hdfs mongodb の違いは何ですか

hdfs mongodb の違いは次のとおりです: 1. MongoDB は厳密なトランザクション要件を必要とせずにさまざまなデータに適していますが、HDFS は多数の小さなファイルに対して比較的大きなストレージ オーバーヘッドがあり、大きなファイルの処理に適しています。 MongoDB はキャッシュに適しており、一度だけ書き込み、多数の読み取りを行うアプリケーション シナリオに適しています。

hdfs mongodb の違いは次のとおりです。

MongoDB: ログの収集と保存、小さなファイルの分散インターネット Weibo アプリケーションのデータ ストレージと同様のストレージです。

1) オブジェクト データ、JSON 形式データなど、厳密なトランザクション要件のないさまざまなデータに適しています

2)高性能、リアルタイムの挿入、更新、検索に非常に適しており、拡張性が高い

3) キャッシュに適しています

HDFS: 大規模なファイル ストレージに適しており、追加可能です。でも変わらない。 Hadoop オフライン データ分析および Apache Spark データ ストレージに適しています。

1) HDFS は、多数の小さなファイルに対するストレージ オーバーヘッドが比較的大きいため、大きなファイルの処理に適しています。複数の小さなファイルがある場合は、それらを大きなファイルにマージして、処理

2) HDFS 高スループットには適していますが、低遅延アクセスには適していません

3) HDFS はストリーミング読み取りに適しており、複数のユーザーによるファイルへの書き込みには適していません、ランダム書き込み、およびファイル上書き操作

4) HDFS は、一度だけ書き込み、複数の読み取りを行うアプリケーション シナリオに適しています。

mongodb は、次のシナリオに適しています。 :

a. Web サイト データ: Mongo はリアルタイムの挿入、更新、クエリに非常に適しており、Web サイトのリアルタイム データ ストレージに必要なレプリケーションと高い拡張性を備えています。

b. キャッシュ: mongo はパフォーマンスが高いため、情報インフラストラクチャのキャッシュ層としても適しています。システムの再起動後、mongo によって構築された永続キャッシュにより、基礎となるデータ ソースの過負荷を回避できます。

c. サイズが大きく、価値の低いデータ: 従来のリレーショナル データベースを使用して一部のデータを保存すると、コストが高くなる可能性があります。これまでは、多くのプログラマーがストレージとして従来のファイルを選択することがよくありました。

d. 高いスケーラビリティのシナリオ: mongo は、数十または数百のサーバーで構成されるデータベースに非常に適しています。

e. オブジェクトと JSON データのストレージに使用: mongo の BSON データ形式は、ドキュメント形式のストレージとクエリに非常に適しています。

不適切なシナリオ:

a. トランザクション性の高いシステム: 銀行システムや会計システムなど。現在、従来のリレーショナル データベースは、多数のアトミックで複雑なトランザクションを必要とするアプリケーションにより適しています。

b. 従来のビジネス インテリジェンス アプリケーション: 特定の問題を対象とする BI データベースは、高度に最適化されたクエリ方法を生成します。このようなアプリケーションには、データ ウェアハウスがより適切な選択肢となる可能性があります。

c. SQL を必要とする質問。

HDFS 適用可能なシナリオ

GB、TB、さらには PB レベルのデータ

100 万を超えるファイル数

10K ノード規模＃＃＃

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