मोंगोडीबी बनाम हडूप के बीच अंतर
दुनिया भर में किए गए आंकड़ों की मात्रा तेजी से बढ़ रही है और वर्तमान में हर 2 वर्षों में आकार में दोगुनी हो रही है। यह गणना योग्य है कि वर्ष 2020 तक, डेटाबेस प्राप्त करने योग्य डेटाबेस चालीस-चार ज़ेटबाइट्स (44 ट्रिलियन गीगाबाइट) तक पहुंच सकता है। प्राचीन तरीकों के लिए उपयुक्त डेटा की भारी मात्रा में प्रक्रिया को बड़े पैमाने पर डेटा कहा जाता है, और हालांकि हाल के वर्षों में इस शब्द को पूरी तरह से गुणवत्ता मिली है, यह विचार एक दशक से भी अधिक समय तक रहा है।
डेटा वृद्धि के इस विस्फोट से निपटने के लिए, इस डेटा को प्रबंधित और संरचित करने में सहायता के लिए कई बड़े पैमाने पर डेटा प्लेटफार्मों की योजना बनाई गई है। इन कई प्लेटफार्मों में से प्रत्येक में से एक, 2 विशेष रूप से अधिक से अधिक मानक विकल्प बन गए: हडूप और मोंगोडीबी। जबकि इनमें से प्रत्येक समाधान में कई समानताएं हैं (ओपन-सोर्स, स्कीमा-कम, मैपरेडस, नोएसक्यूएल), डेटा को संसाधित करने और संग्रहीत करने के लिए उनका दृष्टिकोण बिल्कुल अलग है। आइए मोंगोडीबी बनाम हडूप विविधताओं का पता लगाएं।
मोंगोडीबी क्या है?
मोंगोडीबी मूल रूप से 2007 में कॉर्पोरेट 10gen द्वारा क्लाउड-आधारित ऐप इंजन के रूप में विकसित किया गया था जो विभिन्न पैकेज और सेवाओं को चलाने के लिए था। उन्होंने 2 मुख्य तत्व, बाबल (ऐप इंजन) और मोंगोडीबी (डेटाबेस) विकसित किए थे। यह अवधारणा शुरू नहीं हुई, 10 लाख की अगुआई वाली अनुपस्थिति को मोंगोडीबी को ओपन सोर्स प्रोजेक्ट के रूप में लागू करने के लिए प्रेरित किया गया। मोंगोडीबी वास्तव में एक विशाल डेटा उत्तर के बारे में सोचा जाएगा, इसकी कीमत यह ध्यान दे रही है कि यह एक सामान्य मंच है, जो मौजूदा आरडीबीएमएस सिस्टम का आदान-प्रदान या बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है , जिससे इसे स्वस्थ प्रकार के उपयोग के मामले मिलते हैं।
कैसे मोंगोडीबी काम करते हैं?
मोंगोडीबी संग्रह में डेटा संग्रहीत करता है, जिसके भीतर पूरी तरह से अलग-अलग डेटा फ़ील्ड एक बार पूछे जा सकते हैं। डेटाबेस बाइनरी जेएसओएन (बीएसओएन) के रूप में आयोजित किया जाता है और विज्ञापन-प्रसार प्रश्न, अनुक्रमण, प्रतिकृति, और मानचित्र कम एकत्रीकरण के लिए जल्दी से प्राप्य है। डाटाबेस शेर्डिंग क्षैतिज मापनीयता पीआरएन के लिए कई प्रणालियों में वितरण की अनुमति के लिए लागू किया जा सकता है। मोंगोडीबी सी ++ में लिखा गया है और इसे विंडोज या यूनिक्स ऑपरेटिंग सिस्टम मशीन पर तैनात किया जा सकता है, हालांकि विशेष रूप से समय अवधि कम अवधि के लिए मोंगोडीबी पर विचार करने के लिए, यूनिक्स ऑपरेटिंग सिस्टम शक्ति के लिए एक आदर्श विकल्प है। मोंगोडीबी बनाम हडूप के बीच एक प्राथमिक भेद यह है कि मोंगोडीबी वास्तव में एक डेटाबेस है, जबकि हडूप विभिन्न पैकेज तत्वों का वर्गीकरण हो सकता है जो डेटा प्रक्रिया ढांचे को बनाते हैं।
हडूप क्या है?
