# 数据存储科普：MongoDB与HDFS的比较与结合
在大数据时代，数据的存储和管理变得越来越重要。MongoDB和HDFS是两种流行的数据存储解决方案，它们各自有着不同的特点和适用场景。本文将介绍MongoDB和HDFS的基本概念，比较它们的优缺点，并探讨如何结合使用这两种存储系统。
## MongoDB
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，支持灵活的数据模型和复杂的查询操作
原创
2024-05-14 07:07:19
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Hadoop出来已经很多年了，以前也有想法去学习一下，不过确实那时由于自己的眼界和所处业务环境，确实没有什么场景可以用到hadoop，学习hadoop的计划也就一直搁浅了。最近打算做一个小说情感分析的程序，刚开始想的很简单，就是将小说下载下来，然后找开源框架进行分析即可。当我把爬虫写好了并找了一个网站进行爬取小说后发现，扒下来的文档结构非常混乱，而且后来简单的分词信息都难以保存。于是我想到了我最熟
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2023-07-12 10:08:35
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HDFS架构原理1. HDFS架构剖析1.1 HDFS整体概述HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为大数据生态圈最底层的分布式存储服务而存在。HDFS解决的问题就是大数据如何存储,它是横跨在多台计算机上的文件存储系统并且具有高度的容错能力。HDFS集群遵循主从架构。每个群集包括一个主节点和多个
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2023-06-20 00:36:53
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# HDFS导入MongoDB的指南
作为一名开发者，在数据处理和存储的工作中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和MongoDB都是非常常用的工具。我们的目标是将HDFS上的数据导入到MongoDB数据库中。下面将会通过一系列步骤来进行说明，并通过相应的代码示例来帮助你理解每一步的实现方法。
## 流程概述
以下是整个HDFS导入MongoDB的工作流
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。
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2023-07-05 10:00:11
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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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Hadoop核心组件 1.分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储层 2.资源管理系统YARN(Yet Another Resource Negotiator)集群资源管理层 3.分布式计算框架MapReduce分布式计算层HDF
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2023-07-08 12:36:42
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参考：《Linux 7 高薪运维入门》Hadoop主要由核心子项目HDFS、MapReduce及其他一些子项目组成。 其中，HDFS是分布式文件系统，主要用于大规模数据的分布式存储。 MapReduce分布式计算框架构建在HDFS之上，主要用于对存储在分布式文件系统上的数据进行分布式计算。 其他子项目基本都是基于HDFS和MapReduce发展而来的。HDFS分布式文件系统HDFS是一个高度容错性
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2023-08-16 11:41:10
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文章目录1. HDFS架构1.1 NameNode1.2 DataNode1.3 SecondaryNameNode2. HDFS存储原理2.1 分布式文件存储2.2 NameNode元数据管理3. HDFS读写流程3.1 HDFS写入流程3.2 HDFS数据读取 HDFS（Hadoop Distributed Filed System）分布式文件系统是Hadoop三大组件之一，提供分布式数据
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2023-07-19 14:43:54
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Hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统和分布式计算框架，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，分布式计算框架则构建在分布式文件系统之上，对存储的分布式文件系统中的数据进行分布式计算。HDFS是一个具有高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用HDFS总体采用了master/slave架构,主要有Client、
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2023-07-10 15:04:36
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HDFS原理解析一、HDFS概述1.1 介绍1.2 历史二、HDFS优缺点三、HDFS应用场景3.1 适合的应用场景3.2 不适合的应用场景四、HDFS的架构4.1 Client4.2 NameNode4.3 DataNode4.4 Secondary NameNode五、NameNode和DataNode详解5.1 NameNode作用5.2 DataNode作用六、HDFS的副本机制七、安全
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2023-06-22 22:57:28
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1、前言本文写于2018年02月份，以当前HDFS版本2.9.0为主，主要参考为官方文档，其中加入了一些自己的理解2、介绍HDFS是一个分布式的文件存储系统，它起源于Apache Nutch项目，当时作为其基础设施的一部分。经过发展，现在属于Apache Hadoop Core项目，网址：http://hadoop.apache.org/。HDFS设计于运行在通用的商用硬件上。它和其他的分布式文件
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2023-09-14 16:18:08
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sqoop作为很常用的数据同步工具，用于RDBMS和HDFS的数据迁移，但是不支持NoSql，比如说MongoDB，那如果我们需要同步mongoDB的数据到hive该怎么处理呢？下面提供下我的思路：1.我先去查询了一下mongoDB可以导出数据为CSV格式或者json格式的文件，CSV是以逗号分隔的，这样可以直接把这个文件put到hdfs中然后load到hive，但是有个问题就是：如果数据本身就自
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2023-08-04 11:36:43
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HDFS的简单分布式集群集群搭建前言本文介绍简单的HDFS完全分布式集群搭建操作，之所以说是简单的分布式集群，因为它并不是高可用的HDFS。下篇文章将介绍如何搭建HA的HDFS分布式集群。一、集群搭建规划共需准备4台机器。 一台机器作为NomeNode节点，4台机器作为DataNode节点，其中一个DataNode节点和NameNode节点公用一台机器。 hadoop3（192.168.23.13
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2023-10-18 18:44:09
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HDFS MongoDB 共同点 http://www.mongoing.com/wp-content/uploads/2016/08/MDBSH2016/TJ_MongoDB+Spark.pdf 横向扩展，支持TB-PB级数据量 低成本， x86 数据自动多份复制 支持非结构化数据 差异点 粗颗粒
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2017-11-23 16:59:00
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负责提供来自文件系统客户端的读写请求，执行块的创建，删除等操作。2.集群元数据的
原创
2022-12-07 14:45:35
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这篇文章，大约在2011年在原来的博客中写的。今天突然看到再写到这篇文章中，就当日记啦。 一：Hadoop整体模块交互 分布式文件系统，思想是，把数据放到一个服务器集群上面，分为：主控服务器Master/NameNode），数据服务器（ChunkServer/DataNode），和客户服务器Client.HDFS和GFS都是按照这个架构模式搭建的。
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2023-08-15 16:17:36
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1、什么是HDFS？HADOOP DISTRIBUTE FILE SYSTEM：Hadoop分布式文件系统。2、它的设计目标是什么？高度容错，对硬件要求比较低；流式处理数据，它是用来处理大批量对数据而不是响应式地处理用户请求；简单的一致性模型；移动计算能力而不是移动数据；可移植性比较好。3、整体架构先来看一下官方提供的架构图： 下面是官方的原话：HDFS has a master/slave ar
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2023-08-18 22:33:00
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hdfs介绍hadoop的分布式文件系统hdfs是依据谷歌的GFS论文来实现的，它是一个被设计成为运行在廉价的通用硬件之上，具有容错性的文件系统。hdfs的设计使得它能够提供很高的吞吐量，很适合大规模的数据集合。hdfs架构hdfs的设计如下图所示hdfs由Namenode和Datanode组成，Namenode和Datanode可以在任何异构的机器上运行。hdfs由java语言开发，这些机器上都
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2023-07-13 15:03:05
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目录一.简介二、重要特性2.1 主从架构2.2 分块存储2.3 副本机制2.4 namespace2.5 元数据管理2.6 DataNode存储数据块一.简介 HDFS作为Hadoop三大核心组件之一，主要的功能就是负责数据文件的存储，简单来说HDFS就是Hadoop的文件系统，与传统计算的文件存储方式不同，HDFS采用分布式存储，即在多台计算机上存储文件。HDFS有着高容错
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2023-08-18 22:33:31
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