大数据存储mongodb实战指南pdf

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简介：MongoDB大数据处理权威指南(第2版)针对MongoDB 3做了精细更新，呈现MongoDB的所有最新特性，涵盖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，还新纳入Node.js和Python

⑶ MongoDB开发之 管道操作符

获取MongoDB存储的数据，往往不是直接提取出来就可以使用的，需要对数据进行处理和分析后才可以使用。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-rece 函数和单一目的聚合方法。

其中每个'{}'标识一个阶段。

用于过滤数据，只输出符合条件的文档，SQL Example:

MongoDB Example:

将集合中的文档分组，可用于统计结果，SQL Example：

即将machineId进行分组后，对price进行求和。

修改输入文档的结构，限定结果集合，SQL Example：

MongoDB Example：

MongoDB Example：

MongoDB 聚合运算符还有很多，这里只对常用的做了简单的描述，具体的可以参照下表：

聚合管道操作有如：分组（ project)、排序( count）等，每个操作在管道中叫做阶段（stage），每个阶段执行的结果会给下一个阶段。

如图：

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

其类似Linux中的管道操作：

分四步：

上面示例分为三步：

查询结果为：

MongoDB Documentation aggregation
MongoDB权威指南

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《MongoDB实战》（[美] Kyle Banker）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

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提取码：9utn

书名：MongoDB实战

作者：[美] Kyle Banker

译者：丁雪丰

豆瓣评分：8.1

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2012-10

页数：244

内容简介：

内容简介：

MongoDB是为处理大数据而生的一款面向文档的数据库，由10gen公司开发和维护。本书作者Kyle Banker曾在该公司负责MongoDB驱动程序的维护，对各方面技术细节都了如指掌，本书也是在大量第一手资料的基础上形成的，其权威性毋庸置疑。

本书基于MongoDB 2.0+，全面系统地讲解了设计、实现、安装和维护MongoDB的各方面内容。全书分三部分，第一部分从基于文档的数据与传统关系型数据库的差别讲起，介绍了MongoDB的基本概念及安装使用。第二部分是一个实战式教程，结合示例讲解了MongoDB的CRUD操作，以及实现系统安全、灵活和高效的设计原则及模式。第三部分侧重数据库的维护和管理，深入到MongoDB背后的技术细节，给出了对管理员和开发者都极有价值的建议。

本书篇幅适中，内容深浅得当，文字通俗易懂，再配以直观形象的插图和贴近实战的代码示例，非常适合MongoDB学习者、开发人员及管理员学习参考。

本书内容：

MongoDB介绍及其优劣势

MongoDB的Shell界面

使用MongoDB的简单应用

如何通过以文档为中心的方式看待数据

编写查询，以MapRece方式聚合数据

更新和删除数据及相关性能考量

寻找和改进慢查询

MongoDB的复制与分片

MongoDB的监控、备份及恢复

作者简介：

作者介绍：

Kyle Banker 软件工程师，曾工作于10gen公司，负责维护Ruby及C语言的官方MongoDB驱动、领导MongoDB文档项目并开发培训课程，且为客户提供咨询、商业支持和培训；现任职于Snapjoy（为用户提供默认私有的在线照片备份和自动管理服务）。个人网站http://kylebanker.com/blog。

译者介绍：

丁雪丰 一线“攻城师”一枚，InfoQ中文站小编，满江红翻译组核心成员，常年混迹于各种社区，业余时间写作、翻译、汉化软件，《RESTful Web Services Cookbook中文版》、《Spring攻略》等多部书的译者。

⑸ 大数据应用的课程大纲

高级大数据运维课程大纲那家最好

到魔据不错，很注重基础教育，看合不合适。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。

大数据教学大纲，求大神赐教

第一阶段
CORE java （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础
数据类型
运算符、循环
算法
顺序结构程序设计
程序结构
数组及多维数组
面向对象
构造方法、控制符、封装
继承
多态
抽象类、接口
常用类
*** Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
*** 类Map
异常
File
文件/流
数据流和对象流
线程（理解即可）
网络通信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述
安装Linux操作系统
图形界面操作基础
Linux字符界面基础
字符界面操作进阶
用户、组群和权限管理
磁盘分区管理
文件系统管理
软件包管理与系统备份
Linux网络配置
（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计
SQL语句
Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm实时数据处理平台
Spark平台
若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；
第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；
前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！

零基础大数据开发课程大纲哪里正规

这个我知道，可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。

大数据培训课程大纲去哪里学

大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala *** 类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。
以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！

高级大数据开发课程大纲那个最好

魔据条件不错，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。未来一定是大数据时代，现在选择还不迟，只要努力一定会有更好的发展前景，希望你能为有一个好的前程。