भेद में, हडूप शुरुआत से एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट था; डौग कटिंग द्वारा बनाया गया (अपाचे ल्यूसर्न, एक पसंदीदा खोज वर्गीकरण मंच पर उनके काम के लिए जाना जाता है), हडूप मूल रूप से 2002 में बनाए गए ओच, ओपन सोर्स नेट क्रॉलर नामक एक परियोजना से निकल गया। 2004 में, Google ने मैड्रिडस के विचार को पेश किया । हडूप आर्टिफैक्ट हार्डवेयर के क्लस्टर में डेटा की बड़ी मात्रा में मल्टीप्रोसेसिंग के लिए एक मंच बन गया। हडूप लेनदेन संबंधी आरडीबीएमएस सिस्टम के प्रतिस्थापन के रूप में नहीं है, बल्कि उन्हें पूरक के रूप में।
हडूप कैसे काम करता है?
जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, हडूप, एक पैकेज योजना शामिल एक ढांचा हो सकता है। हडूप के पहले तत्व हडूप वितरित फाइलिंग सिस्टम (एचडीएफएस) और मैपरेडस जो जावा में लिखे गए हैं। माध्यमिक तत्व वैकल्पिक अपाचे व्यापार का एक सेट हैं, जिनमें शामिल हैं: हाइव (डेटा पूछताछ के लिए), सुअर (बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए), एचबीएएस (कॉलम ओरिएंटिंग डेटाबेस), ओज़ी (प्रोग्रामिंग हडूप जॉब्स के लिए), स्क्वाओप (विकल्प के साथ इंटरफेसिंग के लिए बीआई, एनालिटिक्स, या आरबीडीएमएस जैसे सिस्टम), और फ्ल्यूम (डेटा एकत्र करने और प्रीप्रोसेसिंग डेटा के लिए)। मोंडोडीबी की तरह, हडूप के एचबेस डाटाबेसडेटाबेस शेरिंग के माध्यम से क्षैतिज मापनीयता को पूरा करता है। हडूप का अर्थ कई स्रोतों से समेकित डेटा के साथ, किसी भी प्रारूप में बिजली खपत डेटा के साथ, आर्टिफैक्ट हार्डवेयर के क्लस्टर पर चलाना है। एचडीएफएस द्वारा डाटा स्टोरेज का वितरण एचडीएफएस द्वारा किया जाता है, एचबीएस के साथ लागू सहयोगी वैकल्पिक संगठन के साथ जो कॉलम में डेटा आवंटित करता है (कॉलम और पंक्तियों में सहयोगी आरडीबीएमएस के द्वि-आयामी आवंटन के विरुद्ध)। तब डेटा को अनुक्रमित किया जाएगा (सोलर जैसे पैकेज के उपयोग के माध्यम से), हाइव के साथ पूछताछ की गई है , या उस पर कई एनालिटिक्स या बैच नौकरियां चल रही हैं, जिसमें हडूप योजना या आपके व्यावसायिक खुफिया मंच के विकल्प उपलब्ध हैं।
मोंगोडीबी बनाम हडूप (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
मोंगोडीबी बनाम हडूप के बीच शीर्ष 5 अंतर नीचे दिया गया है
मोंगोडीबी बनाम हडूप के बीच महत्वपूर्ण अंतर
मोंगोडीबी बनाम हडूप दोनों बाजार में लोकप्रिय विकल्प हैं; चलो मोंगोडीबी बनाम हडूप के बीच कुछ प्रमुख अंतरों पर चर्चा करें:
- हडूप प्रारूप डेटा के भीतर बहुमुखी है; यह किसी भी प्राप्य प्रारूप का हो सकता है जबकि मोंगोडीबी पूरी तरह से सीएसवी और जेएसओएन प्रारूप डेटा आयात करता है।
- मोंगोडीबी में भू-स्थानिक वर्गीकरण की शक्ति है जो भू-स्थानिक विश्लेषण में सहायक है।यह सुविधा हडूप में उपलब्ध नहीं है।
- मोंगोडीबी नोएसक्यूएल परिवार से संबंधित है जबकि डेटा की प्रक्रिया के लिए एसडब्ल्यूएल का हडूप उपयोग करता है ।
- हडूप जावा पर निर्भर करता है जबकि मोंगोडीबी सी ++ भाषा में लिखा गया है।
- हडूप व्यापार का सूट है जबकि मोंगोडीबी एक पूर्ण उत्पाद हो सकता है।
- मोंडोडीबी की हार्डवेयर कीमत हडूप की तुलना में एक छोटी राशि है।
