Nous entendons le terme « Big Data » depuis un certain temps déjà, mais de quoi s’agit-il exactement ? La quantité de données produites par l’internet des objets a considérablement augmenté au fil des ans et continue de croître à un rythme exponentiel. Le traitement de ces volumes massifs de données que les méthodes traditionnelles ne sont pas en mesure de traiter est appelé Big Data. Ce type de données pose des défis aux systèmes RDBMS traditionnels utilisés pour le stockage et le traitement des données. La puissance de traitement nécessaire pour stocker et traiter une telle quantité de données de manière opportune et rentable est énorme. Pour résoudre ce problème, il faut des solutions Big Data nouvelles et améliorées, spécialement conçues pour le traitement de grandes quantités de données non structurées. Parmi les nombreuses technologies, Hadoop et MongoDB sont les deux choix les plus populaires en matière de stockage et de traitement des données volumineuses. Bien que ces deux technologies soient assez similaires sur le fond, leur approche est très différente. Voyons cela de plus près.
Qu’est-ce que MongoDB ?
MongoDB est une base de données documentaire open-source qui s’est développée pour devenir la base de données NoSQL de facto avec des millions d’utilisateurs, des petites entreprises en démarrage aux sociétés Fortune 500. Les grandes entreprises et les sociétés informatiques grand public exploitent les capacités de MongoDB dans leurs produits et solutions. Écrit en C++, MongoDB est une base de données multiplateforme orientée documents qui répond efficacement aux limites des bases de données basées sur des schémas SQL en fournissant des solutions de haute performance, de haute disponibilité et d’évolutivité facile. Il s’agit d’une base de données conçue pour le web moderne. Comme d’autres bases de données NoSQL, MongoDB ne respecte pas les principes des SGBDR et n’utilise pas les concepts de tables, de lignes et de colonnes. Elle stocke ses données dans des documents BSON où toutes les données liées sont placées ensemble dans un seul document.
Qu’est-ce que Hadoop ?
Hadoop est un framework open-source conçu pour le stockage et le traitement de volumes massifs de données sur des clusters d’ordinateurs. Il s’agit d’une application basée sur Java et d’une collection de différents logiciels qui créent un cadre de traitement des données. L’idée est de traiter des données à grande échelle à un coût raisonnable et en un minimum de temps. Hadoop se compose de trois ressources principales : le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS), la plateforme de programmation MapReduce de Google et l’ensemble de l’écosystème Hadoop. L’écosystème Hadoop se compose de modules qui aident à programmer le système, à gérer et à configurer la grappe, à gérer et à stocker les données dans la grappe et à effectuer des tâches analytiques. Hadoop MapReduce aide les analystes de données à traiter de très grandes quantités de données structurées et non structurées. Hadoop est une marque déposée de l’Apache Software Foundation et MapReduce est son cadre de traitement parallèle.
Différence entre Hadoop et MongoDB
Plateforme
– Bien que les deux soient considérés comme des solutions big data, MongoDB est fondamentalement une plateforme polyvalente conçue pour remplacer ou améliorer les systèmes RDBMS existants. MongoDB est une base de données documentaire open-source et l’une des principales bases de données NoSQL qui utilise des documents au lieu de lignes et de tables, ce qui la rend flexible, évolutive et rapide. Hadoop, quant à lui, est un cadre open-source conçu pour le stockage et le traitement de volumes massifs de données sur des grappes d’ordinateurs. Hadoop n’est pas destiné à remplacer les systèmes SGBDR existants ; en fait, il agit comme un complément pour aider les analystes de données à traiter de grands volumes de données structurées et non structurées.
L’architecture
– L’écosystème Hadoop est un ensemble d’outils qui utilisent ou côtoient la plateforme de programmation MapReduce de Google et HDFS (Hadoop Distributed File System) pour stocker et organiser les données, et gérer les machines qui exécutent Hadoop. HDFS est conçu pour l’accès aux données en continu. MongoDB, quant à lui, propose une approche différente ; il est basé sur l’architecture Nexus qui exploite les capacités de NoSQL tout en conservant les fondements des bases de données relationnelles. Elle stocke les données sous forme de documents dans une représentation binaire appelée BSON (Binary JSON), où elles sont généralement organisées en collections.
Force
– La plus grande force de Hadoop est MapReduce. Aujourd’hui, Hadoop est le meilleur cadre MapReduce du marché. Le concept de MapReduce repose sur le fait que les données d’entrée peuvent être divisées en morceaux logiques, chaque morceau pouvant être traité indépendamment par une tâche Map. Une tâche MapReduce peut être exécutée sur n’importe quel nœud de calcul du cluster et plusieurs tâches MapReduce peuvent être exécutées en parallèle dans le cluster. MongoDB, quant à lui, est une base de données documentaire qui peut gérer des charges allant des startups MVP et POC aux applications d’entreprise avec des centaines de serveurs. MongoDB est passé du statut de solution de base de données de niche à celui de base de données NoSQL de facto. Sa notion de documents est vraiment expressive et flexible.
Résumé
Bien que les deux soient assez similaires dans ce qu’ils font, leur approche de la manière dont ils le font est très différente. MongoDB stocke les données sous forme de documents dans une représentation binaire appelée BSON, alors que dans Hadoop, les données sont stockées dans des blocs de taille fixe et chaque bloc est dupliqué plusieurs fois dans le système. L’écosystème Hadoop est un ensemble d’outils qui utilisent ou côtoient la plateforme de programmation MapReduce de Google, tandis que MongoDB repose sur l’architecture Nexus qui exploite les capacités de NoSQL tout en conservant les fondements des bases de données relationnelles.