Hadoop против MongoDB: что более безопасно для больших данных?

К 2020 году объем генерируемых глобальных данных составит 44 зеттабайта . Поскольку количество данных продолжает расти, традиционных методов обработки данных уже недостаточно для обработки огромных объемов данных. Именно здесь на помощь приходят технологии и структуры больших данных — эти структуры предназначены для обработки, обработки, анализа, интерпретации и хранения огромных объемов данных.

Хотя существует множество платформ для работы с большими данными, сегодня мы сосредоточимся, в частности, на двух — Hadoop и MongoDB.

Что такое Хадуп?

Hadoop был создан Дугом Каттингом. Это платформа с открытым исходным кодом на основе Javed для обработки, изменения и хранения больших данных. Hadoop состоит из четырех основных компонентов, каждый из которых предназначен для выполнения определенных задач, связанных с аналитикой больших данных:

• Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) — это высокомасштабируемая, отказоустойчивая файловая система, которая упрощает хранение данных, доступ к ним и совместное использование в огромной сети подключенных серверов.
• MapReduce — это среда разработки программного обеспечения, используемая для параллельной обработки больших наборов данных, выполняя две важные функции: отображение и сокращение.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) — это архитектурная структура Hadoop для планирования и управления ресурсами.
• Hadoop Common — это набор библиотек и функций, которые поддерживают три других компонента Hadoop. YARN позволяет одновременно выполнять потоковую, интерактивную и пакетную обработку.

Что такое MongoDB?

MongoDB — это среда управления базами данных NoSQL с открытым исходным кодом. Это документно-ориентированная система, обладающая высокой масштабируемостью и гибкостью. Одна из ключевых особенностей MongoDB заключается в том, что она может обрабатывать большие объемы распределенных наборов данных и хранить данные в коллекциях (в наборах «ключ-значение»). MongoDB состоит из трех основных компонентов:

• mongod: это основной процесс демона для MongoDB.
• mongos: это контроллер и маршрутизатор запросов для сегментированных кластеров.
• mongo: это интерактивная оболочка MongoDB.

Hadoop против MongoDB: сравнение

1. Хотя Hadoop — это программное приложение на основе Java, MongoDB — это база данных, написанная на C++. Hadoop — это набор/набор продуктов, а MongoDB — это самостоятельный продукт.
2. Hadoop действует как дополнение к системе СУБД для архивирования данных, тогда как MongoDB может полностью заменить существующую СУБД.
3. Hadoop лучше всего подходит для крупномасштабной пакетной обработки и длительных задач ETL, тогда как MongoDB отлично подходит для интеллектуального анализа и обработки данных в реальном времени.
4. MongoDB очень полезен в геопространственном анализе, поскольку он поставляется с геопространственным индексированием, которого нет в Hadoop.
5. Что касается формата данных, Hadoop довольно гибок. Однако MongoDB может импортировать только форматы данных CSV и JSON.

Что безопаснее и лучше для больших данных?

И Hadoop, и MongoDB созданы для обработки и управления большими данными, и у обоих есть свои преимущества и недостатки. Как мы упоминали ранее, Hadoop лучше всего подходит для пакетной обработки, но он не может обрабатывать данные в реальном времени, хотя вы можете выполнять специальные SQL-запросы с помощью Hive.

Напротив, самой сильной стороной MongoDB является ее гибкость и способность заменить существующую СУБД. Он также отлично справляется с анализом данных в реальном времени. Итак, если ваша компания имеет данные в режиме реального времени с малой задержкой или вам нужно создать новую систему, заменив существующую СУБД, вам подойдет MongoDB. Однако, если вам нужны крупномасштабные пакетные решения, вам подойдет Hadoop.

Хотя и Hadoop, и MongoDB обладают высокой масштабируемостью, гибкостью, отказоустойчивостью и способны обрабатывать большие объемы данных. Но когда дело доходит до безопасности, у обоих есть множество недостатков.

Недостатки Hadoop с точки зрения безопасности связаны с одним важным моментом — его сложностью. Поскольку Hadoop представляет собой объединение взаимосвязанных и взаимодействующих компонентов, становится сложно настраивать платформу и управлять ею. Кроме того, если этим занимаются менее опытные специалисты, они могут оставить векторы атак уязвимыми. Что еще более важно, при разработке Hadoop понятие «безопасность» было исключено — изначально оно ограничивалось только частными кластерами в стабильных средах. И хотя теперь в Hadoop есть необходимые функции безопасности, такие как аутентификация и авторизация, по умолчанию их можно отключить.

На данный момент в базе данных CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) есть четыре задокументированные уязвимости Hadoop , а его средний балл CVSS (Common Vulnerability Scoring System) составляет 6,3. Следовательно, он попадает в сегмент среднего риска.

Что касается MongoDB, то ее недостатки безопасности, возможно, не так широко освещаются или выделяются, как Hadoop, но, тем не менее, в ней есть много важных уязвимостей. Поскольку и Hadoop, и MongoDB возникли из частных центров обработки данных, а затем интегрировались с облачными платформами, они породили целый океан векторов атак. Как и в Hadoop, в MongoDB нет контроля доступа. MongoDB регистрирует семь задокументированных уязвимостей в базе данных CVE со средней оценкой CVSS 6. Таким образом, она также попадает в сегмент среднего риска.

Итак, как вы можете видеть, хотя и Hadoop, и MongoDB могут эффективно заботиться о потребностях вашей организации в работе с большими данными, они не очень надежны с точки зрения безопасности. Веб-приложения, построенные на этих платформах, обычно поставляются с отключенными по умолчанию функциями безопасности. Это указывает только на плохие методы обеспечения безопасности не только со стороны поставщика, но и со стороны разработчика. Ключом к преодолению этих недостатков в области безопасности является интеграция платформ Hadoop и MongoDB с надлежащими механизмами контроля, которые могут быстро выявлять и устранять уязвимости в конвейере доставки программного обеспечения, тем самым облегчая мониторинг и оценку безопасности для всех конечных точек в системе.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.