- हडूप की तुलना में, मोंगोडीबी बहुमुखी है जो मौजूदा आरडीबीएमएस को प्रतिस्थापित करेगा।विपरीत हाथ पर, हडूप, सभी कार्यों को निष्पादित कर सकता है, हालांकि, एक वैकल्पिक पैकेज जोड़ना चाहिए।
- हडूप एक फ्रेमवर्क हो सकता है जिसमें प्रक्रिया के लिए बहुत सारे पैकेज होंगे जबकि मोंगोडीबी डेटाबेस प्रकार हो सकता है।
- हडूप बड़े पैमाने पर प्रक्रिया अनुप्रयोग के लिए सबसे अच्छा है जबकि मोंगोडीबी डेटा और प्रक्रिया के समय अवधि खनन के लिए सबसे अच्छा है।
मोंगोडीबी बनाम हडूप तुलना तालिका
मोंगोडीबी बनाम हडूप के बीच प्राथमिक तुलना नीचे चर्चा की गई है:
| क्र.सं. | मोंगोडीबी | हडूप |
| 1 | यह बहुत सारे मजबूत उत्तर प्रदान करता है, बहुत सारे बहुमुखी तब हडूप। यह मौजूदा आरडीबीएमएस को प्रतिस्थापित करेगा। | हडूप की सबसे महत्वपूर्ण ताकत यह है कि यह बड़े पैमाने पर डेटा को संभालने के लिए इंजीनियर है। यह बैच प्रक्रियाओं और लंबी चल रही ईटीएल नौकरियों को संभालने के लिए अद्भुत है। |
| 2 | संग्रह में स्टोर डेटा, प्रत्येक डेटा फ़ील्ड तुरंत पूछताछ की जा सकती है। डेटा बाइनरी जेएसओएन या बीएसओएन के रूप में आयोजित किया जाता है और पूछताछ, एकत्रीकरण, अनुक्रमण और प्रतिकृति के लिए सुलभ है। | विभिन्न सॉफ़्टवेयर के साथ, महत्वपूर्ण घटक हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम (एचडीएफएस) और मैपरेडस हैं। |
| 3 | यह वास्तव में एक डेटाबेस है और सी ++ में लिखा गया है | प्रसंस्करण ढांचे को बनाने वाले विभिन्न पैकेजों का संग्रह। इसका जावा मुख्य रूप से आधारित अनुप्रयोग है। |
| 4 | विधि के लिए बनाया गया है और डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करें। | यह एक डेटाबेस है, मुख्य रूप से डेटा भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए डिज़ाइन किया गया है। |
| 5 | मोंगोडीबी से संबंधित प्रमुख शिकायत गलती सहनशीलता मुद्दा है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा हानि हो सकती है। | यह ‘नाम नोड’ पर मुख्य पर निर्भर करता है, जो कि विफलता का एकमात्र उद्देश्य है |
निष्कर्ष – मोंगोडीबी बनाम हडूप
एक बड़े डेटा समाधान के रूप में हडूप और मोंगोडीबी की इस तुलना के दौरान ऊपर वर्णित विभिन्न विषयों के माध्यम से , यह स्पष्ट है कि विश्लेषण और चिंताओं का एक उत्कृष्ट सौदा आपके संगठन के लिए सबसे अच्छा विकल्प है जो पसंद करते हैं। यदि आपको कम विलंबता अवधि अवधि डेटा की प्रक्रिया की आवश्यकता है या बहुत सारे उत्तर खोजने की कोशिश कर रहा है (जैसे कि आपके आरडीबीएमएस को कम्यूटेशन करना या पूरी तरह से नई लेनदेन प्रणाली शुरू करना), तो मोंगोडीबी भी एक सभ्य विकल्प हो सकता है। यदि आप बैच के लिए उत्तर खोजने का प्रयास कर रहे हैं, लंबे समय तक चलने वाले एनालिटिक्स जबकि अभी भी डेटा पर सवाल करने की क्षमता है तो हडूप एक निश्चित विकल्प हो सकता है।
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यह मोंगोडीबी बनाम हडूप के बीच शीर्ष अंतरों का एक मार्गदर्शक रहा है। यहां हम इंफोग्राफिक्स और तुलना तालिका के साथ मोंगोडीबी बनाम हडूप के महत्वपूर्ण मतभेदों पर भी चर्चा करते हैं। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेखों पर भी एक नज़र डाल सकते हैं –
