hdfs mongodb的差別是：1、MongoDB適合無嚴格事務性要求的各種數據，而HDFS對大量小檔案的儲存開銷比較大，適合大檔案處理；2、MongoDB適合做緩存，而更適合寫入一次，讀取多次的應用場景。
hdfs mongodb的差異是：
MongoDB: 日誌的擷取與存儲，小檔案的分散式存儲，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）由於性能非常高，非常適合實時的插入，更新與查找，並具有高度伸縮性
3）適合做緩存
HDFS:適合大文件存儲，可append，但不可修改。適合Hadoop離線資料分析，Apache Spark的資料儲存。
1）HDFS對大量小文件的儲存開銷比較大，適合大檔案處理，如果有多個小文件，可以合併為大文件再處理
#2）HDFS適用於高吞吐量，而不適合低時間延遲的存取
3）HDFS適用於串流讀取的方式，不適合多用戶寫入一個檔案、隨機寫入以及檔案的覆蓋操作
4）HDFS更適合寫入一次，讀取多次的應用場景
#mongodb適用於以下場景：
a.網站資料：mongo非常適合即時的插入，更新與查詢，並具備網站即時資料儲存所需的複製及高度伸縮性。
b.快取：由於效能很高，mongo也適合作為資訊基礎設施的快取層。在系統重新啟動之後，由mongo搭建的持久化快取可以避免下層的資料來源過載。
c.大尺寸、低價值的資料：使用傳統的關聯式資料庫儲存一些資料時可能會比較貴，在此之前，許多程式設計師往往會選擇傳統的檔案來儲存。
d.高擴展性的場景：mongo非常適合由數十或數百台伺服器組成的資料庫。
e.用於物件及JSON資料的儲存：mongo的BSON資料格式非常適合文件格式化的儲存及查詢。
不適合的場景：
a.高度事物性的系統：例如銀行或會計系統。傳統的關係型資料庫目前還是更適用於需要大量原子性複雜事務的應用程式。
b.傳統的商業智慧應用：針對特定問題的BI資料庫會對產生高度最佳化的查詢方式。對於此類應用，資料倉儲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級資料
百萬規模以上的檔案數量
10K 節點規模
以上是hdfs mongodb的差別是什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
