大數據存儲mongodb實戰指南pdf

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簡介：MongoDB大數據處理權威指南(第2版)針對MongoDB 3做了精細更新，呈現MongoDB的所有最新特性，涵蓋2.2版引入的聚集框架、2.4版引入的哈希索引以及3.2版本的WiredTiger，還新納入Node.js和Python

⑶ MongoDB開發之 管道操作符

獲取MongoDB存儲的數據，往往不是直接提取出來就可以使用的，需要對數據進行處理和分析後才可以使用。MongoDB提供了三種執行聚合的方式：聚合管道，map-rece 函數和單一目的聚合方法。

其中每個'{}'標識一個階段。

用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔，SQL Example:

MongoDB Example:

將集合中的文檔分組，可用於統計結果，SQL Example：

即將machineId進行分組後，對price進行求和。

修改輸入文檔的結構，限定結果集合，SQL Example：

MongoDB Example：

MongoDB Example：

MongoDB 聚合運算符還有很多，這里只對常用的做了簡單的描述，具體的可以參照下表：

聚合管道操作有如：分組（ project)、排序( count）等，每個操作在管道中叫做階段（stage），每個階段執行的結果會給下一個階段。

如圖：

../images/map-rece.bakedsvg.svg

其類似Linux中的管道操作：

分四步：

上面示例分為三步：

查詢結果為：

MongoDB Documentation aggregation
MongoDB權威指南

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《MongoDB實戰》（[美] Kyle Banker）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：MongoDB實戰

作者：[美] Kyle Banker

譯者：丁雪豐

豆瓣評分：8.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2012-10

頁數：244

內容簡介：

內容簡介：

MongoDB是為處理大數據而生的一款面向文檔的資料庫，由10gen公司開發和維護。本書作者Kyle Banker曾在該公司負責MongoDB驅動程序的維護，對各方面技術細節都了如指掌，本書也是在大量第一手資料的基礎上形成的，其權威性毋庸置疑。

本書基於MongoDB 2.0+，全面系統地講解了設計、實現、安裝和維護MongoDB的各方面內容。全書分三部分，第一部分從基於文檔的數據與傳統關系型資料庫的差別講起，介紹了MongoDB的基本概念及安裝使用。第二部分是一個實戰式教程，結合示例講解了MongoDB的CRUD操作，以及實現系統安全、靈活和高效的設計原則及模式。第三部分側重資料庫的維護和管理，深入到MongoDB背後的技術細節，給出了對管理員和開發者都極有價值的建議。

本書篇幅適中，內容深淺得當，文字通俗易懂，再配以直觀形象的插圖和貼近實戰的代碼示例，非常適合MongoDB學習者、開發人員及管理員學習參考。

本書內容：

MongoDB介紹及其優劣勢

MongoDB的Shell界面

使用MongoDB的簡單應用

如何通過以文檔為中心的方式看待數據

編寫查詢，以MapRece方式聚合數據

更新和刪除數據及相關性能考量

尋找和改進慢查詢

MongoDB的復制與分片

MongoDB的監控、備份及恢復

作者簡介：

作者介紹：

Kyle Banker 軟體工程師，曾工作於10gen公司，負責維護Ruby及C語言的官方MongoDB驅動、領導MongoDB文檔項目並開發培訓課程，且為客戶提供咨詢、商業支持和培訓；現任職於Snapjoy（為用戶提供默認私有的在線照片備份和自動管理服務）。個人網站http://kylebanker.com/blog。

譯者介紹：

丁雪豐 一線「攻城師」一枚，InfoQ中文站小編，滿江紅翻譯組核心成員，常年混跡於各種社區，業余時間寫作、翻譯、漢化軟體，《RESTful Web Services Cookbook中文版》、《Spring攻略》等多部書的譯者。

