本文涉及到 MongoDB 与 Elasticsearch 两大阵营，可能会引起口水之争，仅代表个人经验之谈，非阵营之说。我将围绕如下两个话题展开：· 为什么要从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch？· 如何从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch？ MongoDB 与 Elasticsearch 热度排名现状背景MongoDB 本身定位与关
一、数据库的概念
数据库：DataBase
按照一定数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。存储在一起的相关数据的集合。
数据库管理系统：DataBase Management System DBMS
为管理数据库而设计的一个电脑软件
关系数据库：建立在关系模型基础上的数据库 Sqlserver、MySQL、Oracle、Access
非关系型数据库：不同点：不使用SQL作为查询语言。Redis、M
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2023-11-28 14:09:52
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NoSQL的基本概念NoSQL(Not only SQL):不仅仅是SQL,泛指非关系型数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。用于超大规模数据的存储，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。为什么使用NoSQL如今我们可以通过第三方平台（如：百度,QQ等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成
# HBase和MongoDB的区别
HBase和MongoDB是两种非关系型数据库（NoSQL）的代表。虽然它们都具有高可扩展性和高性能的特点，但在数据模型、数据一致性和查询语言等方面存在一些区别。
## 数据模型
HBase是基于列族（column family）的数据模型，数据被组织成行（row）和列族（column family）的形式。每个列族可以包含任意数量的列。HBase通过行
原创
2023-07-22 11:28:20
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概述事情的起因要从最近的一个新产品说起，最近部门有一个新的大数据产品规划，在考虑技术实现时，有一个动态表字段扩展的需求，比如原来表结构里只有a、b字段，需要不断的往里新增c、d、e等等字段，并且数据量也特别大。于是就去寻找实现方案，针对这种数据模型无法确定的情况，非关系型数据库是比较合适的，于是找到了MongoDB。虽然最后选择了使用ES来实现，但是在这段时间也把MongoDB摸了一遍，今天就分享
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2024-07-26 12:14:04
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Canal+Kafka实现mysql与Redis数据同步一、Canal简介canal主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。基于日志增量
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2024-02-16 10:35:51
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注：本文主要摘录于尚硅谷大数据的学习资料，仅作学习记录，请勿用于商业用途。HDFSHDFS 写数据流程：
1 ）客户端通过
Distributed FileSystem
模块向
namenode
请求上传文件，
namenode
检查目标 文件是否已存在，父目录是否存在。 2 ）
namenode
返回
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2024-03-26 07:59:46
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一.概述 HBase与MapReduce集成时，有以下三种情形HBase作为数据流向。HBase作为数据源。HBase作为数据源和数据流向。 阅读本文前，最好先了解http://zy19982004.iteye.com/blog/2068112
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2023-05-22 13:23:09
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elastic search与mysql的数据同步go-mysql-elasticsearch插件简介go-mysql-elasticsearch是用于同步mysql数据到ES集群的一个开源工具，项目github地址：https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearchgo-mysql-elasticsearch的基本原理是：如果是第一次启动该程
Hadoop培训内容：HDFS数据组织，1.数据块，2.Staging，3.流水线式的复制1.数据块HDFS最适合的应用场景是处理大数据集合，同时这些应用多是一次写入多次读取，并且读的速度要满足流式读，即write-once-read-many的语义。一个典型的Block大小是64MB，因此文件总是按照64MB切分成Chunk，每个Chunk存储于不同的DataNode服务器中。2.Staging
ES全称为ECMAScript定义了语法，写javascript和nodejs都必须遵守。变量定义，循环、判断、函数。原型和原型链、作用域和闭包、异步。不能操作DOM，不能监听click事件，不能发送ajax请求。不能处理http请求，不能操作文件。如果只有ES，做不了完整的项目。Javascript使用了ES语法规范，外加Web API。DOM操作、BOM操作、事件绑定、Ajax等。ES+WEB
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2023-06-06 17:42:18
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接着上一篇博文，我再补充一下： 在js中收集到用户行为数据之后呢，我们要在后台对数据进行处理，怎么处理？在实际项目中我分两条路走： 一、直接写入mongodb，随着电商网站规模越来越大，访问量越来越高，这种非关系型数据库可以有效地化解高并发的问题 二、做
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2024-04-05 13:50:06
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一、什么是MongoDB1.1 定义 MongoDB 是由 C++语言编写的， 是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下， 添加更多的节点， 可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 将数据存储为一个文档， 数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。 字段
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2023-12-06 15:26:19
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MongoDB数据库CRUD（增删改查）的操作（1）NoSQL 简介NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，意即"不仅仅是SQL"。 现代的计算网络，每天上都会产生大量数据。 这些数据大部分都是由关系性数据库系统（RDBMS）来管理的。 NoSQL用于超大规模数据的存储。 现在针对大数据处理以及高并发、高读写推荐使用，NoSQL被广泛应用。（例如国外的谷歌、Facebook。国内阿里、
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2024-01-12 08:28:09
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Elasticsearch 在生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 ES中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 filesystem cache 的是 100G，那么你就将索引数据控制在 100G 以内，这样的话，你的数据几乎全部走内存来搜索，性能非常之高，一般可以在 1 秒以内。结合Hbase优化：Hbase 的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对 hbase 可以写入
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2023-08-04 10:28:17
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IP数据报有首部和数据两部分组成的，首部的前一部分是固定长度20字节，是所有IP数据报必须具有的。首部包括：总长度、标识、MF、DF、片偏移。 数字信号实际传送的是数据流，一般数据流包括以下三种：ES流：也叫基本码流，包含视频、音频或数据的连续码流。PES流：也叫打包的基本码流，是将基本的码流ES流根据需要分成长度不等的数据包，并加上包头就形成了打包的基本码流PES流。TS流：也叫传输流
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2024-05-21 15:06:02
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目录ElasticSearchElasticSearch概述Solr和ES的对比及选型ElasticSearch vs Solr总结ElasticSearch安装及head插件安装window安装安装可视化界面 es head 的插件Running with built in serverKibana的安装了解ELK安装KibanaES核心概念理解概述文档类型索引倒排索引ik分词器ik分词器命
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2024-05-02 16:19:36
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elasticsearch-hadoop使用示例 在elasticsearch-hadoop的具体使用中碰到了几个问题，有必要记录一下，避免下次遇到时又要重新研究。利用spark读取es数据源的简单示例 import org.elasticsearch.spark.sql._
val esOptions = Map("es.nodes"->"192.168.1.2,192.16
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2024-05-21 20:15:17
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ES的基本内容介绍的已经差不多了，最后我们再来看看GEO位置搜索，现在大部分APP都有基于位置搜索的功能，比如：我们点外卖，可以按照离我们的距离进行排序，这样可以节省我们的配送费和送餐的时间；还有找工作时，也可以按照离自己家的距离进行排序，谁都想找个离家近的工作，对吧。这些功能都是基于GEO搜索实现的，目前支持GEO搜索功能的中间件有很多，像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实
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2024-02-28 13:29:52
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作为搜索引擎的一部分，ES自然具有速度快、结果准确、结果丰富等特点，那么ES是如何达到“搜索引擎”级别的查询效率呢？首先是索引，其次是压缩算法，接下来我们就一起了解下ES的索引结构和压缩算法
作者： 李洪吉提到ES，大多数爱好者想到的都是搜索引擎，但是明确一点，ES不等同于搜索引擎。不管是谷歌、百度、必应、搜狗为代表的自然语言处理(NLP)、爬虫、网页处
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2023-07-28 16:14:36
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