Hadoop مقابل MongoDB: أيهما أكثر أمانًا للبيانات الضخمة؟
نشرت: 2019-09-30بحلول عام 2020 ، ستبلغ البيانات العالمية الناتجة 44 زيتابايت . مع استمرار تراكم كمية البيانات ، لا يمكن لأساليب معالجة البيانات التقليدية أن تكون كافية لمعالجة كميات هائلة من البيانات. هذا هو المكان الذي تأتي فيه تقنيات وأطر عمل البيانات الضخمة - تم تصميم هذه الهياكل للتعامل مع كميات هائلة من البيانات ومعالجتها وتحليلها وتفسيرها وتخزينها.
في حين أن هناك العديد من أطر عمل البيانات الضخمة ، فإننا سنركز اليوم على اثنين على وجه الخصوص - Hadoop و MongoDB.
ما هو Hadoop؟
تم إنشاء Hadoop بواسطة Doug Cutting. إنها منصة مفتوحة المصدر قائمة على جافيد لمعالجة وتعديل وتخزين البيانات الضخمة. يتكون Hadoop من أربعة مكونات أساسية ، كل منها مصمم لأداء مهام محددة مرتبطة بتحليلات البيانات الكبيرة:
- نظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS) - إنه نظام ملفات قابل للتطوير بدرجة عالية ومتحمل للأخطاء يسهل تخزين البيانات والوصول إليها ومشاركتها عبر شبكة ضخمة من الخوادم المتصلة.
- MapReduce - هو إطار عمل لتطوير البرمجيات يستخدم لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة بالتوازي من خلال أداء وظيفتين أساسيتين: رسم الخرائط والتقليل.
- YARN (مفاوض موارد آخر) - إنه إطار Hadoop المعماري للجدولة وإدارة الموارد.
- Hadoop Common - إنها مجموعة متنوعة من المكتبات والوظائف التي تدعم مكونات Hadoop الثلاثة الأخرى. يسمح YARN بالبث المتزامن والتفاعل والمعالجة المجمعة.
ما هو MongoDB؟
MongoDB هو إطار عمل إدارة قاعدة بيانات NoSQL مفتوح المصدر. إنه نظام موجه للمستندات يتميز بقابلية التوسع والمرونة العالية. تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ MongoDB في قدرتها على استيعاب كميات كبيرة من مجموعات البيانات الموزعة وتخزين البيانات في مجموعات (في مجموعات القيم الرئيسية). يتكون MongoDB من ثلاثة مكونات أساسية:
- mongod: إنها العملية الخفية الأساسية لـ MongoDB.
- mongos: هو جهاز تحكم وجهاز توجيه استعلام عن مجموعات مجزأة.
- mongo: وهي قذيفة MongoDB تفاعلية.
Hadoop مقابل MongoDB: مقارنة
- بينما Hadoop هو تطبيق برمجي قائم على Java ، فإن MongoDB هي قاعدة بيانات مكتوبة بلغة C ++. Hadoop عبارة عن مجموعة / مجموعة من المنتجات ، لكن MongoDB هو منتج مستقل في حد ذاته.
- يعمل Hadoop كمكمل لنظام RDBMS لأرشفة البيانات ، بينما يمكن لـ MongoDB استبدال RDBMS الموجودة تمامًا.
- يعد Hadoop هو الأنسب لمعالجة الدُفعات على نطاق واسع ومهام ETL طويلة الأمد ، في حين أن MongoDB ممتاز لاستخراج البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي.
- يعتبر MongoDB مفيدًا للغاية في التحليل الجغرافي المكاني لأنه يأتي مع فهرسة جغرافية مكانية غائبة في Hadoop.
- عندما يتعلق الأمر بتنسيق البيانات ، فإن Hadoop مرن للغاية. ومع ذلك ، يمكن لـ MongoDB فقط استيراد تنسيقات بيانات CSV و JSON.
أيهما أكثر أمانًا وأفضل للبيانات الضخمة؟
تم تصميم كل من Hadoop و MongoDB للتعامل مع البيانات الضخمة وإدارتها ، وكلاهما يتمتع بنصيبه العادل من المزايا والعيوب. كما ذكرنا من قبل ، يعد Hadoop هو الأنسب لمعالجة الدُفعات ، لكنه لا يمكنه التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي ، على الرغم من أنه يمكنك تشغيل استعلامات SQL مخصصة باستخدام Hive.