⑸ 大數據應用的課程大綱

高級大數據運維課程大綱那家最好

到魔據不錯，很注重基礎教育，看合不合適。剛開始有些枯燥，入門就好了，現在缺大數據人才，好好學會有前途。如果沒有基礎一般需要5個月，雖然剛開始有些枯燥，薪資不錯。

大數據教學大綱，求大神賜教

第一階段
CORE java （標黑的需重點熟練掌握，其他掌握）
Java基礎
數據類型
運算符、循環
演算法
順序結構程序設計
程序結構
數組及多維數組
面向對象
構造方法、控制符、封裝
繼承
多態
抽象類、介面
常用類
*** Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
*** 類Map
異常
File
文件/流
數據流和對象流
線程（理解即可）
網路通信（理解即可）
第二階段
數據結構
關系型資料庫
Linux系統操作
Linux操作系統概述
安裝Linux操作系統
圖形界面操作基礎
Linux字元界面基礎
字元界面操作進階
用戶、組群和許可權管理
磁碟分區管理
文件系統管理
軟體包管理與系統備份
Linux網路配置
（主要掌握Linux操作系統的理論基礎和伺服器配置實踐知識，同時通過大量實驗，著重培養學生的動手能力。使學生了解Linux操作系統在行業中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對伺服器操作系統的認識和實踐配置能力。加深對計算機網路基礎知識的理解，並在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統的安裝、命令行操作、用戶管理、磁碟管理、文件系統管理、軟體包管理、進程管理、系統監測和系統故障排除。掌握Linux操作系統的網路配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網路操作系統和軟體系統開發奠定堅實的基礎。）
重點掌握：
常見演算法
資料庫表設計
SQL語句
Linux常見命令
第三階段
Hadoop階段
離線分析階段
實時計算階段
重點掌握：
Hadoop基礎
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm實時數據處理平台
Spark平台
若之前沒有項目經驗或JAVA基礎，掌握了第一階段進入企業，不足以立即上手做項目，企業需再花時間與成本培養；
第二階段掌握扎實以後，進入企業就可以跟著做項目了，跟著一大幫人做項目倒也不用太擔心自己能不能應付的來，當然薪資不能有太高的要求；
前兩個階段都服務於第三階段的學習，除了重點掌握這些知識以外，重點需要找些相應的項目去做，不管項目大小做過與沒有相差很多的哦！掌握扎實後可直接面對企業就業，薪資待遇較高！

零基礎大數據開發課程大綱哪裡正規

這個我知道，可以去魔據，不錯，一般要五個月左右，每家有所不同，而且和你的自身基礎情況都有很大的關系，沒基礎的話五個月也就足夠了。

大數據培訓課程大綱去哪裡學

大數據開發工程師課程體系——Java部分。
第一階段：靜態網頁基礎
1、學習Web標准化網頁製作，必備的HTML標記和屬性
2、學習HTML表格、表單的設計與製作
3、學習CSS、豐富HTML網頁的樣式
4、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀
5、復習所有知識、完成項目布置
第二階段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基礎語法
2、掌握JAVASE面向對象使用
3、掌握JAVASEAPI常見操作類使用並靈活應用
4、熟練掌握MYSQL資料庫的基本操作，SQL語句
5、熟練使用JDBC完成資料庫的數據操作
6、掌握線程，網路編程，反射基本原理以及使用
7、項目實戰 + 擴充知識：人事管理系統
第三階段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握註解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、項目實戰+擴充知識：項目案例實戰
POI基本使用和通過註解封裝Excel、druid連接池資料庫監聽,日誌Log4j/Slf4j
第四階段：企業級開發框架
1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、項目實戰：內容管理系統系統、項目管理平台流程引擎activity，爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫分離
以上Java課程共計384課時，合計48天！
大數據開發工程師課程體系——大數據部分
第五階段：大數據前傳
大數據前篇、大數據課程體系、計劃介紹、大數據環境准備&搭建
第六階段：CentOS課程體系
CentOS介紹與安裝部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell編程命令、CentOS階段作業與實戰訓練
第七階段：Maven課程體系
Maven初識:安裝部署基礎概念、Maven精講:依賴聚合與繼承、Maven私服:搭建管理與應用、Maven應用:案列分析、Maven階段作業與實戰訓練
第八階段：HDFS課程體系
Hdfs入門:為什麼要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內部結構與讀寫原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫容錯與備份機制、HdfsHA高可用與Federation聯邦、Hdfs訪問API介面詳解、HDFS實戰訓練、HDFS階段作業與實戰訓練
第九階段：MapRece課程體系
MapRece深入剖析:執行過程詳解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗詳解、MapRece編程基礎、MapRece編程進階、MapRec階段作業與實戰訓練
第十階段：Yarn課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度
第十一階段：Hbase課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度、HBase入門:模型坐標結構訪問場景、HBase深入剖析:合並分裂數據定位、Hbase訪問Shell介面、Hbase訪問API介面、HbaseRowkey設計、Hbase實戰訓練
第十二階段：MongoDB課程體系
MongoDB精講:原理概念模型場景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實戰訓練、MongoDB階段作業與實戰訓練
第十三階段：Redis課程體系
Redis快速入門、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁與排序、Redis階段作業與實戰訓練
第十四階段：Scala課程體系
Scala入門:介紹環境搭建第1個Scala程序、Scala流程式控制制、異常處理、Scala數據類型、運算符、Scala函數基礎、Scala常規函數、Scala *** 類、Scala類、Scala對象、Scala特徵、Scala模式匹配、Scala階段作業與實戰訓練
第十五階段：Kafka課程體系
Kafka初窺門徑:主題分區讀寫原理分布式、Kafka生產&消費API、Kafka階段作業與實戰訓練
第十六階段：Spark課程體系
Spark快速入門、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡介、SparkSQL程序開發光速入門、SparkSQL程序開發數據源、SparkSQL程序開DataFrame、SparkSQL程序開發DataSet、SparkSQL程序開發數據類型、SparkStreaming入門、SparkStreaming程序開發如何開始、SparkStreaming程序開發DStream的輸入源、SparkStreaming程序開發Dstream的操作、SparkStreaming程序開發程序開發--性能優化、SparkStreaming程序開發容錯容災、SparkMllib 解析與實戰、SparkGraphX 解析與實戰
第十七階段：Hive課程提體系
體系結構機制場景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業與實戰訓練
第十八階段：企業級項目實戰
1、基於美團網的大型離線電商數據分析平台
2、移動基站信號監測大數據
3、大規模設備運維大數據分析挖掘平台
4、基 於互聯網海量數據的輿情大數據平台項目
以上大數據部分共計學習656課時，合計82天！
0基礎大數據培訓課程共計學習130天。
以上是我們加米穀的大數據培訓課程大綱！

