1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1）构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2）支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；（3）具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。
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2024-02-06 22:25:37
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环境mongodb：3.4 工具：Robo 3T1.1前言还是前几天的问题： mongodb中$nin操作的优化今天在调相关接口时，第一次还是慢的出不来，之前我说把$nin换成$gt，但是效果依旧不理想。今天看官网文档时，发现了好东西Partial Indexes。 这个是，mongodb3.2增加的特性。实战先说下我的业务情况。我这个接口需要拿的数据如上图；由于摘要字段 的字符很长，所以无法
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2024-05-31 05:56:30
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日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了，一个能满足业务需求、运维成本低、稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的。然而这时理想中的日志收集系统，现实往往不是这样的...本篇的主要内容是：首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传；介绍新的实时日志收集系统架构；用go语言实现。澄清一下，并不是用go语言实现全部，比如用到卡夫卡肯定不能重写一个kafka吧...logag
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2024-06-20 11:08:17
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海量日志收集加个设计一 海量日志收集加个设计二 海量日志收集加个设计三
原创
2023-05-31 22:46:04
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海量日志采集是在Kubernetes（K8S）环墨下非常重要的一项任务，特别是在微服务架构中，每个服务都会产生大量的日志数据，对于监控、故障排查等工作来说，日志是至关重要的信息来源。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Kubernetes进行海量日志采集。
整个海量日志采集的流程可以简单概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容 |
|------|---------
原创
2024-05-24 11:09:50
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目录前言：应用场景：命令描述： 代码示例：聚会查询：数量查询： 前言： 大家都知道，mongodb是一个非关系型数据库，也就是说，mongodb数据库中的每张表是独立存在的，表与表之间没有任何依赖关系。当我们数据量非常大时，都通过筛选条件去筛选不尽人意；所以，我们设计的时候，就直接通过DB进行区分，如：聊天记录，通过room
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2023-09-01 07:54:17
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实时数据处理方案FlumeKafka 日志收集Spark Streaming 实时处理将数据写入到kafka持久化存储；Spark Streaming消费kafka数据，业务级别分析；将分析结果写入HBase或者HDFS。业界《百度海量日志分析架构及处理》对于互联网企业来说，最有价值的数据，往往蕴藏在网站日志之中。从日志中，我们不仅可以了解应用的使用量、活跃用户数、服务质量，还可以了解到用户的
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2023-07-17 16:01:58
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本文主要内容为:MongoDB是什么 MongoDB4.0 在windows中安装与配置 会重点提到MongoDB4.0 在windows中安装与配置中遇到的一些坑mongoDB是什么mongoDB特点概括:分布式文件储存，易扩展，非结构化MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。随着在数据量和吞
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2023-08-04 20:42:21
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# 如何实现"mongodb 海量数据优势"
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现"mongodb 海量数据优势"这一任务。首先，让我们来看整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到MongoDB数据库 |
| 2 | 创建一个数据库 |
| 3 | 创建一个集合 |
| 4 | 向集合中插入大量数据 |
| 5 | 对海量数据进行查询和分
原创
2024-03-10 04:41:51
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# 海量数据存储与MongoDB
在当今信息爆炸的时代，海量数据的存储和处理变得尤为重要。各种应用程序和服务会产生海量的数据，这就需要一种能够高效应对这种庞大数据量的数据库。MongoDB作为一种常用的NoSQL数据库，以其灵活的文档存储、易扩展性和良好的性能受到广大开发者的青睐。本文将深入探讨MongoDB的基本概念、应用场景以及使用示例。
## 一、什么是MongoDB？
MongoDB
海量数据存储MongoDB解决方案
在现代应用架构中，随着用户量和数据量的迅猛增长，如何有效地存储和管理海量数据成为了IT行业面临的一大挑战。传统的关系型数据库和数据存储方案往往难以满足高并发、高可扩展性的需求。这时候，MongoDB作为一个高性能的NoSQL数据库，凭借其灵活的数据模型和良好的横向扩展能力，成为了许多企业的选择。
### 初始技术痛点
我们的项目在初期使用关系型数据库进行数
文章目录三、小试牛刀露锋芒一、黑云压城城欲摧二、山重水复疑无路四、回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴五、按下葫芦浮起瓢六、不计较一城一池之得失 三、小试牛刀露锋芒现网GhsHis表有几百万数据，但是测试环境只有几万数据，想要模拟现网数据量进行测试。叮嘱测试用js脚本往数据库插入，结果她还是调了接口进行插入。虽然测试环境MongoDB部署的还是分片集群，但是，还是把测试环境搞挂了。关键时刻，还得
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2023-09-01 08:06:17
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一、简介 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
主要功能特性： 面向集合存储，易存储对象类型的数据 模式自由 支持动态查询 支持完全索引，包含内部对象&nbs
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2023-10-30 19:02:10
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# 如何使用 MongoDB 存储海量文件
## 简介
MongoDB 是一个开源的 NoSQL 数据库，适用于存储大量非结构化的数据，包括海量文件。本文将教你如何使用 MongoDB 存储海量文件，并为每个步骤提供相应的代码和解释。
## 流程概述
下面是存储海量文件的流程概述：
```mermaid
flowchart TD
A[连接 MongoDB 数据库] --> B[创建
原创
2024-01-23 05:37:40
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# 如何实现mongodb存储海量数据
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD;
A(连接数据库) --> B(创建集合);
B --> C(插入数据);
C --> D(查询数据);
```
## 代码示例
### 连接数据库
```markdown
```python
# 导入pymongo库
import pymongo
# 连接本
原创
2024-06-22 05:15:00
46阅读
# 海量数据标注与 MongoDB 实现指南
在当今的数字时代，数据标注在机器学习、深度学习等领域中扮演着至关重要的角色。针对海量数据进行标注的工作，不仅需要合适的工具和流程，还需要一些基础的编程知识。在这篇文章中，我们将一起探索如何利用 MongoDB 实现海量数据标注的流程。
## 整体流程
下面是海量数据标注与 MongoDB 实现的流程。各个步骤将会在后续的章节中详细说明。
| 步
原创
2024-10-28 06:59:36
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新建springboot 项目 pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLS ...
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2021-07-20 15:47:00
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Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra,
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2015-01-13 00:39:00
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返回目录1、集合操作1.1、创建集合MongoDB 用 db.createCollection(name, options) 方法创建集合。格式db.createCollection(name, options)其中，name 是集合名称，是一个字符串；options 是可选项，是一个文档，指定内存大小和索引等选项，具体参数说明如下表：字段类型说明capped布尔 &nb
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2023-06-03 21:29:19
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前段时间我做了一个SCA日志分析服务，该功能主要是从多台生产服务器上下载当天的日志数据，并且存在数据库中。日志数据主要用于支持维护组查询异常信息以及进行一些统计工作。开始方案是通过ORACLE+Spring JDBCTemplate来实现，代码实现后发现一个可怕的问题，日志解析入库耗费的时间非常大，查看了一下数据库数据解析1w条日志 用时10min左右 数据库就有将近
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2023-10-07 10:54:03
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