями, постоянно растут. Это делает Hadoop ключевым инструментом для работы с подобными источниками данных большого объема.
Distributed File-System обеспечивает Hadoop высокой вычислительной мощностью, необходимой для быстрых вычислений.
Hadoop обрабатывает сбои оборудования, перенаправляя задания на другие узлы и автоматически поддерживая несколько копий данных.
Можно хранить разнообразные структурированные или неструктурированные данные без предварительной обработки (включая изображения и видео).
Фреймворк работает на обычных серверах, которые более эффективны с точки зрения затрат, чем специальные выделенные хранилища.
При увеличении объема обрабатываемых данных можно добавлять узлы, что позволяет системе масштабироваться. С точки зрения администрирования это делается очень просто.

Ограничения HadoopКаким бы хорошим ни был Hadoop, у него есть ряд ограничений. Среди них:

MapReduce хорошо подходит для обработки простых запросов. Интерактивные и итеративные задачи решаются не так эффективно, как независимые, требующие простой сортировки (sort) и тасовки (shuffle). Итеративные задачи решаются в несколько отображений (map) и сверток (reduce). В результате между этапами Map и Reduce создается множество файлов, что делает его неэффективным при сложной аналитике.
Не так уж и много Java-программистов, обладающих необходимыми знаниями MapReduce. Это привело к созданию SQL-решений поверх Hadoop, так как программистов, владеющих SQL, найти проще.
Hadoop — сложное приложение, требующее знаний по настройке его безопасности. Также в Hadoop отсутствует шифрование хранилищ и каналов связи.
В Hadoop нет полного набора инструментов, необходимых для обработки метаданных, управления, очистки и обеспечения качества данных.
Сложная архитектура делает Hadoop непригодным для обработки небольших объемов данных, поскольку он не может эффективно работать с произвольным чтением небольших файлов.
Hadoop почти полностью написан на Java — платформе которая часто подвергается атакам со стороны киберпреступников. Поэтому есть значительные риски безопасности.

Что такое MongoDBMongoDB — это гибкая и масштабируемая документноориентированная NoSQL СУБД, которая поддерживает различные модели данных и хранит данные в наборах ключ-значение. Она была разработана как решение для работы с большими объемами распределенных данных, которые не могут эффективно обрабатываться в реляционных моделях, содержащих строки и таблицы. Как и Hadoop, MongoDB бесплатная и с открытым исходным кодом.

Ключевые особенности MongoDB:
Богатый язык запросов, поддерживающий текстовый поиск, агрегирование и CRUD-операции.
По сравнению с реляционными базами данных требует меньше операций ввода/вывода из-за встраиваемых моделей данных (embedded data model). Для ускорения выполнения запросов есть поддержка индексов.
Отказоустойчивость обеспечивается через репликацию наборов данных. Репликация обеспечивает хранение данных на нескольких серверах, что создает избыточность и высокую доступность.
Поддержка механизма шардинга для горизонтального масштабирования. Позволяет с меньшими затратами обрабатывать увеличивающийся объем данных (по сравнению с вертикальными способами масштабирования).
Поддержка нескольких движков хранения, что позволяет выбирать оптимальный в зависимости от типа рабочей нагрузки.

Виды движков хранения:

WiredTiger

Используется по умолчанию для версий 3.2 и выше. Справляется с большинством типов рабочих нагрузок и включает в себя возможности создания контрольных точек, сжатия и конкурентные операции при записи на уровне документа. Последнее позволяет редактировать документы одновременно нескольким пользователям.

In-Memory Storage Engine

Этот движок хранит документы в оперативной памяти, а не на диске, что повышает предсказуемость задержек при обработке данных.

MMAPv1 Storage Engine

Это самый старый движок и работает только в версии 3.0 и более ранних. Он хорошо справляется с рабочими нагрузками, включающих массовые обновления, чтения и вставки.Почему стоит использовать MongoDB?Сегодня бизнесу требуется быстрый и гибкий доступ к данным, чтобы понимать текущую ситуацию и принимать наиболее эффективные решения. MongoDB лучше подходит для решения этих новых задач, связанных с данными. Аргументы в пользу использования MongoDB сводятся следующим:

При использовании реляционных баз данных вам потребуется использовать несколько таблиц. Mongo позволяет представить данные в виде одного объекта, что особенно удобно для неизменяемых данных.
Язык запросов, используемый MongoDB, поддерживает динамические запросы.
Схема в MongoDB неявная, т.е. вам не нужно заранее ее проектировать. Это упрощает представление наследования и полиморфизма в базе данных.
Легко реализовать горизонтальное масштабирование.