高級大數據開發課程大綱那個最好

魔據條件不錯，基礎教育不錯，有經驗真正做到為學生負責到底，其它的，說實在的真的不敢保證。未來一定是大數據時代，現在選擇還不遲，只要努力一定會有更好的發展前景，希望你能為有一個好的前程。

包頭大數據培訓課程大綱有哪些

數據採集、數來據預處理、分布式存自儲、NOSQL資料庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內存處理）、多模態計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智慧、深度學習、並行計算、可視化等。
大數據沒有什麼捷徑可走，都需要一步步的走，魔據大數據課程簡單容易懂，校友都是很熱心的，學習互相幫助，學習也會快些。

大數據培訓課程大綱有沒有什麼學習心得談談

挺難的說也可能和我沒有基礎有關吧，但是入門就好了。我是在魔據學的，說實話其實大數據本身就是有點難度的，需要慢慢學一段時間理解了就好了，這是我得到的學習經驗，希望對你有幫助。

大數據培訓課程大綱要學什麼課程

課綱不一樣，看是大數據開發還是大數據分析了，我學的大數據分析可視化，學的主要有Python入門、sql、oracle、tableau、帆軟、Informatica、Excel等等
我剛出來半年，視頻錄播可能還不算落後，有視頻可***

專業大數據運維課程大綱那個好

要說好的數魔據可以，基礎教育不錯，有經驗真正做到為學生負責到底，其它的，說實在的真的不敢保證。

短期大數據培訓課程大綱要學多長時間

根據你需要學習的課程而定，去過魔據條件不錯，一班五十人左右還是可以接受的，像有些一百人以上那就有點接受不了了，老師也顧不過來，個人不建議去，可以去實際考察一下。

⑹ 《MongoDB權威指南第二版》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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?pwd=xeiu 提取碼：xeiu
簡介：MongoDB權威指南第2版是一本廣受好評的MongoDB方面的圖書。與傳統的關系型資料庫不同，MongoDB是一種面向文檔的資料庫。書中介紹了面向文檔的存儲方式及利用MongoDB的無模式數據模型處理文檔、集合和多個資料庫。

⑺ 如何安裝，配置MongoDB

1、創建資料庫路徑（data目錄）、日誌路徑（logs目錄）和日誌文件（mongo.log文件），完成後如下圖所示

5、創建並啟動MongoDB服務，如果每次都按照步驟三那樣操作，豈不是相當麻煩，按照如下命令來創建並啟動MongoDB服務，就可以通過windows服務來管理MongoDB的啟動和關閉了。

