hdfs mongodb의 차이점은 무엇입니까

hdfs mongodb의 차이점은 다음과 같습니다. 1. MongoDB는 엄격한 트랜잭션 요구 사항이 없는 다양한 데이터에 적합한 반면, HDFS는 많은 수의 작은 파일에 대해 상대적으로 큰 저장 오버헤드를 가지며 대용량 파일 처리에 적합합니다. 캐싱용이며 쓰기에 더 적합합니다. 응용 시나리오는 한 번 입력하고 여러 번 읽는 것입니다.

hdfs mongodb 차이점은 다음과 같습니다.

MongoDB: 로그 수집 및 저장, 작은 파일의 분산 저장, 인터넷 Weibo 애플리케이션과 유사한 데이터 저장

1) 비엄격한 트랜잭션에 적합 다양한 데이터 객체 데이터, JSON 형식 데이터 등 필수

2) 성능이 매우 뛰어나 실시간 삽입, 업데이트, 검색에 매우 적합하고 확장성이 높습니다

3) 캐싱에 적합

HDFS : 적합 대용량 파일을 저장하고 추가할 수 있지만 수정할 수는 없습니다. Hadoop 오프라인 데이터 분석 및 Apache Spark 데이터 저장에 적합합니다.

1) HDFS는 다수의 작은 파일에 대해 상대적으로 큰 저장 오버헤드를 가지므로 대용량 파일 처리에 적합합니다. 작은 파일이 여러 개인 경우 대용량 파일로 병합하여 처리할 수 있습니다.

2) HDFS 높은 처리량에는 적합하지만 낮은 시간 지연 액세스에는 적합하지 않습니다.

3) HDFS는 스트리밍 읽기에 적합하며 여러 사용자가 파일 쓰기, 임의 쓰기 및 파일 덮어쓰기 작업에는 적합하지 않습니다

4) HDFS는 한 번 쓰고 여러 번 읽는 데 더 적합합니다.

a 웹 사이트 데이터: mongo는 실시간 삽입, 업데이트 및 쿼리에 매우 적합합니다. 웹사이트의 실시간 데이터 저장을 위해서는 복제 및 높은 확장성이 필요합니다.

b. 캐싱: mongo는 높은 성능으로 인해 정보 인프라의 캐싱 계층으로도 적합합니다. 시스템이 다시 시작된 후 mongo가 구축한 영구 캐시는 기본 데이터 소스의 오버로드를 방지할 수 있습니다.

c. 큰 크기, 낮은 가치의 데이터: 기존 관계형 데이터베이스를 사용하여 일부 데이터를 저장하는 것이 더 비쌀 수 있습니다. 이전에는 많은 프로그래머가 저장을 위해 기존 파일을 선택하는 경우가 많았습니다.

d. 높은 확장성 시나리오: mongo는 수십 또는 수백 개의 서버로 구성된 데이터베이스에 매우 적합합니다.

e. 객체 및 JSON 데이터 저장에 사용됩니다. mongo의 BSON 데이터 형식은 문서 형식의 저장 및 쿼리에 매우 적합합니다.

부적합한 시나리오:

a. 거래량이 많은 시스템: 은행 또는 회계 시스템. 기존 관계형 데이터베이스는 현재 다수의 원자적이고 복잡한 트랜잭션이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다.

b. 기존 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션: 특정 문제에 대한 BI 데이터베이스는 고도로 최적화된 쿼리 방법을 생성합니다. 이러한 애플리케이션의 경우 데이터 웨어하우스가 더 적합한 선택일 수 있습니다.

c.SQL이 필요한 질문입니다.

GB, TB, 심지어 PB 수준의 데이터

1백만 규모 이상의 파일 수

10K+ 노드 규모

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