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這篇文章將為大家詳細講解有關hdfs和mongodb有哪些區別，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
hdfs mongodb的區別是：1、MongoDB適合無嚴格事務性要求的各種數據，而HDFS對大量小文件的存儲開銷比較大，適合大文件處理；2、MongoDB適合做緩存，而更加適合寫入一次，讀取多次的應用場景。
hdfs mongodb的區別是：
MongoDB: 日志的采集和存儲，小文件的分布式存儲，類似互聯網微博應用的數據存儲
1）適合無嚴格事務性要求的各種數據，如對象數據，JSON格式數據
2）由于性能非常高，非常適合實時的插入，更新與查找，并具備高度伸縮性
3）適合做緩存
HDFS:適合大文件存儲，可append，但不可修改。適合Hadoop離線數據分析，Apache Spark的數據存儲。
1）HDFS對大量小文件的存儲開銷比較大，適合大文件處理，如果有多個小文件，可以合并為大文件再處理
2）HDFS適用于高吞吐量，而不適合低時間延遲的訪問
3）HDFS適用于流式讀取的方式，不適合多用戶寫入一個文件、隨機寫以及文件的覆蓋操作
4）HDFS更加適合寫入一次，讀取多次的應用場景
mongodb適用于以下場景：
a.網站數據：mongo非常適合實時的插入，更新與查詢，并具備網站實時數據存儲所需的復制及高度伸縮性。
b.緩存：由于性能很高，mongo也適合作為信息基礎設施的緩存層。在系統重啟之后，由mongo搭建的持久化緩存可以避免下層的數據源過載。
c.大尺寸、低價值的數據：使用傳統的關系數據庫存儲一些數據時可能會比較貴，在此之前，很多程序員往往會選擇傳統的文件進行存儲。
d.高伸縮性的場景：mongo非常適合由數十或者數百臺服務器組成的數據庫。
e.用于對象及JSON數據的存儲：mongo的BSON數據格式非常適合文檔格式化的存儲及查詢。
不適合的場景：
a.高度事物性的系統：例如銀行或會計系統。傳統的關系型數據庫目前還是更適用于需要大量原子性復雜事務的應用程序。
b.傳統的商業智能應用：針對特定問題的BI數據庫會對產生高度優化的查詢方式。對于此類應用，數據倉庫可能是更合適的選擇。
c.需要SQL的問題。
HDFS適用場景
GB、TB、甚至PB級數據
百萬規模以上的文件數量
10K+節點規模
關于hdfs和mongodb有哪些區別就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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