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法學Hadoop和MongoDB的區別
Hadoop旨在跨多個計算機叢集儲存和分析海量資料。它是一組構建資料處理框架的軟體程式。這個基於Java的框架可以快速、廉價地處理海量資料。
Hadoop的核心元件包括HDFS、MapReduce和Hadoop生態系統。Hadoop生態系統由許多模組組成，這些模組有助於系統編碼、叢集管理、資料儲存和分析操作。Hadoop MapReduce有助於分析大量的結構化和非結構化資料。Hadoop使用MapReduce進行並行處理，而Hadoop是Apache軟體基金會的商標。
數百萬人在使用MongoDB，這是一個開源的NoSQL文件資料庫。這些使用者包括初創公司和跨國公司。行業領先的公司和消費科技初創公司都在使用MongoDB的功能。
MongoDB是一個面向文件的C++資料庫。它解決了基於SQL模式的資料庫的效能、可用性和可擴充套件性問題。它是一個像Web一樣工作的資料庫。MongoDB與其他NoSQL資料庫一樣，不使用表、行或列。它將資料儲存在BSON文件中，這些文件在一個標題下捆綁相關資訊。
閱讀本文，瞭解更多關於Hadoop和MongoDB的資訊以及它們彼此的不同之處。
什麼是Hadoop？
Apache Hadoop是一個開源的Java平臺。它管理資料密集型應用程式的處理和儲存需求。Hadoop平臺必須首先將大型資料和分析作業分佈到計算機叢集的節點中。然後，這些任務被分成可以同時完成的合理的工作負載。
Hadoop可以處理結構化和非結構化資料，並且可以從一臺伺服器擴充套件到數千臺伺服器，而不會犧牲可靠性。基於Hadoop的程式執行在具有海量資料集的商品機器叢集上。這些機器以較低的成本提供更強大的處理能力。Hadoop使用稱為Hadoop分散式檔案系統（HDFS）的分散式檔案系統來儲存其資料。這就像將資料儲存在PC的本地檔案系統上一樣。
在底層，Hadoop由兩個主要層組成：
處理和計算層，也稱為**Map Reduce層**。
儲存層，也稱為**Hadoop分散式檔案系統**。
Map Reduce層
Google開發了MapReduce用於建立分散式應用程式。它旨在在大型商品硬體叢集（數千個節點）上對多TB資料集進行可靠且容錯的處理。Hadoop是一個Apache管理的開源平臺，其中實現了MapReduce。這就像將資料儲存在PC的本地檔案系統上一樣。
Hadoop分散式檔案系統
Hadoop分散式檔案系統（HDFS）基於Google檔案系統（GFS），該系統在商品硬體上執行。它與其他分散式檔案系統類似。但是，此係統與其他系統有很大不同。它具有容錯性，並且可在低成本硬體上執行。它為訪問應用程式資料提供高吞吐量，並且適用於大型資料集。
除了這兩個主要元件之外，Hadoop框架還包括以下兩個模組：
**Yet Another Resource Negotiator (YARN)** - 它管理叢集的節點和資源。它排程工作。
**Hadoop Common** - 提供適用於所有模組的標準Java庫，任何模組都可以使用這些庫。
什麼是MongoDB？
MongoDB是一個面向文件的開源資料庫，可以高效地儲存和操作資料。任何人都可以使用它。MongoDB是一個NoSQL資料庫，因為它的資料不是以表格形式組織的。
MongoDB Inc.於2009年2月首次公開發布該資料庫。伺服器端公共許可證管理其使用。它為C、C++和C#提供官方驅動程式支援。支援的程式語言包括.Net、Go、Java、Node.js、Perl、PHP、Python、Motor、Ruby、Scala、Swift和Mongoid。用於使用這些語言設計應用程式。Facebook、諾基亞、eBay、Adobe、Google等公司使用MongoDB儲存海量資料。
MongoDB的元件
**_id**: MongoDB文件必須具有一個id欄位。MongoDB的_id欄位儲存唯一值。_id就像文件的主鍵。如果您建立的新文件沒有_id欄位，MongoDB會建立一個。
**集合**: 這是MongoDB中的一組文件。在任何其他RDMS（如Oracle或MS SQL）中，表與集合相同。一個數據庫可以有多個集合。
**遊標**: 指向查詢結果集的指標。客戶端可以來回移動遊標以獲取結果。
**資料庫**: 這是一個集合的容器，就像RDMS是表的容器一樣。在檔案系統上，每個資料庫都有自己的一組檔案。MongoDB伺服器上可以有多個數據庫。
**文件**: 文件基本上是MongoDB集合中的記錄。依次，文件將由欄位名稱和值組成。
**欄位**: 文件中的名稱-值對。文件中可能有零個或多個欄位。在關係資料庫中，欄位就像列一樣。
Hadoop和MongoDB的區別
下表重點介紹了Hadoop和MongoDB的主要區別：
| 比較依據 | Hadoop | MongoDB |
|---|---|---|
| 資料儲存 | 它處理結構化和非結構化資料。由於Hadoop的分散式檔案系統，向叢集新增更多節點會增加儲存空間。 | 在MongoDB中，使用CSV或JSON格式。MongoDB使用一種稱為分片的技術，透過將資料分佈到不同的節點來實現水平擴充套件。 |
| 用途 | 它的主要功能將被視為一個數據庫。 | 它是專門為評估和處理大量資料而開發的。 |
| 使用的語言 | Hadoop是用Java編寫的。 | MongoDB是用C++編寫的。 |
| 資料處理 | Hadoop使用MapReduce處理大型資料集。在一次處理一個數據時，此演算法效果很好。當需要連線變數時，MapReduce可能會減慢速度。 | 您可以使用MongoDB的聚合管道框架來處理和更新資料。Atlas Search的聚合管道和全文搜尋有助於限制搜尋。 |
| 記憶體管理 | 另一方面，Hadoop主要關注磁碟儲存。它更有效地最佳化磁碟空間的使用，但由於需要從驅動器讀取，因此查詢結果的交付將被延遲。 | MongoDB充分利用其記憶體，以便可以快速傳送資料。它將索引和一些資料儲存在記憶體中，以便可以預測延遲。 |
| RDBMS支援 | 它並非旨在取代關係資料庫管理系統 (RDBMS)，而是為了在資料存檔方面為RDBMS 提供額外支援，同時還為其提供各種用例。 | 它的開發目的是取代或增強RDBMS，併為其提供廣泛的潛在應用。 |
結論
與傳統資料庫相比，Hadoop和MongoDB提供了許多優勢，使其成為管理海量資料的更優選擇。
MongoDB可以執行傳統上與資料庫相關的所有功能。由於其結構的靈活性，MongoDB 使得可以輕鬆地以不需要大量預先轉換即可使用的方式儲存資料。由於其查詢語言，它可以快速有效地獲取資料，甚至可以動態處理資料。
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