Комментарии 2
Прошу прощения, что сразу с критикой, но тут получился не очень хороший перевод весьма посредственной статьи.
Буквально каждый абзац содержит диковинные тезисы, мало связанные с реальностью, и уж точно не помогающие никому понять что такое Hadoop и MongoDB (и почему вообще именно про них разговор, как они связаны?).
Wtf:
В отличие от других вариантов хранилищ, таких как расшаренные сетевые папки, у вас остается доступ к данным даже в офлайне.
Distributed File-System обеспечивает Hadoop высокой вычислительной мощностью, необходимой для быстрых вычислений.
YARN предоставляет разработчикам эффективный способ разработки приложений и управления большими наборами данных. С помощью Hadoop YARN можно реализовать интерактивную, потоковую и пакетную обработку.
Первых двух ограничений в монге уже давно нет, аналог JOIN - $lookup, который также позволяет наложить доп условия на связывание и с доп обработкой.
Легкость в горизонтальном масштабировании есть в части увеличения нагрузки на чтение за счет простой репликации, но в части шардинга и увеличения нагрузки по записи и просто расширения объемов хранения имеет свои подводные камни и это должно быть продумано на этапе проектирования БД и написании кода, либо потом это будет не легко и не быстро.
И надо очень осторожно относиться к поддержке текстового поиска, в стандартной монге он есть, но только по морфологии, фултекста нет, подобрать похожее слово при наличии опечаток (fuzzy) тоже не получится, поиска по части слова нет и зачастую текстовый поиск сводится к регуляркам, что очень не быстро на больших объемах. Но все эти фичи имеются в облачном MongoDB Atlas Search
В общем опыт работы с монгой говорит о том, что сначала делается хоть как-то работающий прототип, он доживает до проявления болячек отсутствия проектирования и наработки компетенций по работе с монгой. После чего все старое выкидывается и проектируется структура БД и инфраструктура уже с учетом реальных потребностей проекта с использованием всех плюшек монги или понимания того, что монга не подходит/недостаточно и надо ставить что-то рядом под спец задачи.
Hadoop или MongoDB: что использовать для Big Data?