谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数
按照上一节中《搭建高可用mongodb集群（三）—— 深入副本集》搭建后还有两个问题没有解决：从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝，从节点压力会不会过大？数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展？在系统早期，数据量还小的时候不会引起太大的问题，但是随着数据量持续增多，后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的。而mongodb主打的就是海量数据架构，他不能解决海量数据怎么行！不行！“分片”就用
在上一篇文章《搭建高可用mongodb集群（二）—— 副本集》 介绍了副本集的配置，这篇文章深入研究一下副本集的内部机制。还是带着副本集的问题来看吧！副本集故障转移，主节点是如何选举的？能否手动干涉下架某一台主节点。官方说副本集数量最好是奇数，为什么？mongodb副本集是如何同步的？如果同步不及时会出现什么情况？会不会出现不一致性？mongodb的故障转移会不会无故自动发生？什么条件会触发？频繁
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