# 实现MongoDB数据湖的步骤和代码示例
## 引言
在现代的数据驱动决策环境中，数据湖是一个非常重要的概念。数据湖是一个存储和管理大量结构化和非结构化数据的架构，它提供了灵活性和可伸缩性，使得数据分析师和开发者能够快速地访问和处理数据。
MongoDB作为一个强大的文档数据库，可以很好地支持数据湖的实现。在本文中，我们将介绍如何利用MongoDB构建一个数据湖，并给出每一步的代码示例。
原创
2023-09-16 11:56:14
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MongoDB数据库的特点:MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机
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2023-06-06 22:01:28
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作者 | Dj Walker-Morgan译者 | 田晓旭近日，MongoDB 在 MongoDB World 上宣布了 MongoDB Atlas 家族的新成员——MongoDB Atlas Data Lake，目前已发布公开测试版本。MongoDB Atlas Data Lake 的出现将使得 MongoDB 可以应用于云大数据湖。随着企业在 Amazon S3 等云存储中积累的数据越来越多，
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2024-04-17 06:58:36
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介绍特点将数据存储为一个文档，数据结x构由键值(key=>value)对组成。文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文 档，数组及文档数组。相比传统的关系型数据库，它非常容易被扩展，这也为写代码带来了极大的方便。对数据之间事务关系支持比较弱，不适合此类型的应用。MongoDB 的提供了一个面向文档存储，操作起来比较简单和容易。替换修改使用update()命令可以替换完成的文档(数据)
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2023-08-17 18:35:43
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# MongoDB数据入湖
## 什么是数据入湖？
数据入湖指的是将不同来源、不同格式的数据集中存储到一个统一的数据湖中。数据湖是一个集中式的数据存储系统，可以容纳结构化、半结构化和非结构化的数据。在数据湖中，数据可以保留其原始格式，不需要经过转换或预处理，以便后续进行分析、挖掘和可视化。
## MongoDB是什么？
MongoDB是一个开源的文档数据库，它以灵活的文档模型存储数据，支持动态
原创
2024-01-22 08:39:35
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问题1：不能写入数据到HDFS中（There are 1 datanode(s) running and 1 node(s) are excluded in this operation.）如前面数据湖之Hudi系列文章，能通过Spark代码对Hudi进行增删改查（本质是将数据存储在HDFS上，然后使用Spark对HDFS进行操作）但前面操作都是将服务器在本地通过VMware安装虚拟机，然后通过i
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2024-09-04 13:51:15
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# MongoDB作为数据湖
在当今数据爆炸的时代，数据湖成为了一个备受关注的概念。数据湖是指一个存储各种结构化和非结构化数据的集合，这些数据可以是原始数据，可以是存储在不同系统中的数据，也可以是实时数据。而MongoDB作为一个NoSQL数据库，很适合用来构建数据湖，因为它具有高度的扩展性、灵活性和易用性。
## MongoDB简介
MongoDB是一个开源的文档数据库，使用JSON风格的
原创
2024-02-25 05:18:58
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全球领先的现代通用数据平台MongoDB在其2019年全球用户大会上宣布推出新的云服务和功能，这将为MongoDB数据库之外的数据处理提供更优的方式。MongoDB Atlas 数据湖和 MongoDB Atlas 全文搜索的测试版本允许用户在完全托管的 MongoDB 环境中使用强大的新功能，而无需集成其他系统。此外，MongoDB Charts 帮助用户轻松构建和共享图表或仪表盘，将其直接嵌入
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2023-11-17 14:50:20
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一、什么是数据湖？ODS（operational data store, staging area）存储来自各业务系统（生产系统）的原始数据，即为数据湖。CDM(common dimension model)为经过整合、清洗的数据。其中的DWS汇总层，为面向主题的数据仓库（狭义），用于BI报表出数。 简单来说，数据湖的定义就是原始数据保存区。虽然这个概念国内谈的少，但绝大部分互联网公司都已经有了。
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2023-09-23 15:56:01
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Mongodb一. mongodb的安装1. 安装解压tar-xvzf mongodb-linux.tgz移动到/user/local/目录下sudo mv -r mongodb-linux/ /usr/local/mongodb将可执行文件放到path中export path = /usr/local/mongodb/bin:$PATH二. 数据库的基础操作1. 关于database的命令 查
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2023-08-04 15:16:43
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目录概念整理数据库：一个MongoDB中可以建立多个数据库。集合：MongoDB的文档组。文档：实际存放数据的地方。常见的操作数据库（新增，删除）集合（新增，编辑，删除）文档（增删改查）重点查询文档新增文档（objectId）编辑文档（set为部分更新，括号里面没有的保持原样）按多种条件查询（条件操作符） 上面我们已经安装MongoDB数据库，并且也用Studio 3T连接上了，那么接下
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2023-08-21 18:05:04
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Azure Data Lake 刚刚全面上
原创
2022-08-10 08:59:44
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误解一：数据仓库和数据湖二者在架构上只能二选一很多人认为数据仓库和数据湖在架构上只能二选一，其实这种理解是错误的。数据湖和数据仓库并不是对立关系，相反它们的并存可以互补给企业架构带来更多的好处： 数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑， 而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为。 所以在一些场景上二者的并存是可以给企业带来更多效益的。误解二：相对于数据湖，
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2023-08-21 12:44:02
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1、MongoDB概念1.1应用场景传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：High performance - 对数据库高并发读写的需求。Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。High Scalability && High Availability- 对数据库的
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2024-05-20 23:42:29
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数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储
原创
精选
2022-05-30 09:39:42
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数据湖2018.2.21版权声明：本文为博主chszs的原创文章，未经博主允许不得转载。我们生量的数据随着时间在继续生成，特别是在手持设备和互联网连接设备数量的指数增长的背景下。对于参与其中的组织来说，这是事实...
原创
2018-02-22 19:15:00
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|0x00 什么是数据湖数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，可以简单理解为一个集中存储数据的数据库，不论是结构化数据or非结构化数据，海量数据or少量数据，都能够支持存储和计算。就像在湖中有多个支流进入一样，结构化数据、非结构化数据、日志数据、实时数据，都流入了同一种数据存储结构之中，并进行不同类型的分析处理，以指导做出更好的决策。数据湖通常采用Hadoop作为数据的承载对象，随着企业规模的扩大
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2024-01-02 15:01:28
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数据湖iceberg-day011.1 什么是数据湖1.1.1 什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。1.1.2 大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据
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2024-08-01 10:47:47
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最近几年数据湖热度很高，当搞大数据的同学聚在一起时候，经常会谈到这方面的话题，可能有的同学说“我们在做 Hudi 数据湖，你们用 Delta 还是 Iceberg？”，也会有同学说“我在阿里云上搞了一个OSS数据湖”、“什么，你们数据湖用 HDFS？”、“我们在阿里云上搞 JindoFS，优化数据湖”、“最近搞了个湖仓一体”等等的讨论。数据湖的相关讨论可以说是千人千面，每一个技术同学面对数据湖的时
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2024-01-24 22:05:27
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数据湖概述数据湖这一概念，最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”"数据湖"的