على العكس من ذلك ، فإن أعظم قوة لـ MongoDB هي مرونتها وقدرتها على استبدال نظام RDBMS الحالي. كما أنها ممتازة في التعامل مع تحليلات البيانات في الوقت الفعلي. لذلك ، إذا كان لدى شركتك بيانات في الوقت الفعلي بزمن انتقال منخفض أو كنت بحاجة إلى إنشاء نظام جديد عن طريق استبدال RDBMS الحالي ، فإن MongoDB هو السبيل للذهاب. ومع ذلك ، إذا كنت بحاجة إلى حلول دفعات واسعة النطاق ، فإن Hadoop هي الأداة المناسبة لك.
على الرغم من أن كلاً من Hadoop و MongoDB قابلين للتطوير بدرجة عالية ومرنة ومتسامحة مع الأخطاء وقادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. ولكن عندما يتعلق الأمر بالأمن ، فإن كلاهما له عيوب عديدة.
تظهر عيوب Hadoop على الجبهة الأمنية من نقطة مركزية واحدة - تعقيدها. نظرًا لأن Hadoop عبارة عن دمج لمكونات مترابطة ومتعاونة ، يصبح من الصعب تكوين النظام الأساسي وإدارته. أيضًا ، إذا كان المتخصصون الأقل خبرة يتعاملون معها ، فقد يتركون ناقلات الهجوم عرضة للتهديدات. والأهم من ذلك ، عندما تم تصميم Hadoop ، تم استبعاد مفهوم "الأمان" - في البداية ، كان يقتصر فقط على المجموعات الخاصة في البيئات المستقرة. وعلى الرغم من أن Hadoop لديه الآن ميزات الأمان الضرورية مثل المصادقة والتفويض ، إلا أنه يمكن إيقاف تشغيلها كخيار افتراضي.
اعتبارًا من الآن ، هناك أربع نقاط ضعف موثقة لـ Hadoop في قاعدة بيانات CVE (نقاط الضعف والتعرض الشائعة) ، ومتوسط درجة CVSS (نظام نقاط الضعف المشترك) هو 6.3. ومن ثم ، فإنه يقع في قطاع المخاطر المتوسطة.
عند الوصول إلى MongoDB ، قد لا يتم الإعلان عن عيوبها الأمنية أو إبرازها بشكل كبير مثل Hadoop ، ولكن لديها العديد من نقاط الضعف الحاسمة مع ذلك. نظرًا لأن كلا من Hadoop و MongoDB نشأ من مراكز البيانات الخاصة ثم تم دمجهما مع الأنظمة الأساسية السحابية ، فقد أنشأوا محيطًا من نواقل الهجوم. تمامًا مثل Hadoop ، لا يمتلك MongoDB أي تحكم في الوصول. تسجل MongoDB سبع ثغرات موثقة في قاعدة بيانات مكافحة التطرف العنيف بمتوسط نقاط CVSS 6. وبالتالي ، فهي تقع أيضًا في فئة المخاطر المتوسطة.
لذلك ، كما ترى ، بينما يمكن لكل من Hadoop و MongoDB الاهتمام باحتياجات البيانات الضخمة لمؤسستك بكفاءة ، إلا أنها ليست موثوقة للغاية من منظور الأمان. عادةً ما يتم شحن تطبيقات الويب المبنية على هذه الأطر مع إيقاف تشغيل ميزات الأمان افتراضيًا. يشير هذا فقط إلى الممارسات الأمنية السيئة ، ليس فقط عند نهاية البائع ولكن أيضًا لدى المطور. المفتاح للتغلب على هذه العيوب في الأمن هو دمج منصات Hadoop و MongoDB مع آليات التحكم المناسبة التي يمكنها تحديد ومعالجة الثغرات الأمنية على الفور ضمن خط توصيل البرامج ، وبالتالي تسهيل المراقبة الأمنية والتقييم لجميع نقاط النهاية في النظام.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.