首先進入D:Program FilesMongoDBServer3.2in（依安裝目錄而定）目錄下，啟動命令如下：

mongod--config"D:ProgramFilesMongoDBServer3.2mongo.conf"--install--serviceName"MongoDB"

netstartMongoDB。

⑻ SpringBoot整合MongoDB實戰

MongoTemplate配置

一般情況下，按照如下配置，springboot會進行自動裝配，但是如果需要實現一些自定義的功能，例如密碼加解密，類型轉換等功能需要手寫配置MongoTemplate。

@EnableMongoRepositories()表示支持Spring JPA，即通過規范命名的介面來實現簡單的DB操作，不需要自己寫Query，可以通過該註解的value屬性來指定註解的作用范圍。
ReUtil是一個正則表達式的工具類，用於判斷配置文件的格式是否正確，配置MongoDatabaseFactory過程中實現一個比較簡單的配置文件解密的過程，解密方法用簡單的字元串翻轉來實現。
通過MappingMongoConverter來實現java中的對象與MongoDB中的Document進行一些復雜的映射，默認情況下一個java域對象存入MongoDB時會生成一個"_class"的key對應存儲Java對象類型，通過

來取消每條記錄生成一個"-class"的數據。
通過MappingMongoConverter實現一個簡單的時間轉化功能TimestampConverter，如下所示

還可以進行更加精細化的配置，例如

可以通過WritingConverter和ReadingConverter配置Document和Java對象相互轉化。

MongoTemplate實戰

例如一個博客系統，我們通過MongoDB存儲用戶的瀏覽記錄，瀏覽記錄的實體如下所示，

如上所示，每個人對應每篇文章有一條瀏覽記錄，每次訪問都會對訪問次數viewCount進行+1操作.下文針對這個場景介紹MongoTemplate的基本操作。

這些操作用法基本一樣，如下所示，傳入一個封裝查詢條件的對象Query，Java中映射的對象entityClass和MongoDB中對應的Document的名稱。

例如我們想要查詢某個用戶某篇博客的訪問次數，我們只需要通過博客id和訪問者構建查詢條件進行查詢即可。

findAndModify表示更新符合查詢條件的記錄，其方法如下所示，

Query封裝查詢條件，Update封裝的是更新內容。例如用戶每次刷新頁面瀏覽次數會+1操作，我們可以使用findAndModify操作，如下所示

如上所示，首先判斷用戶是否存在訪問記錄，如果存在則通過Update對訪問次數viewCount進行+1操作，若不存在訪問記錄則新建訪問記錄。

保存操作包括主要包括insert和save方法，這兩個方法都沒有返回值，同時兩個方法有一些區別，

該方法如下所示，

注釋說明該方法的功能是，如果存在與查詢條件匹配的文檔，則根據Update中的內容進行更新，如果不存在符合查詢條件的內容，則根據查詢條件和Update插入新的文檔。

聚合查詢 MongoDB 中聚合(aggregate)主要用於處理數據(諸如統計平均值，求和等)，並返回計算後的數據結果。本文側重於Java實現。
結合上述中的訪問記錄的場景，如果我們需要統計某個博主某個專欄下面所有文章的訪問記錄，包括訪問總人數，訪問總次數，以及每個訪客對應的訪問次數詳情，並且要滿足分頁需求，那麼我們需要用到MongoDB的聚合操作，具體實現如下所示

總結
本文詳細介紹了SpringBoot如何整合MongoDB，並且結合博客系統的訪問記錄展示了MongoTemplate的基本用法。

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簡介：這是一本針對MongoDB的學習電子書，作者以將復雜的事情化為簡單的方式進行講解，幫助學習者能夠更快的理解整個特點及應用。

⑽ b站觀看時長排行如何去除

b站全站排行刷新去掉觀看 原創
2018-04-26 11:09:00

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源碼

var list = JSON.parse(localStorage.getItem("IdLists"));
for (n in list) {
ids.push(list[n].id);
}
if (list == null ) {
list = [];
}
[].forEach.call($(".info").find('a:first'), function(a) {
var id = a.attributes["href"].value.split("/")[4];
var name = a.text;
if (ids.indexOf(id) == -1) {
list.push({
id: id,
name: name
});
}else{
a.parentNode.parentNode.parentNode.remove();
}
})
localStorage.setItem("IdLists", JSON.stringify(list));
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