Hadoop vs. MongoDB: Was ist sicherer für Big Data?

Bis 2020 werden die weltweit generierten Daten bei 44 Zettabyte liegen . Da sich die Datenmengen weiter häufen, können traditionelle Datenverarbeitungsmethoden nicht ausreichen, um große Datenmengen zu verarbeiten. Hier kommen Big-Data-Technologien und -Frameworks ins Spiel – diese Strukturen sind darauf ausgelegt, riesige Datenmengen zu handhaben, zu verarbeiten, zu analysieren, zu interpretieren und zu speichern.

Obwohl es zahlreiche Big-Data-Frameworks gibt, werden wir uns heute auf zwei besonders konzentrieren – Hadoop und MongoDB.

Was ist Hadoop?

Hadoop wurde von Doug Cutting entwickelt. Es ist eine Javed-basierte Open-Source-Plattform zum Verarbeiten, Modifizieren und Speichern von Big Data. Hadoop besteht aus vier Kernkomponenten, die jeweils darauf ausgelegt sind, spezifische Aufgaben im Zusammenhang mit Big Data Analytics auszuführen:

• Hadoop Distributed File System (HDFS) – Es ist ein hochskalierbares, fehlertolerantes Dateisystem, das die nahtlose Datenspeicherung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung über ein riesiges Netzwerk verbundener Server ermöglicht.
• MapReduce – Es ist ein Softwareentwicklungs-Framework, das für die parallele Verarbeitung großer Datensätze verwendet wird, indem es zwei entscheidende Funktionen ausführt: Mapping und Reduzieren.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) – Es ist das architektonische Framework von Hadoop für Zeitplanung und Ressourcenmanagement.
• Hadoop Common – Es ist eine Sammlung von Bibliotheken und Funktionen, die die anderen drei Hadoop-Komponenten unterstützen. YARN ermöglicht simultanes Streaming, interaktive und Stapelverarbeitung.

Was ist MongoDB?

MongoDB ist ein Open-Source-Framework für die Verwaltung von NoSQL-Datenbanken. Es ist ein dokumentenorientiertes System, das hochgradig skalierbar und flexibel ist. Eines der Hauptmerkmale von MongoDB ist, dass es große Mengen verteilter Datensätze aufnehmen und Daten in Sammlungen (in Schlüssel-Wert-Sätzen) speichern kann. MongoDB besteht aus drei Kernkomponenten:

• mongod: Es ist der primäre Daemon-Prozess für MongoDB.
• mongos: Es ist ein Controller und Abfragerouter für Sharding-Cluster.
• mongo: Es ist eine interaktive MongoDB-Shell.

Hadoop vs. MongoDB: Ein Vergleich

1. Während Hadoop eine Java-basierte Softwareanwendung ist, ist MongoDB eine in C++ geschriebene Datenbank. Hadoop ist eine Suite/Sammlung von Produkten, aber MongoDB ist selbst ein eigenständiges Produkt.
2. Hadoop fungiert als Ergänzung zum RDBMS-System zur Archivierung von Daten, während MongoDB das bestehende RDBMS vollständig ersetzen kann.
3. Hadoop eignet sich am besten für umfangreiche Batch-Verarbeitung und lang andauernde ETL-Aufgaben, während MongoDB hervorragend für Data Mining und Verarbeitung in Echtzeit geeignet ist.
4. MongoDB ist in der Geodatenanalyse sehr nützlich, da es mit einer Geodatenindizierung ausgestattet ist, die in Hadoop fehlt.
5. Was das Datenformat angeht, ist Hadoop ziemlich flexibel. MongoDB kann jedoch nur CSV- und JSON-Datenformate importieren.

Was ist sicherer und besser für Big Data?

