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私のアプリケーションは、大量のリアルタイム センサー データを処理します。データはビッグデータ分析に使用できます。もちろん、Hadoop を使用するのが最善の選択です。しかし今、私は最初にデータをmongodbに入れ、mongodbを介してhadoopインターフェースにビッグデータのことを行うべきかどうかを考えています。どちらもデータを保存してマップを削減できるため、mongodb は必要ですか (hadoop はより高度です)。

hadoop と mongodb の違いを分析するのを手伝ってくれる人はいますか?
それらを組み合わせる必要がありますか、それともこのセンサー ベースのアプリケーション アーキテクチャで Hadoop のみを維持する必要がありますか?

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Hadoopはデータベースではなく、データ分析フレームワークです。

ただし、どこかからデータを取得する必要があります。MongoDBは、Hadoopによる分析のためにデータを保存するための1つの可能なソリューションです。しかし、それが良い解決策であるか悪い解決策であるかは、質問で言及しなかった多くの要因に依存します。ほとんどの場合、データがどのように構造化されているか、および構造が将来変更されると予想される場合。

于 2012-09-08T14:26:54.337 に答える