हडूप और मोंगोडीबी के बीच मतभेद
हाल के वर्षों में, दुनिया भर में उत्पादित डेटा आक्रामक रूप से बढ़ गया है और यह एक ज्ञात तथ्य है कि उत्पादित डेटा भविष्य में दोगुना हो जाएगा। इन विशाल डेटा को संभालने के लिए बिग डेटा नामक पारंपरिक विधि उपयुक्त है।
कई प्लेटफ़ॉर्म उपलब्ध हैं, जो बिग डेटा से जुड़े हुए हैं, उनमें से दो बाजार में मानक विकल्प बन गए हैं: मोंगोडीबी के साथ हडूप।
मोंगोडीबी के साथ हडूप दोनों प्लेटफॉर्म बहुत समान हैं लेकिन डेटा की प्रसंस्करण और भंडारण में उनके अंतर हैं।
हडूप
हडूप एक ओपन सोर्स प्लेटफार्म है, जिसका उपयोग डेटा की विशाल मात्रा को स्टोर और संसाधित करने के लिए किया जाता है। यह जावा-आधारित एप्लिकेशन है, जिसमें इंटरफ़ेस के लिए वितरित फ़ाइल सिस्टम, संसाधन प्रबंधन, डेटा प्रोसेसिंग और अन्य घटक शामिल हैं।
मोंगोडीबी
मोंगोडीबी मुख्य रूप से डेटा भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए बनाया गया है। यह डेटा प्रोसेसिंग और स्केलेबिलिटी भी कर सकता है। यह सी ++ पर आधारित है और नोएसक्यूएल परिवार से संबंधित है। यह इसके बजाय संबंधपरक तालिकाओं को बनाने पर भरोसा नहीं करता है; यह दस्तावेजों के रूप में अपने रिकॉर्ड स्टोर करता है।
कई कंपनियां अपने स्वयं के बिग डेटा एप्लिकेशन बनाने के लिए हडूप और मोंगोडीबी मंच का उपयोग करती हैं:
- मोंगोडीबीरीयल-टाइम परिचालन प्रक्रिया के लिए अपने प्लेटफॉर्म का उपयोग करता है जो उपयोगकर्ताओं और व्यापार प्रक्रिया को समाप्त करने में मदद करता है।
- दूसरी तरफ, हडूप, मोंगोडीबी से डेटा प्राप्त करता है; मशीन सीखने के मॉडल का उत्पादन करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को मिश्रित करें , जो मोंगोडीबी रीयल-टाइम ऑपरेशनल प्रक्रियाओं के लिए इसका उपयोग करेगा।
हडूप बनाम मोंगोडीबी के बीच हेड टू हेड तुलना
डेटा विभाजन और स्थिरता दोनों में हडूप और मोंगोडीबी उत्कृष्ट हैं, लेकिन जब आरडीबीएमएस की तुलना में यह डेटा उपलब्धता में अच्छा प्रदर्शन नहीं करता है। नीचे हडूप बनाम मोंगोडीबी के बीच शीर्ष 9 तुलना है
हडूप बनाम मोंगोडीबी के बीच महत्वपूर्ण अंतर
मोंगोडीबी के साथ हडूप के बीच अंतर नीचे प्रस्तुत बिंदुओं में समझाया गया है:
- हडूप जावा पर आधारित है जबकि मोंगोडीबी को सी ++ भाषा में लिखा गया है ।
- हडूप उत्पाद की सूट है जबकि मोंगोडीबी एक स्टैंडअलोन उत्पाद है।
- हडूप की हार्डवेयर लागत अधिक है क्योंकि यह विभिन्न सॉफ्टवेयर का संग्रह है।हालांकि, हडूप की तुलना में मोंगोडीबी की हार्डवेयर लागत कम है।
- हडूप की तुलना में, मोंगोडीबी अधिक लचीला है जो मौजूदा आरडीबीएमएस को प्रतिस्थापित कर सकता है।दूसरी ओर, हडूप, सभी कार्यों को भी कर सकता है लेकिन अन्य सॉफ़्टवेयर जोड़ने की आवश्यकता है।