Sowohl Hadoop als auch MongoDB sind für die Handhabung und Verwaltung von Big Data konzipiert, und beide haben ihren gerechten Anteil an Vor- und Nachteilen. Wie bereits erwähnt, eignet sich Hadoop am besten für die Stapelverarbeitung, kann jedoch keine Echtzeitdaten verarbeiten, obwohl Sie mit Hive Ad-hoc-SQL-Abfragen ausführen können.

Im Gegenteil, die größte Stärke von MongoDB ist seine Flexibilität und Fähigkeit, das vorhandene RDBMS zu ersetzen. Es ist auch hervorragend in der Handhabung von Echtzeit-Datenanalysen. Wenn Ihr Unternehmen also über Echtzeitdaten mit geringer Latenz verfügt oder Sie ein neues System erstellen müssen, indem Sie das vorhandene RDBMS ersetzen, ist MongoDB der richtige Weg. Wenn Sie jedoch umfangreiche Batch-Lösungen benötigen, ist Hadoop das richtige Tool für Sie.

Obwohl sowohl Hadoop als auch MongoDB hochgradig skalierbar, flexibel, fehlertolerant und in der Lage sind, große Datenmengen zu verarbeiten. Aber wenn es um die Sicherheit geht, haben beide zahlreiche Nachteile.

Die Mängel von Hadoop an der Sicherheitsfront ergeben sich aus einem zentralen Punkt – seiner Komplexität. Da Hadoop ein Zusammenschluss miteinander verbundener und kooperierender Komponenten ist, wird es schwierig, die Plattform zu konfigurieren und zu verwalten. Auch wenn weniger erfahrene Fachleute damit umgehen, können sie die Angriffsvektoren Bedrohungen aussetzen. Noch wichtiger ist, dass bei der Entwicklung von Hadoop das Konzept der „Sicherheit“ ausgelassen wurde – zunächst war es nur auf private Cluster in stabilen Umgebungen beschränkt. Und obwohl Hadoop jetzt über die erforderlichen Sicherheitsfunktionen wie Authentifizierung und Autorisierung verfügt, können sie als Standardoption deaktiviert werden.

Derzeit gibt es vier dokumentierte Schwachstellen von Hadoop in der CVE -Datenbank (Common Vulnerabilities and Exposures), und der durchschnittliche CVSS-Wert (Common Vulnerability Scoring System) beträgt 6,3. Damit fällt es in das mittlere Risikosegment.

Was MongoDB betrifft, so sind seine Sicherheitsmängel vielleicht nicht so öffentlich bekannt oder hervorgehoben wie Hadoop, aber es hat dennoch viele entscheidende Schwachstellen. Da sowohl Hadoop als auch MongoDB aus privaten Rechenzentren stammen und dann in Cloud-Plattformen integriert wurden, haben sie ein Meer von Angriffsvektoren erzeugt. Genau wie Hadoop hat MongoDB keine Zugriffskontrolle. MongoDB verzeichnet sieben dokumentierte Schwachstellen in der CVE-Datenbank mit einem durchschnittlichen CVSS-Score von 6. Damit fällt es ebenfalls in das mittlere Risikosegment.

Wie Sie also sehen, können sowohl Hadoop als auch MongoDB die Big-Data-Anforderungen Ihres Unternehmens zwar effizient erfüllen, sind aber aus Sicherheitssicht nicht sehr zuverlässig. Webanwendungen, die auf diesen Frameworks basieren, werden normalerweise standardmäßig mit deaktivierten Sicherheitsfunktionen ausgeliefert. Dies weist nur auf schlechte Sicherheitspraktiken hin, nicht nur auf der Seite des Anbieters, sondern auch auf der Seite des Entwicklers. Der Schlüssel zur Überwindung dieser Sicherheitsnachteile besteht darin, Hadoop- und MongoDB-Plattformen mit den richtigen Kontrollmechanismen zu integrieren, die Schwachstellen innerhalb der Softwarebereitstellungspipeline umgehend identifizieren und beheben können, wodurch die Sicherheitsüberwachung und -bewertung für alle Endpunkte im System erleichtert wird.

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