Ограничения MongoDBХотя MongoDB предоставляет отличные возможности для решения многих проблем, связанных с Big Data, она также имеет ряд ограничений, таких как:

Необходимо вручную обрабатывать соединения (JOIN), что может привести к снижению производительности.
Следствием отсутствия JOIN является также то, что MongoDB потребляет много памяти, поскольку все файлы должны быть считаны с диска в память.
Размер документа не может быть больше 16 МБ.
Вложенность ограничена и не может превышать 100 уровней.

Что использовать для Big Data: MongoDB или Hadoop?Можно посмотреть, что используют крупные компании, и попробовать 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 — известные пользователи Hadoop.В конечном счете и Hadoop и MongoDB являются популярными решениями для обработки Big Data. Хотя у них много общего (например, открытый исходный код, NoSQL, отсутствие схемы и Map-Reduce), их подход к обработке и хранению данных отличается. Именно эти различия помогут нам сделать выбор между Hadoop и MongoDB.Ни один, ни другой вариант не решит все ваши проблемы. Теорема CAP помогает выявить узкие места в приложениях, указывая на то, что распределенные системы могут оптимально работать только на двух из трех фронтов: согласованность (consistency), доступность (availability) и устойчивость к разделению (partition tolerance). При выборе инструмента для работы с Big Data стоит выбирать систему с двумя наиболее важными для вас свойствами.Что насчет реляционных СУБД?И у Hadoop и у MongoDB есть преимущества по сравнению с традиционными реляционными системами управления базами данных (РСУБД), которые включают в себя параллельную обработку, масштабируемость, обработку больших объемов агрегированных данных, архитектуру MapReduce и экономичность (благодаря открытому исходному коду). Кроме того, обработка данных осуществляется на множестве узлов, кластерах, что позволяет экономить на стоимости оборудования.Однако в контексте сравнения их с РСУБД, у каждой из платформ есть некоторые преимущества перед другой. Обсудим их подробнее.Замена РСУБДMongoDB — это гибкая платформа, которая может стать подходящей заменой РСУБД. Hadoop не заменяет РСУБД, а скорее дополняет ее, помогая архивировать данные.Работа с памятьюMongoDB написана на C++, что позволяет ей эффективно работать с памятью. Hadoop — это набор программного обеспечения на основе Java, который предоставляет платформу для хранения, извлечения и обработки данных.Импорт и хранение данныхДанные в MongoDB хранятся в JSON, BSON или в двоичном виде, и все поля могут быть запрошены, проиндексированы, агрегированы или реплицированы за раз. Кроме того можно импортировать данные в форматах JSON или CSV. Hadoop поддерживает различные форматы данных, что устраняет необходимость преобразования данных при их обработке.Big DataMongoDB не проектировалась для работы с Big Data. Hadoop, с другой стороны, был создан исключительно для этой цели. Таким образом, последний отлично подходит для пакетной обработки и выполнения длительных ETL-заданий. Также с помощью Hadoop удобно обрабатывать логи из-за их большого размера и постоянного увеличения. Реализация MapReduce в Hadoop более эффективна, чем в MongoDB, что снова делает его более эффективным решением для анализа больших наборов данных.Обработка данных в реальном времениMongoDB лучше справляется с анализом данных в реальном времени, а также из-за своего формата хранения, более удобна при работе с данными на фронтенде. Кроме того, геопространственные индексы делают MongoDB идеальным решением для сбора и анализа GPS и географических данных в реальном времени. С другой стороны, Hadoop не очень хорош в обработке данных в реальном времени. Но если вы используете Hadoop SQL-подобные запросы в Hive, вы можете делать запросы намного быстрее и эффективнее, чем JSON.РезюмеУ каждой компании свои уникальные потребности и проблемы, поэтому универсального решения не существует. Выбирать Hadoop или MongoDB вы должны исходя из ваших требований. Но как только вы сделаете этот выбор, убедитесь, что вы и ваши коллеги хорошо разбираетесь в этих технологиях.

Материал подготовлен в рамках курса "MongoDB". Всех желающих приглашаем на открытый урок «Работа с геоданными в MongoDB используя Python». На уроке нам предстоит разобрать, как загрузить Geo-обьекты в MongoDB и получать их, а также отобразить их в браузере, используя Python. Также рассмотрим особенности работы Geo-индексов и соответствующие возможности MongoDB. РЕГИСТРАЦИЯ

===========
Источник:
habr.com
===========
===========
Автор оригинала: Simplilearn
===========Похожие новости:

Теги для поиска: #_mongodb, #_big_data, #_hadoop, #_mongodb, #_hadoop, #_big_data, #_geodannye (геоданные), #_python, #_blog_kompanii_otus (
Блог компании OTUS
), #_mongodb, #_big_data, #_hadoop

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 12-Май 00:05
Часовой пояс: UTC + 5