一： 安装和部署 Sharding
和Replica Set类似，都需要一个仲裁节点，但是Sharding还需要配置节点和路由节点。就三种集群搭建方式来说，这种是最复杂的。部署图如下：
这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统，数据分表存储在 sharding 的各个节点上，使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式 MongoDB集群。
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2024-07-28 19:06:11
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1、介绍MongoDB是C++语言编写,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,MongoDB将数据存储为一个文档,
数据结构由键值对(key=>value)组成,MongoDB文档类似于 JSON 对象2、MongoDB和MySQL对比1、逻辑结构对比
MySQL mongo
库 库
表 集合
字段
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2023-08-02 21:50:20
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MongoDB分页、排序与游标标签（空格分隔）： MongoDB一、分页 1、limit返回指定条数的数据> db.person.find()
{ "_id" : 1001, "name" : "lisi", "age" : 20 }
{ "_id" : 1002, "name" : "zhangsan", "age" : 21 }
{ "_id" : 1003, "name" : "wa
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2024-03-19 10:34:16
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# Spark清空Mongo表
## 简介
在大数据处理中，Spark是一个非常强大的工具。它支持分布式计算和数据处理，能够处理各种类型的数据源，包括MongoDB。本文将介绍如何使用Spark来清空MongoDB中的表格数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个条件已经满足：
1. 安装和配置Spark环境
2. 安装和配置MongoDB
3. 确保已经连接到MongoD
原创
2024-01-02 09:51:52
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# Java Mongo 分表实现流程
## 1. 简介
在开发中，当数据量达到一定规模时，单张表可能无法满足业务需求，此时可以考虑对MongoDB集合进行分表。本文将介绍如何使用Java语言来实现MongoDB的分表功能。
## 2. 分表流程
下面是实现Java Mongo分表的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Java
原创
2023-11-04 13:53:52
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目录前言SpringBoot整合ShardingSphere行表达式分片策略标准分片策略符合分片策略读写分离读写分离+数据库分表前言Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力。具体内容请看官方ShardingSphere。本文主要记录一下Springboot整合ShardingSphere
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2024-02-21 10:27:25
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MongoDB分片环境下的查询路由 转 ://blog.itpub.net/29813872/viewspace-1407122/ MongoDB分片片键选择 转 ://.ttlsa./mongodb/how-to-choose-a-shard-key-for-mongodb/ M
摘要：业务需求，分表也要兼容旧表。 技术有限，封装思路及代码如下，大佬们见笑。首先Mongdb的Collection及其内容字段都是可以动态创建的，所以这里需要的一个关键点是，分表时用什么字段。本文将使用数据的创建时间作为依据，按月分表（如果需要其它字段分表，也可以参考这个思路）首先本文使用泛型类约束为前提，类：MongoDriver<T>，这么做的目的是，每一个实例对应一个表操作类上
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2023-08-26 12:48:11
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MongoDB一、 MongoDB 简介1 什么是 MongoDBMongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++语言编写。在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 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。它支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mo
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2023-09-11 17:14:13
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目录1.概要设计1.1 技术选型1.2 分库分表策略设计1.2.1 垂直分库1.2.2 水平分表1.2.3 分库分表结合1.2 技术实现步骤1.2.1 引入ShardingSphere-JDBC依赖1.2.2 配置ShardingSphere-JDBC1.2.3 数据迁移与备份1.2.4 代码调整1
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2024-09-06 20:51:38
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分库分表(4)--- ShardingSphere实现分表有关分库分表前面写了三篇博客:这篇博客通过ShardingSphere实现分表不分库，并在文章最下方附上项目Github地址。一、项目概述1、技术架构项目总体技术选型SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0.0-RC1 + Maven3.5.4 + MySQL + lombok(插件)2、项目说明场景 在实际开
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2024-05-31 13:37:17
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mongo 用起来很简单方便，很方便学习使用 下面是mango的一些特性:超高性能，响应速度接近直接使用JDBC采用接口与注解的形式定义DAO，完美结合db与cache操作支持动态sql，可以构造任意复杂的sql语句支持多数据源，分表，分库，事务提供拦截器功能，利用拦截器可为mango框架扩展各种自定义插件独创“函数式调用”功能，能将任意复杂的对象，映射到数据库的表中高效详细的实时统计系统，方便
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2023-08-14 13:59:35
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MongoDB分片介绍分片（sharding）是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器（或者说一个集群）上所采用的方法。尽管分片起源于关系型数据库分区，但MongoDB分片完全又是另一回事。和MySQL分区方案相比，MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情，只要告诉MongoDB要分配数据，它就能自动维护数据在不同服务器之间的均衡分片的目的高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性
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2023-07-31 19:11:04
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# 使用Spark连接MongoDB
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark连接MongoDB。Spark是一个用于大数据处理的分布式计算框架，而MongoDB是一个流行的NoSQL数据库。通过将两者结合起来，我们可以利用Spark的强大计算能力和MongoDB的灵活性来处理和分析大规模的数据。
## 整体流程
下面是连接Spark和MongoDB的整体流程：
| 步骤 | 描
原创
2023-08-10 04:36:07
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MapReduce基本原理输入数据是怎么来的Hadoop将我们的输入数据划分为等长的数据块，被称为输入的分片，Hadoop为每个分片构建一个map任务，并用该任务来运行用户自定的map函数来处理分片中的每一条记录，map结果就是每一条记录输出的结果。负载均衡每个分片所需的时间少于处理输入数据所花的时间。因此，如果并行的处理每个分片，且每个分片的数据比较，那么整个处理过程将获得更好的负载均衡。因为我
大猪 见很多文章都写了Hbase如何设计rowkey避免热点问题，就连 大猪 的文章也写过这样的优化，但是只说到了优化的点上，那如何读取呢？刚才就有一位老朋友跟我说他的方案，他是做了16个预分区，然后就把16个分区的数据使用spark的union起来，组成16个RDD，牛批的孩子，看到他这么干，我得写篇文章出来探讨一下这个问题了。Rowkey设计在设计Hbase的ro
# Spark写入MongoDB的完整指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据集。MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，因其良好的可扩展性和灵活的数据模型而受到广泛应用。在某些情况下，结合Spark与MongoDB可以极大地简化数据处理和分析的复杂度。本文将介绍如何使用Spark将数据写入MongoDB，并附带代码示例和详细解释。
## 准备工作
在大数据时代，很多企业在进行数据分析时会遇到数据来源于多个分表的情况。这就需要通过“Spark 合并分表数据”来整合这些数据，使其能够进行统一处理。接下来，将逐步详细阐述如何高效地实现这一操作。
### 环境配置
为了顺利运行 Spark 进行分表数据合并，首先需要进行环境的配置。以下是成功配置环境所需的依赖项与版本：
| 依赖库 | 版本 |
|----------
# 使用Spark读取Mongo
## 引言
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，它提供了丰富的API来处理大规模数据处理任务。它可以轻松地与多种数据存储系统集成，包括MongoDB。本文将介绍如何使用Spark读取MongoDB中的数据，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装好以下软件和库：
- Apache Spark
- Apach
原创
2023-11-09 14:36:53
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# Java Spark 和 MongoDB 的介绍
## 1. 引言
在互联网时代，大数据量的存储和处理成为了一项重要的挑战。Java Spark 是一个开源的大数据处理框架，而 MongoDB 是一个非关系型数据库，两者配合使用可以实现高效的数据处理和存储。本文将介绍 Java Spark 和 MongoDB 的基本概念和使用方法，并提供代码示例。
## 2. Java Spark 简介
原创
2024-01-14 11:22:39
33阅读
