ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นเวลานานเพียงพอที่จะจัดการกับชุดข้อมูลขนาดเล็กหรือขนาดกลาง แต่อัตรามหาศาลที่ข้อมูลเพิ่มขึ้นทำให้วิธีการจัดเก็บและการดึงข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้ ปัญหานี้กำลังได้รับการแก้ไขโดยเทคโนโลยีใหม่ ๆ ซึ่งสามารถจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้ Hadoop, Hive และ Hbase เป็นแพลตฟอร์มยอดนิยมในการใช้งานชุดข้อมูลขนาดใหญ่ประเภทนี้ ฐานข้อมูล NoSQL หรือ Not Only SQL เช่น MongoDB มีกลไกในการจัดเก็บและดึงข้อมูลในรูปแบบความสอดคล้องของผู้แพ้โดยมีข้อดีเช่น:
- มาตราส่วนแนวนอน
- ความพร้อมใช้งานที่สูงขึ้น
- เข้าถึงได้เร็วขึ้น
ทีมวิศวกร MongoDB เพิ่งอัปเดต MongoDB Connector สำหรับ Hadoop ให้มีการผสานรวมที่ดีขึ้น สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้ Hadoop ง่ายขึ้นในการ:
fibonacci ซีรีส์ c ++
- ผสานรวมข้อมูลเรียลไทม์จาก MongoDB กับ Hadoop เพื่อการวิเคราะห์แบบออฟไลน์ในเชิงลึก
- ตัวเชื่อมต่อแสดงให้เห็นถึงพลังในการวิเคราะห์ของ Hadoop’s MapReduce เพื่อถ่ายทอดสดข้อมูลแอปพลิเคชันจาก MongoDB ซึ่งขับเคลื่อนมูลค่าจากข้อมูลขนาดใหญ่ได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ตัวเชื่อมต่อนำเสนอ MongoDB เป็นระบบไฟล์ที่เข้ากันได้กับ Hadoop ทำให้สามารถอ่านงาน MapReduce จาก MongoDB ได้โดยตรงโดยไม่ต้องคัดลอกไปยัง HDFS (Hadoop file System) ก่อนจึงไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลเทราไบต์ข้ามเครือข่าย
- งาน MapReduce สามารถส่งข้อความค้นหาเป็นตัวกรองได้ดังนั้นจึงหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการสแกนคอลเล็กชันทั้งหมดและยังสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการจัดทำดัชนีที่หลากหลายของ MongoDB รวมถึง geo-spatial การค้นหาข้อความอาร์เรย์สารประกอบและดัชนีแบบกระจัดกระจาย
- เมื่ออ่านจาก MongoDB ผลลัพธ์ของงาน Hadoop ยังสามารถเขียนกลับไปยัง MongoDB เพื่อสนับสนุนกระบวนการปฏิบัติงานแบบเรียลไทม์และการสืบค้นแบบเฉพาะกิจ
กรณีการใช้งาน Hadoop และ MongoDB:
มาดูคำอธิบายระดับสูงว่า MongoDB และ Hadoop รวมกันได้อย่างไรในกองซ้อนข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วไป โดยพื้นฐานแล้วเรามี:
- MongoDB ใช้เป็นไฟล์ การจัดเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์“ ปฏิบัติการ”
- Hadoop สำหรับ การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบทช์ออฟไลน์
อ่านต่อเพื่อดูว่าทำไม และ MongoDB ถูกใช้โดย บริษัท และองค์กรต่างๆเช่น Aadhar, Shutterfly, Metlife และ eBay อย่างไร .
การใช้ MongoDB กับ Hadoop ใน Batch Aggregation:
ในสถานการณ์ส่วนใหญ่ฟังก์ชันการรวมในตัวที่มีให้โดย MongoDB นั้นเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตามในบางกรณีอาจจำเป็นต้องมีการรวบรวมข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ นี่คือที่ที่ Hadoop สามารถมอบกรอบการทำงานที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน
ในสถานการณ์นี้:
- ข้อมูลถูกดึงมาจาก MongoDB และประมวลผลภายใน Hadoop ผ่านงาน MapReduce อย่างน้อยหนึ่งงาน ข้อมูลอาจมาจากที่อื่นภายในงาน MapReduce เหล่านี้เพื่อพัฒนาโซลูชันแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
- ผลลัพธ์จากงาน MapReduce เหล่านี้สามารถเขียนกลับไปยัง MongoDB เพื่อสอบถามในขั้นตอนต่อไปและสำหรับการวิเคราะห์แบบเฉพาะกิจ
- แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นบน MongoDB จึงสามารถใช้ข้อมูลจากการวิเคราะห์แบบแบตช์เพื่อนำเสนอไปยังไคลเอนต์ปลายทางหรือเพื่อเปิดใช้งานคุณลักษณะดาวน์สตรีมอื่น ๆ
การประยุกต์ใช้ในคลังข้อมูล:
ในการตั้งค่าการใช้งานจริงโดยทั่วไปข้อมูลของแอปพลิเคชันอาจอยู่ในที่เก็บข้อมูลหลายแห่งโดยแต่ละแห่งมีภาษาค้นหาและฟังก์ชันการทำงานของตนเอง เพื่อลดความซับซ้อนในสถานการณ์เหล่านี้ Hadoop สามารถใช้เป็นคลังข้อมูลและทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลส่วนกลางสำหรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
ทศนิยมเป็นไบนารีใน python
ในสถานการณ์แบบนี้:
- งาน MapReduce เป็นระยะจะโหลดข้อมูลจาก MongoDB ไปยัง Hadoop
- เมื่อข้อมูลจาก MongoDB และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ พร้อมใช้งานใน Hadoop แล้วก็จะสามารถสอบถามชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นได้
- ขณะนี้นักวิเคราะห์ข้อมูลมีตัวเลือกในการใช้ MapReduce หรือ Pig เพื่อสร้างงานที่ค้นหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวมข้อมูลจาก MongoDB
ทีมงานที่ทำงานเบื้องหลัง MongoDB มั่นใจว่าด้วยการผสานรวมกับเทคโนโลยี Big Data อย่าง Hadoop จะสามารถรวมเข้ากับ Big Data Stack ได้เป็นอย่างดีและช่วยแก้ปัญหาทางสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนบางอย่างในเรื่องการจัดเก็บข้อมูลการดึงการประมวลผลการรวมและการจัดเก็บข้อมูล . คอยติดตามโพสต์ที่กำลังจะเกิดขึ้นของเราเกี่ยวกับโอกาสในการทำงานสำหรับผู้ที่เข้าร่วม Hadoop กับ MongoDB หากคุณกำลังทำงานกับ Hadoop อยู่แล้วหรือเพิ่งเลือก MongoDB ลองดูหลักสูตรที่เรานำเสนอสำหรับ MongoDB