Hadoop kontra MongoDB: co jest bezpieczniejsze dla Big Data?

Do 2020 roku globalne wygenerowane dane wyniosą 44 Zettabajty . Ponieważ ilość danych wciąż się nawarstwia, tradycyjne metody przetwarzania danych nie wystarczają do przetwarzania ogromnych ilości danych. Tu właśnie wkraczają technologie i frameworki Big Data – struktury te są przeznaczone do obsługi, przetwarzania, analizowania, interpretacji i przechowywania ogromnych ilości danych.

Chociaż istnieje wiele frameworków Big Data, dzisiaj skupimy się w szczególności na dwóch – Hadoop i MongoDB.

Co to jest Hadoop?

Hadoop został stworzony przez Douga Cutting. Jest to platforma open-source oparta na Javedzie do przetwarzania, modyfikowania i przechowywania Big Data. Hadoop składa się z czterech podstawowych komponentów, z których każdy przeznaczony jest do wykonywania określonych zadań związanych z analizą Big Data:

• Rozproszony system plików Hadoop (HDFS) — jest to wysoce skalowalny, odporny na uszkodzenia system plików, który ułatwia bezproblemowe przechowywanie, dostęp i udostępnianie danych w ogromnej sieci połączonych serwerów.
• MapReduce – Jest to platforma programistyczna służąca do równoległego przetwarzania dużych zbiorów danych poprzez wykonywanie dwóch kluczowych funkcji: mapowania i redukcji.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) — jest to struktura architektoniczna Hadoop do planowania i zarządzania zasobami.
• Hadoop Common — jest to zestaw bibliotek i funkcji obsługujących pozostałe trzy składniki Hadoop. YARN umożliwia jednoczesne przesyłanie strumieniowe, interaktywne i przetwarzanie wsadowe.

Co to jest MongoDB?

MongoDB to platforma zarządzania bazami danych NoSQL typu open source. Jest to system zorientowany na dokumenty, który jest wysoce skalowalny i elastyczny. Jedną z kluczowych cech MongoDB jest to, że może pomieścić duże ilości rozproszonych zestawów danych i przechowywać dane w kolekcjach (w zestawach klucz-wartość). MongoDB składa się z trzech podstawowych komponentów:

• mongod: Jest to podstawowy proces demona dla MongoDB.
• mongos: jest to kontroler i router zapytań dla klastrów podzielonych na fragmenty.
• mongo: Jest to interaktywna powłoka MongoDB.

Hadoop vs. MongoDB: porównanie

1. Podczas gdy Hadoop jest aplikacją opartą na Javie, MongoDB to baza danych napisana w C++. Hadoop to pakiet/kolekcja produktów, ale MongoDB jest samodzielnym produktem.
2. Hadoop stanowi uzupełnienie systemu archiwizacji danych RDBMS, natomiast MongoDB może całkowicie zastąpić dotychczasowy RDBMS.
3. Hadoop najlepiej nadaje się do przetwarzania wsadowego na dużą skalę i długotrwałych zadań ETL, podczas gdy MongoDB doskonale nadaje się do eksploracji i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
4. MongoDB jest bardzo przydatne w analizie geoprzestrzennej, ponieważ zawiera indeksowanie geoprzestrzenne, którego nie ma w Hadoop.
5. Jeśli chodzi o format danych, Hadoop jest dość elastyczny. Jednak MongoDB może importować tylko formaty danych CSV i JSON.

Co jest bezpieczniejsze i lepsze dla Big Data?

Zarówno Hadoop, jak i MongoDB są stworzone do obsługi i zarządzania Big Data i oba mają wiele zalet i wad. Jak wspomnieliśmy wcześniej, Hadoop najlepiej nadaje się do przetwarzania wsadowego, ale nie obsługuje danych w czasie rzeczywistym, chociaż można uruchamiać zapytania SQL ad hoc za pomocą Hive.

Wręcz przeciwnie, największą siłą MongoDB jest jej elastyczność i możliwość zastąpienia istniejących RDBMS. Doskonale radzi sobie również z analizą danych w czasie rzeczywistym. Tak więc, jeśli Twoja firma ma dane w czasie rzeczywistym z małymi opóźnieniami lub musisz utworzyć nowy system, zastępując istniejący RDBMS, MongoDB jest najlepszym rozwiązaniem. Jeśli jednak potrzebujesz rozwiązań wsadowych na dużą skalę, Hadoop jest narzędziem dla Ciebie.

Chociaż zarówno Hadoop, jak i MongoDB są wysoce skalowalne, elastyczne, odporne na błędy i zdolne do obsługi dużych ilości danych. Ale jeśli chodzi o bezpieczeństwo, oba mają liczne wady.

Niedociągnięcia Hadoopa na froncie bezpieczeństwa wynikają z jednego centralnego punktu – jego złożoności. Ponieważ Hadoop jest połączeniem powiązanych ze sobą i współpracujących komponentów, trudno jest skonfigurować platformę i nią zarządzać. Ponadto, jeśli zajmują się tym mniej doświadczeni profesjonaliści, mogą narazić wektory ataku na zagrożenia. Co ważniejsze, kiedy projektowano Hadoop, pominięto pojęcie „bezpieczeństwa” – początkowo ograniczało się ono tylko do prywatnych klastrów w stabilnych środowiskach. I chociaż teraz Hadoop ma niezbędne funkcje bezpieczeństwa, takie jak uwierzytelnianie i autoryzacja, można je wyłączyć jako opcję domyślną.

Obecnie w bazie danych CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) istnieją cztery udokumentowane luki w zabezpieczeniach Hadoop , a jego średni wynik CVSS (Common Vulnerability Scoring System) wynosi 6,3. Tym samym mieści się w segmencie średniego ryzyka.

Jeśli chodzi o MongoDB, jego niedociągnięcia w zakresie bezpieczeństwa mogą nie być tak szeroko nagłaśniane ani podkreślane, jak Hadoop, ale mimo to ma wiele kluczowych luk. Ponieważ zarówno Hadoop, jak i MongoDB wywodzą się z prywatnych centrów danych, a następnie integrują się z platformami w chmurze, wygenerowały ocean wektorów ataków. Podobnie jak Hadoop, MongoDB nie ma kontroli dostępu. MongoDB rejestruje siedem udokumentowanych luk w bazie danych CVE ze średnim wynikiem CVSS równym 6. Tym samym zalicza się również do segmentu średniego ryzyka.

Jak więc widać, chociaż zarówno Hadoop, jak i MongoDB mogą skutecznie zadbać o potrzeby Twojej organizacji związane z Big Data, nie są one zbyt niezawodne z punktu widzenia bezpieczeństwa. Aplikacje internetowe zbudowane na tych platformach są zazwyczaj dostarczane z domyślnie wyłączonymi funkcjami zabezpieczeń. Wskazuje to tylko na złe praktyki bezpieczeństwa, nie tylko po stronie dostawcy, ale także dewelopera. Kluczem do przezwyciężenia tych wad w zakresie bezpieczeństwa jest zintegrowanie platform Hadoop i MongoDB z odpowiednimi mechanizmami kontrolnymi, które mogą szybko identyfikować i usuwać luki w potoku dostarczania oprogramowania, ułatwiając w ten sposób monitorowanie i ocenę bezpieczeństwa dla wszystkich punktów końcowych w systemie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.