- मोंगो डीबी में भू-स्थानिक सूचकांक की क्षमता है जो भू-स्थानिक विश्लेषण में उपयोगी है । यह सुविधा हडूप में आसानी से उपलब्ध नहीं है।
- हडूप बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण अनुप्रयोग के लिए सबसे अच्छा है जबकि मोंगोडीबी डेटा और प्रसंस्करण के वास्तविक समय के खनन के लिए सबसे अच्छा है।
- मोंगो डीबी के अंतर्गत आता है नो एसक्यूएल जबकि की हडूप उपयोग परिवार एसक्यूएल डेटा के प्रसंस्करण के लिए।
- हडूप प्रारूप डेटा में लचीला है; यह किसी भी उपलब्ध प्रारूप का हो सकता है जबकि मोंगोडीबी केवल सीएसवी और जेएसओएन प्रारूप डेटा आयात करता है ।
- हडूप एक फ्रेमवर्क है जिसमें प्रोसेसिंग के लिए बहुत अधिक सॉफ्टवेयर हो सकते हैं जबकि मोंगोडीबी डाटाबेस प्रकार है।
हडूप बनाम मोंगोडीबी तुलना तालिका
| तुलना के लिए आधार | मोंगोडीबी | हडूप |
| आरडीबीएमएस सिस्टम | यह आरडीबीएमएस प्रणाली को बदलने या बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो विभिन्न प्रकार के उपयोग मामलों के साथ प्रदान करता है। | यह आरडीबीएमएस सिस्टम को प्रतिस्थापित करने के लिए नहीं है, लेकिन यह पूरक के रूप में कार्य करता है डेटा संग्रहित करने या महत्वपूर्ण उपयोग मामलों को प्रदान करने में मदद करता है। |
| रेखांकित करें | यह वास्तव में एक डेटाबेस है और सी ++ में लिखा गया है | डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क बनाता है जो विभिन्न सॉफ्टवेयर का संग्रह। यह जावा आधारित अनुप्रयोग है। |
| ढांचा | संग्रह में स्टोर डेटा, प्रत्येक डेटा फ़ील्ड को एक बार में पूछताछ की जा सकती है। डेटा बाइनरी जेएसओएन या बीएसओएन के रूप में संग्रहीत किया जाता है और पूछताछ, एकत्रीकरण, अनुक्रमण और प्रतिकृति के लिए उपलब्ध है। | विभिन्न सॉफ़्टवेयर के साथ, महत्वपूर्ण घटक हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम (एचडीएफएस) और मैपरेडस हैं। |
| शक्ति | यह एक और मजबूत समाधान प्रदान करता है, फिर हडूप के बाद अधिक लचीला। मौजूदा आरडीबीएमएस को प्रतिस्थापित कर सकते हैं। | हडूप की सबसे बड़ी ताकत यह है कि यह बिग डेटा को संभालने के लिए बनाया गया है। बैच प्रक्रियाओं और लंबी चल रही ईटीएल नौकरियों को संभालने के लिए यह उत्कृष्ट है । |
| बनाया गया | डेटा की विशाल मात्रा को संसाधित और विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया। | यह एक डेटाबेस है, मुख्य रूप से डेटा भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए डिज़ाइन किया गया है। |
| दुर्बलता | मोंगोडीबी के बारे में प्रमुख शिकायत गलती सहनशीलता मुद्दा है, जो डेटा हानि का कारण बन सकती है। | यह मुख्य रूप से ‘नाम नोड’ पर निर्भर करता है, जो विफलता का एकमात्र बिंदु है |
