Hadoop vs MongoDB: care este mai sigur pentru Big Data?

Până în 2020, datele globale generate vor fi de 44 Zettabytes . Pe măsură ce cantitatea de date continuă să se acumuleze, metodele tradiționale de prelucrare a datelor nu pot fi suficiente pentru procesarea unor volume mari de date. Aici intervin tehnologiile și cadrele Big Data - aceste structuri sunt concepute pentru a gestiona, procesa, analiza, interpreta și stoca volume mari de date.

Deși există numeroase cadre de date Big Data, astăzi, ne vom concentra pe două în special – Hadoop și MongoDB.

Ce este Hadoop?

Hadoop a fost creat de Doug Cutting. Este o platformă open-source bazată pe Javed pentru procesarea, modificarea și stocarea Big Data. Hadoop cuprinde patru componente de bază, fiecare proiectată pentru a îndeplini sarcini specifice asociate cu Big Data Analytics:

• Sistemul de fișiere distribuit Hadoop (HDFS) – Este un sistem de fișiere foarte scalabil, tolerant la erori, care facilitează stocarea, accesul și partajarea fără probleme a datelor într-o rețea uriașă de servere conectate.
• MapReduce – Este un cadru de dezvoltare software utilizat pentru procesarea în paralel a unor seturi mari de date prin îndeplinirea a două funcții cruciale: mapare și reducere.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) – Este cadrul arhitectural Hadoop pentru planificare și managementul resurselor.
• Hadoop Common – Este un sortiment de biblioteci și funcții care acceptă celelalte trei componente Hadoop. YARN permite procesarea simultană în flux, interactiv și în loturi.

Ce este MongoDB?

MongoDB este un cadru de gestionare a bazelor de date NoSQL open-source. Este un sistem orientat spre documente care este extrem de scalabil și flexibil. Una dintre caracteristicile cheie ale MongoDB este că poate găzdui volume mari de seturi de date distribuite și poate stoca date în colecții (în seturi cheie-valoare). MongoDB cuprinde trei componente de bază:

• mongod: este procesul demon principal pentru MongoDB.
• mongos: este un controler și un router de interogare pentru clustere fragmentate.
• mongo: este un shell interactiv MongoDB.

Hadoop vs. MongoDB: O comparație

1. În timp ce Hadoop este o aplicație software bazată pe Java, MongoDB este o bază de date scrisă în C++. Hadoop este o suită/colecție de produse, dar MongoDB este un produs independent în sine.
2. Hadoop acționează ca un supliment la sistemul RDBMS pentru arhivarea datelor, în timp ce MongoDB poate înlocui complet RDBMS-ul existent.
3. Hadoop este cel mai potrivit pentru procesarea în loturi pe scară largă și sarcinile ETL de lungă durată, în timp ce MongoDB este excelent pentru extragerea și procesarea datelor în timp real.
4. MongoDB este foarte util în analiza geospatială, deoarece vine cu indexare geospatială, care este absentă în Hadoop.
5. Când vine vorba de formatul de date, Hadoop este destul de flexibil. Cu toate acestea, MongoDB poate importa numai formate de date CSV și JSON.

Care este mai sigur și mai bun pentru Big Data?

Atât Hadoop, cât și MongoDB sunt construite pentru manipularea și gestionarea Big Data și ambele au partea lor echitabilă de avantaje și dezavantaje. După cum am menționat anterior, Hadoop este cea mai potrivită pentru procesarea în lot, dar nu poate gestiona datele în timp real, deși puteți rula interogări SQL ad-hoc cu Hive.

Dimpotrivă, cea mai mare putere a MongoDB este flexibilitatea și capacitatea sa de a înlocui RDBMS-ul existent. De asemenea, este excelent la manipularea analizei datelor în timp real. Deci, dacă compania dvs. are date în timp real cu latență scăzută sau aveți nevoie să creați un nou sistem prin înlocuirea RDBMS existent, MongoDB este calea de urmat. Cu toate acestea, dacă aveți nevoie de soluții de loturi la scară largă, Hadoop este instrumentul pentru dvs.

Deși atât Hadoop, cât și MongoDB sunt extrem de scalabile, flexibile, tolerante la erori și capabile să gestioneze volume mari de date. Dar când vine vorba de securitate, ambele au numeroase dezavantaje.

Neajunsurile Hadoop pe frontul securității apar dintr-un punct central – complexitatea sa. Deoarece Hadoop este o combinație de componente interconectate și care cooperează, devine dificil să configurați și să gestionați platforma. De asemenea, dacă se ocupă de acest lucru profesioniști mai puțin experimentați, aceștia pot lăsa vectorii de atac expuși amenințărilor. Mai important, atunci când a fost proiectat Hadoop, conceptul de „securitate” a fost omis – inițial, a fost limitat doar la clustere private în medii stabile. Și deși acum Hadoop are caracteristicile de securitate necesare, cum ar fi autentificarea și autorizarea, acestea pot fi dezactivate ca opțiune implicită.

În prezent, există patru vulnerabilități documentate ale Hadoop în baza de date CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), iar scorul mediu CVSS (Common Vulnerability Scoring System) este de 6,3. Prin urmare, se încadrează în segmentul cu risc mediu.

Venind la MongoDB, deficiențele sale de securitate ar putea să nu fie la fel de mediatizate sau evidențiate ca Hadoop, dar are, totuși, multe vulnerabilități cruciale. Deoarece atât Hadoop, cât și MongoDB au provenit din centre de date private și apoi s-au integrat cu platforme cloud, au generat un ocean de vectori de atac. La fel ca Hadoop, MongoDB nu are control de acces. MongoDB înregistrează șapte vulnerabilități documentate în baza de date CVE cu un scor mediu CVSS de 6. Astfel, se încadrează și în segmentul cu risc mediu.

Deci, după cum puteți vedea, deși atât Hadoop, cât și MongoDB se pot ocupa în mod eficient de nevoile Big Data ale organizației dvs., acestea nu sunt foarte fiabile din perspectiva securității. Aplicațiile web construite pe aceste cadre sunt de obicei livrate cu caracteristicile de securitate dezactivate în mod implicit. Acest lucru indică doar practici de securitate proaste, nu doar la sfârșitul vânzătorului, ci și la cel al dezvoltatorului. Cheia pentru depășirea acestor dezavantaje în securitate este integrarea platformelor Hadoop și MongoDB cu mecanismele de control adecvate care pot identifica și remedia prompt vulnerabilitățile din conducta de livrare a software-ului, facilitând astfel monitorizarea și evaluarea securității pentru toate punctele finale din sistem.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.