Cơ sở dữ liệu quan hệ trong một thời gian dài đã đủ để xử lý các tập dữ liệu vừa hoặc nhỏ. Nhưng tốc độ dữ liệu ngày càng lớn khiến cho cách tiếp cận truyền thống để lưu trữ và truy xuất dữ liệu trở nên không khả thi. Vấn đề này đang được giải quyết bằng các công nghệ mới hơn có thể xử lý Dữ liệu lớn. Hadoop, Hive và Hbase là những nền tảng phổ biến để vận hành loại tập dữ liệu lớn này. Cơ sở dữ liệu NoSQL hoặc Không Chỉ SQL như MongoDB cung cấp cơ chế lưu trữ và truy xuất dữ liệu trong mô hình nhất quán của người thua cuộc với các ưu điểm như:
- Chia tỷ lệ ngang
- Tính khả dụng cao hơn
- Truy cập nhanh hơn
Nhóm kỹ sư MongoDB gần đây đã cập nhật Trình kết nối MongoDB cho Hadoop để tích hợp tốt hơn. Điều này giúp người dùng Hadoop dễ dàng hơn:
câu hỏi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu google
- Tích hợp dữ liệu thời gian thực từ MongoDB với Hadoop để phân tích sâu, ngoại tuyến.
- Trình kết nối thể hiện sức mạnh phân tích của Hadoop’s MapReduce đối với dữ liệu ứng dụng trực tiếp từ MongoDB, thúc đẩy giá trị từ dữ liệu lớn nhanh hơn và hiệu quả hơn.
- Trình kết nối giới thiệu MongoDB như một hệ thống tệp tương thích với Hadoop cho phép một công việc MapReduce đọc trực tiếp từ MongoDB mà không cần sao chép nó vào HDFS (Hệ thống tệp Hadoop) trước tiên, do đó loại bỏ nhu cầu di chuyển hàng Terabyte dữ liệu trên mạng.
- Các công việc MapReduce có thể chuyển các truy vấn dưới dạng bộ lọc, do đó, bạn không cần phải quét toàn bộ bộ sưu tập và cũng có thể tận dụng các khả năng lập chỉ mục phong phú của MongoDB bao gồm không gian địa lý, tìm kiếm văn bản, mảng, kết hợp và chỉ mục thưa thớt.
- Đọc từ MongoDB, kết quả của các công việc Hadoop cũng có thể được ghi lại vào MongoDB, để hỗ trợ các quy trình hoạt động thời gian thực và truy vấn đặc biệt.
Các trường hợp sử dụng Hadoop và MongoDB:
Hãy xem mô tả cấp cao về cách MongoDB và Hadoop có thể kết hợp với nhau trong một ngăn xếp Dữ liệu lớn điển hình. Chủ yếu chúng tôi có:
- MongoDB được sử dụng làm Kho dữ liệu thời gian thực “hoạt động”
- Hadoop cho xử lý và phân tích dữ liệu hàng loạt ngoại tuyến
Đọc tiếp để biết tại sao và cách MongoDB được các công ty và tổ chức như Aadhar, Shutterfly, Metlife và eBay sử dụng .
Ứng dụng MongoDB với Hadoop trong Tổng hợp hàng loạt:
Trong hầu hết các tình huống, chức năng tổng hợp tích hợp do MongoDB cung cấp là đủ để phân tích dữ liệu. Tuy nhiên trong một số trường hợp nhất định, có thể cần tổng hợp dữ liệu phức tạp hơn đáng kể. Đây là nơi Hadoop có thể cung cấp một khuôn khổ mạnh mẽ cho các phân tích phức tạp.
Trong kịch bản này:
- Dữ liệu được lấy từ MongoDB và được xử lý trong Hadoop thông qua một hoặc nhiều công việc MapReduce. Dữ liệu cũng có thể được lấy từ những nơi khác trong các công việc MapReduce này để phát triển một giải pháp đa nguồn dữ liệu.
- Đầu ra từ các công việc MapReduce này sau đó có thể được ghi lại vào MongoDB để truy vấn ở giai đoạn sau và cho bất kỳ phân tích nào trên cơ sở đặc biệt.
- Do đó, các ứng dụng được xây dựng trên MongoDB có thể sử dụng thông tin từ phân tích hàng loạt để trình bày cho khách hàng cuối hoặc để kích hoạt các tính năng hạ nguồn khác.
Ứng dụng trong Kho dữ liệu:
Trong thiết lập sản xuất điển hình, dữ liệu của ứng dụng có thể nằm trên nhiều kho dữ liệu, mỗi kho có ngôn ngữ và chức năng truy vấn riêng. Để giảm độ phức tạp trong các tình huống này, Hadoop có thể được sử dụng làm kho dữ liệu và hoạt động như một kho lưu trữ tập trung cho dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
java hashset là gì
Trong loại tình huống này:
- Công việc MapReduce định kỳ tải dữ liệu từ MongoDB vào Hadoop.
- Sau khi dữ liệu từ MongoDB và các nguồn khác có sẵn trong Hadoop, tập dữ liệu lớn hơn có thể được truy vấn.
- Các nhà phân tích dữ liệu hiện có tùy chọn sử dụng MapReduce hoặc Pig để tạo các công việc truy vấn bộ dữ liệu lớn hơn kết hợp dữ liệu từ MongoDB.
Nhóm làm việc đằng sau MongoDB đã đảm bảo rằng với sự tích hợp phong phú của nó với các công nghệ Dữ liệu lớn như Hadoop, nó có thể tích hợp tốt trong Big Data Stack và giúp giải quyết một số vấn đề kiến trúc phức tạp khi nói đến lưu trữ, truy xuất, xử lý, tổng hợp và lưu trữ dữ liệu . Hãy theo dõi bài đăng sắp tới của chúng tôi về triển vọng nghề nghiệp cho những người sử dụng Hadoop với MongoDB. Nếu bạn đang làm việc với Hadoop hoặc mới chọn MongoDB, hãy xem các khóa học chúng tôi cung cấp cho MongoDB