包头大数据培训课程大纲有哪些

数据采集、数来据预处理、分布式存自储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等。
大数据没有什么捷径可走，都需要一步步的走，魔据大数据课程简单容易懂，校友都是很热心的，学习互相帮助，学习也会快些。

大数据培训课程大纲有没有什么学习心得谈谈

挺难的说也可能和我没有基础有关吧，但是入门就好了。我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，这是我得到的学习经验，希望对你有帮助。

大数据培训课程大纲要学什么课程

课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等
我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***

专业大数据运维课程大纲那个好

要说好的数魔据可以，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。

短期大数据培训课程大纲要学多长时间

根据你需要学习的课程而定，去过魔据条件不错，一班五十人左右还是可以接受的，像有些一百人以上那就有点接受不了了，老师也顾不过来，个人不建议去，可以去实际考察一下。

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简介：MongoDB权威指南第2版是一本广受好评的MongoDB方面的图书。与传统的关系型数据库不同，MongoDB是一种面向文档的数据库。书中介绍了面向文档的存储方式及利用MongoDB的无模式数据模型处理文档、集合和多个数据库。

⑺ 如何安装，配置MongoDB

1、创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示

5、创建并启动MongoDB服务，如果每次都按照步骤三那样操作，岂不是相当麻烦，按照如下命令来创建并启动MongoDB服务，就可以通过windows服务来管理MongoDB的启动和关闭了。

首先进入D:Program FilesMongoDBServer3.2in（依安装目录而定）目录下，启动命令如下：

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

netstartMongoDB。

⑻ SpringBoot整合MongoDB实战

MongoTemplate配置

一般情况下，按照如下配置，springboot会进行自动装配，但是如果需要实现一些自定义的功能，例如密码加解密，类型转换等功能需要手写配置MongoTemplate。

@EnableMongoRepositories()表示支持Spring JPA，即通过规范命名的接口来实现简单的DB操作，不需要自己写Query，可以通过该注解的value属性来指定注解的作用范围。
ReUtil是一个正则表达式的工具类，用于判断配置文件的格式是否正确，配置MongoDatabaseFactory过程中实现一个比较简单的配置文件解密的过程，解密方法用简单的字符串翻转来实现。
通过MappingMongoConverter来实现java中的对象与MongoDB中的Document进行一些复杂的映射，默认情况下一个java域对象存入MongoDB时会生成一个"_class"的key对应存储Java对象类型，通过

来取消每条记录生成一个"-class"的数据。
通过MappingMongoConverter实现一个简单的时间转化功能TimestampConverter，如下所示

还可以进行更加精细化的配置，例如

可以通过WritingConverter和ReadingConverter配置Document和Java对象相互转化。

MongoTemplate实战

例如一个博客系统，我们通过MongoDB存储用户的浏览记录，浏览记录的实体如下所示，

如上所示，每个人对应每篇文章有一条浏览记录，每次访问都会对访问次数viewCount进行+1操作.下文针对这个场景介绍MongoTemplate的基本操作。

这些操作用法基本一样，如下所示，传入一个封装查询条件的对象Query，Java中映射的对象entityClass和MongoDB中对应的Document的名称。

例如我们想要查询某个用户某篇博客的访问次数，我们只需要通过博客id和访问者构建查询条件进行查询即可。

findAndModify表示更新符合查询条件的记录，其方法如下所示，

Query封装查询条件，Update封装的是更新内容。例如用户每次刷新页面浏览次数会+1操作，我们可以使用findAndModify操作，如下所示

如上所示，首先判断用户是否存在访问记录，如果存在则通过Update对访问次数viewCount进行+1操作，若不存在访问记录则新建访问记录。

保存操作包括主要包括insert和save方法，这两个方法都没有返回值，同时两个方法有一些区别，

该方法如下所示，

注释说明该方法的功能是，如果存在与查询条件匹配的文档，则根据Update中的内容进行更新，如果不存在符合查询条件的内容，则根据查询条件和Update插入新的文档。

聚合查询 MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。本文侧重于Java实现。
结合上述中的访问记录的场景，如果我们需要统计某个博主某个专栏下面所有文章的访问记录，包括访问总人数，访问总次数，以及每个访客对应的访问次数详情，并且要满足分页需求，那么我们需要用到MongoDB的聚合操作，具体实现如下所示

总结
本文详细介绍了SpringBoot如何整合MongoDB，并且结合博客系统的访问记录展示了MongoTemplate的基本用法。

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简介：这是一本针对MongoDB的学习电子书，作者以将复杂的事情化为简单的方式进行讲解，帮助学习者能够更快的理解整个特点及应用。

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2018-04-26 11:09:00

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源码

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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