| डेटा स्वरूप | डेटा आयात करने के लिए सीएसवी या जेसन प्रारूप में होना चाहिए। | किसी भी उपलब्ध प्रारूपों का हो सकता है, यह संरचित और असंगठित डेटा दोनों को संभाल सकता है। |
| हार्डवेयर लागत | लागत प्रभावी है क्योंकि यह एक एकल उत्पाद है। | लागत अधिक है क्योंकि यह सॉफ्टवेयर का संग्रह है। |
| मेमोरी हैंडलिंग | स्मृति को संभालने में कुशल क्योंकि यह सी ++ में लिखा गया है | इसमें अंतरिक्ष उपयोग को अनुकूलित करने की क्षमता है, जो मोंगोडीबी की कमी है। |
निष्कर्ष – हडूप बनाम मोंगोडीबी
उपर्युक्त मतभेदों का निष्कर्ष निकाला गया है कि डेटा की एक बड़ी मात्रा के लिए हडूप सबसे अच्छा विकल्प है जिसके लिए डेटा की बड़ी प्रसंस्करण और संरचना की आवश्यकता होती है। मोंगोडीबी डेटा के लिए सबसे अच्छा है जिसके लिए रीयल-टाइम प्रोसेसिंग और उच्च डेटा उपलब्धता की आवश्यकता होती है।
- किसी भी संगठन में, डेटा बहुत महत्वपूर्ण है, डेटा प्रति दिन बढ़ता है, इस एप्लिकेशन को एक ही एप्लिकेशन द्वारा डेटा की विशाल मात्रा को संभालना असंभव है।यह अत्यधिक सुझाव दिया जाता है कि किसी भी संगठन के लिए बिग डेटा को संभालने के लिए हडूप और मोंगोडीबी दोनों का एक साथ उपयोग करना चाहिए।
- सभी सुझावों के साथ, यह जानना बहुत महत्वपूर्ण है कि हडूप और मोंगोडीबी दोनों को सुरक्षा के लिए बनाया गया था।इन दोनों अनुप्रयोगों का मतलब उनके उत्कृष्ट विशेषताओं और कुछ कमियों के साथ डेटा की विशाल मात्रा का प्रबंधन करना था।
- यदि आपके संगठनों में कम विलंबता वास्तविक समय डेटा है या मौजूदा आरडीबीएमएस को पूरी तरह से हटाने और एक नई लेनदेन प्रणाली शुरू करने की आवश्यकता है तो आपको मोंगोडीबी जाना होगा।
- यदि आपके संगठन को बैच समाधान की आवश्यकता है, तो एसक्यूएल का उपयोग करने और डेटा पूछने में सक्षम होने के दौरान एनालिटिक्स चला रहे हैं तो हडूप सबसे अच्छा विकल्प है।
- चूंकि हडूप बड़े पैमाने पर समाधान प्रदान करने वाले डेटा की विशाल मात्रा को संभालने के लिए जाना जाता है, इसलिए इसे लचीलापन और मापनीयता के लिए माना जा सकता है।किसी भी तरह से, यहां तक कि मोंगोडीबी जटिल डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करने और आरडीबीएमएस की तुलना में अधिक कुशलता के विश्लेषण के लिए इसकी मापनीयता में उत्कृष्ट है।
- जब हडूप और मोंगोडीबी दोनों का उपयोग किया जाता है तो यह एक दूसरे की कमजोरियों और ताकत को संबोधित करता है।
- दोनों प्लेटफ़ॉर्म को बिग डेटा उपाय के रूप में उपयोग किया जा सकता है लेकिन यह जानना बहुत महत्वपूर्ण है कि इन समाधानों का उपयोग आपके व्यापार वातावरण के साथ किया जा सकता है या संयुक्त किया जा सकता है।जब कॉन्फ़िगरेशन सही तरीके से नहीं किया जाता है, तो यह इन प्लेटफ़ॉर्म और उनके डेटा में से किसी एक के लिए आपदा का कारण बनता है।
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