Hadoop vs MongoDB: ¿Cuál es más seguro para Big Data?

Para 2020, los datos globales generados se situarán en 44 Zettabytes . A medida que la cantidad de datos continúa acumulándose, los métodos tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para procesar grandes volúmenes de datos. Aquí es donde entran las tecnologías y los marcos de Big Data: estas estructuras están diseñadas para manejar, procesar, analizar, interpretar y almacenar grandes volúmenes de datos.

Si bien existen numerosos marcos de Big Data, hoy nos centraremos en dos en particular: Hadoop y MongoDB.

¿Qué es Hadoop?

Hadoop fue creado por Doug Cutting. Es una plataforma de código abierto basada en Javed para procesar, modificar y almacenar Big Data. Hadoop se compone de cuatro componentes principales, cada uno diseñado para realizar tareas específicas asociadas con Big Data Analytics:

• Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS): es un sistema de archivos altamente escalable y tolerante a fallas que facilita el almacenamiento, el acceso y el uso compartido de datos sin problemas en una enorme red de servidores conectados.
• MapReduce: es un marco de desarrollo de software que se utiliza para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo al realizar dos funciones cruciales: mapear y reducir.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator): es el marco arquitectónico de Hadoop para la programación y la gestión de recursos.
• Hadoop Common: es una variedad de bibliotecas y funciones que admiten los otros tres componentes de Hadoop. YARN permite la transmisión simultánea, el procesamiento interactivo y por lotes.

¿Qué es MongoDB?

MongoDB es un marco de gestión de base de datos NoSQL de código abierto. Es un sistema orientado a documentos que es altamente escalable y flexible. Una de las características clave de MongoDB es que puede acomodar grandes volúmenes de conjuntos de datos distribuidos y almacenar datos en colecciones (en conjuntos de clave-valor). MongoDB se compone de tres componentes principales:

• mongod: Es el proceso demonio principal para MongoDB.
• mongos: es un controlador y enrutador de consultas para clústeres fragmentados.
• mongo: es un shell MongoDB interactivo.

Hadoop frente a MongoDB: una comparación

1. Mientras que Hadoop es una aplicación de software basada en Java, MongoDB es una base de datos escrita en C++. Hadoop es una suite/colección de productos, pero MongoDB es un producto independiente en sí mismo.
2. Hadoop actúa como un complemento del sistema RDBMS para archivar datos, mientras que MongoDB puede reemplazar por completo el RDBMS existente.
3. Hadoop es más adecuado para el procesamiento por lotes a gran escala y las tareas de ETL de larga duración, mientras que MongoDB es excelente para la extracción y el procesamiento de datos en tiempo real.
4. MongoDB es muy útil en el análisis geoespacial ya que viene con indexación geoespacial que está ausente en Hadoop.
5. Cuando se trata del formato de datos, Hadoop es bastante flexible. Sin embargo, MongoDB solo puede importar formatos de datos CSV y JSON.

¿Cuál es más seguro y mejor para Big Data?

Tanto Hadoop como MongoDB están diseñados para manejar y administrar Big Data, y ambos tienen una buena cantidad de ventajas y desventajas. Como mencionamos antes, Hadoop es la mejor opción para el procesamiento por lotes, pero no puede manejar datos en tiempo real, aunque puede ejecutar consultas SQL ad-hoc con Hive.

Por el contrario, la mayor fortaleza de MongoDB es su flexibilidad y capacidad para reemplazar el RDBMS existente. También es excelente en el manejo de análisis de datos en tiempo real. Entonces, si su empresa tiene datos en tiempo real con baja latencia o necesita crear un nuevo sistema reemplazando el RDBMS existente, MongoDB es el camino a seguir. Sin embargo, si necesita soluciones por lotes a gran escala, Hadoop es la herramienta para usted.

Aunque tanto Hadoop como MongoDB son altamente escalables, flexibles, tolerantes a fallas y capaces de manejar grandes volúmenes de datos. Pero cuando se trata de seguridad, ambos tienen numerosos inconvenientes.

Las deficiencias de Hadoop en el frente de la seguridad surgen de un punto central: su complejidad. Dado que Hadoop es una amalgama de componentes interrelacionados y cooperativos, se vuelve difícil configurar y administrar la plataforma. Además, si lo manejan profesionales con menos experiencia, pueden dejar los vectores de ataque expuestos a amenazas. Más importante aún, cuando se diseñó Hadoop, se omitió el concepto de "seguridad"; inicialmente, estaba restringido solo a clústeres privados en entornos estables. Y aunque ahora Hadoop tiene las funciones de seguridad necesarias, como autenticación y autorización, se pueden desactivar como opción predeterminada.

A partir de ahora, hay cuatro vulnerabilidades documentadas de Hadoop en la base de datos CVE (vulnerabilidades y exposiciones comunes), y su puntaje CVSS (sistema de puntuación de vulnerabilidad común) promedio es 6.3. Por lo tanto, cae en el segmento de riesgo medio.

Al llegar a MongoDB, es posible que sus deficiencias de seguridad no sean tan publicitadas o destacadas como Hadoop, pero, no obstante, tiene muchas vulnerabilidades cruciales. Dado que tanto Hadoop como MongoDB se originaron en centros de datos privados y luego se integraron con plataformas en la nube, generaron un océano de vectores de ataque. Al igual que Hadoop, MongoDB no tiene control de acceso. MongoDB registra siete vulnerabilidades documentadas en la base de datos CVE con un puntaje CVSS promedio de 6. Por lo tanto, también cae en el segmento de riesgo medio.

Entonces, como puede ver, si bien tanto Hadoop como MongoDB pueden atender de manera eficiente las necesidades de Big Data de su organización, no son muy confiables desde la perspectiva de la seguridad. Las aplicaciones web creadas en estos marcos generalmente se envían con las funciones de seguridad desactivadas de manera predeterminada. Esto solo apunta a malas prácticas de seguridad, no solo por parte del proveedor sino también por parte del desarrollador. La clave para superar estos inconvenientes en seguridad es integrar las plataformas Hadoop y MongoDB con los mecanismos de control adecuados que puedan identificar y remediar rápidamente las vulnerabilidades dentro de la canalización de entrega de software, lo que facilita el monitoreo y la evaluación de la seguridad para todos los puntos finales del sistema.

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