Cuando se trata de big data, MongoDB está casi ahí. Es un comienzo, y eso es bueno.
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Me uní a Couchbase en diciembre de 2013. Sin embargo, me apasiona la tecnología de big data desde hace años. Empecé a escribir sobre NoSQL en septiembre de 2009 (enlace), y escribí sobre big data cuando era Sombrerero Rojo (enlace).
Pensaba que MongoDB se posicionaba como un solución big data. Asistí a una presentación de Gartner sobre big data y NoSQL. Había una base de datos NoSQL listada en la diapositiva del ecosistema de big data. Era MongoDB. Hay una base de datos NoSQL listada en la página de big data de Wikipedia. Es MongoDB. Sinceramente, me sorprende que Matt fuera "ampollado" por gente que pensaba que MongoDB y Hadoop eran competidores (enlace).
Couchbase Server no se posiciona como una solución de big data. Sin embargo, dispone de un conector Hadoop certificado por Cloudera (enlace). Tenemos clientes que aprovechan Couchbase Server con Hadoop. Adoptamos un enfoque reflexivo sobre los macrodatos.
- Hadoop es la base de las soluciones de big data.
- Couchbase Server es una base de datos NoSQL.
- Couchbase Server no es una alternativa a Hadoop.
- Hay un lugar para NoSQL en big data.
MongoDB + Cloudera
A 29 de abril de 2014, no creo que MongoDB se esté posicionando como una solución de big data. De hecho, están planeando una integración adecuada con Hadoop. Eso es una gran cosa para la comunidad NoSQL / big data. Sin embargo, representa una solución de big data de primera generación. Se basa en la importación y exportación de datos a través de procesos por lotes. En una solución de big data de primera generación, los requisitos de rendimiento operativo y escalabilidad no son una preocupación. Tampoco lo son los requisitos de análisis en tiempo real.
Matt citó un caso de uso en el que Hadoop analiza la multitud y una base de datos NoSQL interactúa con los individuos. Las interacciones individuales se envían a Hadoop, y el análisis de la multitud se devuelve a la base de datos NoSQL. Para Couchbase, esto no es sólo un caso de uso. Es una referencia para el cliente. AOL aprovecha Hadoop y Couchbase Server para permitir la publicidad dirigida (enlace).
Central de Big Data
Central de Big Data se puso en marcha el 14 de abril de 2014.
Creemos que el papel de NoSQL es permitir a la empresa satisfacer las necesidades operativas y analíticas, tanto fuera de línea como en tiempo real. Es permitir soluciones de big data de segunda generación. El ecosistema Hadoop cumple los requisitos analíticos. NoSQL cumple los requisitos operativos. Una solución de big data de segunda generación se basa en la integración con Elasticsearch, Storm y otros. Permite el análisis y la búsqueda en tiempo real al tiempo que cumple los requisitos operativos. Requiere una base de datos NoSQL escalable y de alto rendimiento.
LivePerson ha integrado Hadoop, Storm y Couchbase Server para crear una solución de big data de segunda generación. La arquitectura incluye tanto el procesamiento por lotes como el procesamiento en tiempo real. LivePerson evaluó bases de datos NoSQL de Couchbase, MongoDB y DataStax. Sin embargo, sólo Couchbase Server fue capaz de satisfacer los requisitos de alto rendimiento.
Una base de datos NoSQL limitada a un único bloqueo por base de datos y nodo (enlace) y/o difíciles de escalar no permitirán una solución de big data de segunda generación. Esa es la diferencia entre MongoDB y Couchbase Server. MongoDB es adecuado para soluciones de big data de primera generación. Couchbase Server es ideal tanto para soluciones de big data de primera generación como de segunda generación.
Más información
Big Data Central es un lugar para que la comunidad de big data explore casos de uso, tecnologías y arquitecturas. Descubre cómo clientes de Couchbase como LivePerson, AOL y PayPal están aprovechando NoSQL y Hadoop en soluciones de big data, de primera y segunda generación.
