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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# 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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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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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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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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# 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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[摘要]数据湖是一个集中式存储库，允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据，具有改造和分析数据处理能力。来自不同来源的详细原始的数据被加载到一个综合信息库，可以看到提供给用户分析的任何数据。主要思想是对企业中的所有数据进行统一存储，从原始数据转换为用于报告、可视化、分析和机器学习等各种任务的转换数据。数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。数据仓库技术需要事先
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2023-08-09 23:02:23
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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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一、数据湖的概念数据湖是一个集中式存储库，允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。是构建在低成本分布式存储之上，提供更好事物和性能支持的统一数据存储系统。典型分层如下图所示：最底层为存储层：一般依赖HDFS或者公有云存储（比如S3）保存数据；数
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2023-10-20 10:56:48
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HUDI数据湖，俩个核心两点：1、采用读时模式设计，支持动态schema，动态表结构变更。（对比写时模式）2、标准化统一和解决了大规模的数据存储问题。3、高容错的任务调度管理策略，不用担心job失败重跑，也不用担心job重跑的效率问题。 下面一步步分析，离线数据仓库痛点有哪些？和思路1、job任务出问题，从出错的job重跑2、写时模式，表字段并更怎么办？3、多个存储如何打通？kafka不
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2024-05-30 11:09:42
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一、什么是数据湖数据仓库 这个概念并不陌生。 到了20世纪80年代以后，基于关系型数据库的事务处理成为了企业IT应用的主流。在这个阶段，企业的IT应用主要还是着重于业务职能的自动化及信息的存储、汇总、统计、查询等方面，而分析能力是比较薄弱的，因此这样的信息处理模式称之为事务处理。进而，在网络应用
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2023-10-24 23:34:53
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一、什么是数据湖数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。但是在计划构建数据湖之前，搞清楚什么是数据湖，明确一个数据湖项目的基本组成，进而设计数据湖的基本架构，对于数据湖的构建至关重要。关于什么是数据湖？有不同的定义。Wikipedia上说数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储，通常是对象块或者文件，包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换
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2023-10-26 17:28:45
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# 数据湖总体技术架构
## 引言
随着大数据时代的到来，数据收集和存储的方式也在不断演进。传统的关系型数据库逐渐无法满足海量数据存储的需求，这就是数据湖（Data Lake）应运而生的背景。数据湖是一种存储系统，能够以原始格式存储各种类型的数据，如结构化、半结构化和非结构化数据。本文将深入探讨数据湖的总体技术架构，并通过代码示例帮助您理解其核心组件的工作原理。
## 数据湖的架构组成
数
# 数据湖技术选型：Hadoop的实现指南
## 引言
在大数据时代，数据湖的概念变得日益重要。数据湖允许存储各种格式和结构的数据，使数据分析和机器学习更为高效。本文将引导刚入行的小白进行数据湖的技术选型，重点选用Hadoop作为实现方案，提供简明的步骤和代码示例。
## 流程概览
在选择和实现数据湖的过程中，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
背景随着数据量的爆发式增长，数字化转型成为整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求，于是业界也不断的产生新的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能快速对接多种不同的计算
各厂商的数据湖解决方案数据湖作为当前的一个风口，各大云厂商纷纷推出自己的数据湖解决方案及相关产品。本节将分析各个主流厂商推出的数据湖解决方案，并将其映射到数据湖参考架构上，帮助大家理解各类方案的优缺点。一、 AWS数据湖解决方案图7. AWS数据湖解决方案 图7是AWS推荐的数据湖解决方案。整个方案基于AWS Lake Formation构建，AWS Lake Formation本质上是一个管理性
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2024-01-05 20:54:51
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