Perbedaan Antara Hadoop dan MongoDB

Kami telah mendengar istilah Big Data untuk beberapa waktu sekarang, tetapi apa sebenarnya Big Data ini? Jumlah data yang diproduksi oleh Internet of Things telah meningkat secara dramatis selama bertahun-tahun dan terus meningkat pada tingkat yang eksponensial. Pemrosesan volume data yang sangat besar ini yang tidak cocok untuk metode tradisional untuk menangani disebut sebagai Big Data. Jenis data ini menimbulkan tantangan bagi sistem RDBMS tradisional yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data. Kekuatan pemrosesan yang diperlukan untuk menyimpan dan memproses data sebanyak ini secara tepat waktu dan biaya yang efektif sangat besar. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan solusi Big Data yang baru dan lebih baik yang dirancang khusus untuk memproses data besar yang tidak terstruktur. Dari banyak teknologi, Hadoop dan MongoDB adalah dua pilihan populer ketika datang untuk menyimpan dan memproses data besar. Walaupun keduanya pada dasarnya sama dalam hal apa yang mereka lakukan, tetapi pendekatan mereka terhadap cara mereka melakukannya sangat berbeda. Mari kita lihat.

Apa itu MongoDB??

MongoDB adalah database dokumen open-source yang telah berkembang menjadi database NoSQL de facto dengan jutaan pengguna, dari startup kecil hingga perusahaan Fortune 500. Perusahaan terkemuka dan perusahaan IT konsumen memanfaatkan kapabilitas MongoDB dalam produk dan solusi mereka. Ditulis dalam C ++, MongoDB adalah platform-lintas, database berorientasi dokumen yang secara efektif mengatasi keterbatasan database berbasis skema SQL dengan menyediakan kinerja tinggi, ketersediaan tinggi, dan solusi skalabilitas mudah. Ini adalah basis data yang dirancang untuk web modern. Seperti database NoSQL lainnya, MongoDB tidak mematuhi prinsip-prinsip RDBMS tanpa konsep tabel, baris dan kolom. Ini menyimpan datanya dalam dokumen BSON di mana semua data terkait ditempatkan bersama dalam satu dokumen.

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang dirancang untuk penyimpanan dan pemrosesan volume data yang sangat besar di seluruh cluster komputer. Ini adalah aplikasi berbasis Java dan kumpulan perangkat lunak berbeda yang menciptakan kerangka kerja pengolahan data. Idenya adalah untuk memproses data skala besar dengan biaya yang masuk akal dalam waktu sesingkat mungkin. Hadoop terdiri dari tiga sumber daya utama: Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS), platform pemrograman Google MapReduce, dan seluruh ekosistem Hadoop. Ekosistem Hadoop terdiri dari modul yang membantu memprogram sistem, mengelola dan mengkonfigurasi kluster, mengelola dan menyimpan data dalam kluster dan melakukan tugas analitik. Hadoop MapReduce membantu proses analisis data dalam jumlah yang sangat besar baik data terstruktur maupun tidak terstruktur. Hadoop adalah merek dagang terdaftar dari Apache Software Foundaton dan MapReduce adalah kerangka kerjanya untuk pemrosesan paralel.

Perbedaan antara Hadoop dan MongoDB

Peron

- Meskipun keduanya dianggap solusi big data, MongoDB pada dasarnya adalah platform tujuan umum yang dirancang untuk menggantikan atau meningkatkan pada sistem RDBMS yang ada. MongoDB adalah database dokumen open-source dan salah satu database NoSQL terkemuka yang menggunakan dokumen, bukan baris dan tabel, untuk membuatnya fleksibel, dapat diskalakan, dan cepat. Hadoop, di sisi lain, adalah kerangka kerja open-source yang dirancang untuk penyimpanan dan pemrosesan data dalam volume besar di seluruh cluster komputer. Hadoop tidak dimaksudkan untuk menggantikan sistem RDBMS yang ada; pada kenyataannya, ia bertindak sebagai suplemen untuk membantu proses analisis data volume besar baik data terstruktur dan tidak terstruktur.

Arsitektur

- Ekosistem Hadoop adalah kumpulan alat yang menggunakan atau duduk di samping platform pemrograman Google MapReduce dan HDFS (Hadoop Distributed File System) untuk menyimpan dan mengatur data, dan mengelola mesin yang menjalankan Hadoop. HDFS dirancang untuk streaming akses data. MongoDB, di sisi lain, menawarkan pendekatan yang berbeda; ini didasarkan pada Arsitektur Nexus yang memanfaatkan kemampuan NoSQL sambil mempertahankan fondasi database relasional. Ini menyimpan data sebagai dokumen dalam representasi biner yang disebut BSON (Binary JSON) di mana mereka biasanya diatur sebagai koleksi.

Kekuatan

- Kekuatan terbesar Hadoop adalah MapReduce. Hari ini Hadoop adalah kerangka kerja MapReduce terbaik di pasar. Konsep di balik MapReduce adalah bahwa input dapat dibagi menjadi potongan-potongan logis, di mana setiap potongan dapat diproses secara independen oleh tugas peta. Tugas peta dapat dijalankan pada sembarang simpul komputasi dalam gugus dan beberapa tugas peta dapat berjalan secara paralel di seluruh gugus. MongoDB, di sisi lain, adalah database dokumen yang dapat menangani beban mulai dari MVP dan POC pemula hingga aplikasi perusahaan dengan ratusan server. MongoDB telah berkembang dari menjadi solusi basis data ceruk menjadi basis data NoSQL de facto. Gagasannya tentang dokumen sangat ekspresif dan fleksibel.

Hadoop vs. MongoDB: Chart Perbandingan

Ringkasan

Walaupun keduanya pada dasarnya sama dalam hal apa yang mereka lakukan, tetapi pendekatan mereka terhadap cara mereka melakukannya sangat berbeda. MongoDB menyimpan data sebagai dokumen dalam representasi biner yang disebut BSON, sedangkan di Hadoop, data disimpan dalam blok ukuran tetap dan setiap blok digandakan beberapa kali di seluruh sistem. Ekosistem Hadoop adalah kumpulan alat yang menggunakan atau duduk di samping platform pemrograman Google MapReduce, sedangkan MongoDB didasarkan pada Arsitektur Nexus yang memanfaatkan kemampuan NoSQL sambil mempertahankan fondasi basis data relasional.