MongoDB是一种文本式数据库。与传统的关系式数据库最大不同是MongoDB没有标准的格式要求,即没有schema,合适高效处理当今由互联网+商业产生的多元多态数据。MongoDB也是一种分布式数据库,充分具备大数据处理能力和高可用性。MongoDB提供了scala终端驱动mongo-scala-driver,我们就介绍一下MongoDB数据库和通过scala来进行数据操作编程。 与关系数据库相似,MongoDB结构为Database->Collection->Document。Collec
导读 mongodb-java-driver是mongodb的Java驱动项目。 本文是对MongoDB-java-driver官方文档 MongoDB Async Driver Quick Tou
io.vertx.ext.mongo.impl.MongoClientImpl;
MongoDB是一种文件型数据库,对数据格式没有硬性要求,所以可以实现灵活多变的数据存储和读取。MongoDB又是一种分布式数据库,与传统关系数据库不同的是,分布式数据库不支持table-join,所以在设计数据库表结构方面与关系数据库有很大的不同。分布式数据库有一套与传统观念不同的数据模式,在设计库表结构时必须从满足各种数据抽取的需要为主要目的。关系数据库设计要求遵循范式模式(normalization)库表结构,在抽取数据时再通过table-join联结关系表。因为分布式数据库不支持table-
根据上篇关于MongoDB-Engine的功能设计方案,我们将在这篇讨论里进行功能实现和测试。下面是具体的功能实现代码:基本上是直接调用Mongo-scala的对应函数,需要注意的是java类型和scala类型之间的相互转换: object MGOEngine { import MGOContext._ import MGOCommands._ import MGOAdmins._ def mgoExecute[T](ctx: MGOContext)(implicit client:
Redis是一个缓存,消息代理和功能丰富的键值存储。Spring Boot为Lettuce和 Jedis客户端库提供了基本的自动配置, 并为Spring数据Redis提
Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
上一篇介绍了如何在Mac环境下安装PyMySQL,这一次同样可以使用pip这个工具安装mongoDB。
通过学习搭建一个简单的文件服务器,使用http协议对外提供服务,当客户端通过浏览器访问文件服务器时,对访问路径进行检查,检查失败时返回403错误,该页无法访问,如果校验通过,以链接的方式打开当前文件目录,每个目录下是超链接,可以递归访问,如果是文件则下载。
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托,以某电商网站真实业务数据架构为基础,构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。
回调API和核心API 回调 API: 启动一个事务,执行指定的操作,并提交(或出错时中止)。 自动包含 "TransientTransactionError" 和 "UnknownTransactionCommitResult" 的错误处理逻辑。 核心 API: 需要显式调用来启动事务并提交事务。 不包含 "TransientTransactionError" 和 "UnknownTransactionCommitResult" 的错误处理逻辑,而是为这些错误提供了包含自定义错误处理的灵活性。 回调API
本文主要研究一下Elasticsearch的CircuitBreakerService
Elasticsearch有助于对数据进行全文搜索,而MongoDB则擅长存储数据。使用MongoDB存储数据和使用Elasticsearch进行搜索是一种常见的体系结构。
在本教程中,我们将介绍如何在CentOS 7上安装Graylog v1.3.x(有时称为Graylog2),并将其配置为在集中位置收集系统的syslog。Graylog是一个功能强大的日志管理和分析工具,具有许多用例,从监控SSH登录和异常活动到调试应用程序。它基于Elasticsearch,Java和MongoDB。
1 压缩 一般来说,计算机处理的数据都存在一些冗余度,同时数据中间,尤其是相邻数据间存在着相关性,所以可以通过一些有别于原始编码的特殊编码方式来保存数据, 使数据占用的存储空间比较小,这个过程一般叫压缩。和压缩对应的概念是解压缩,就是将被压缩的数据从特殊编码方式还原为原始数据的过程。 压缩广泛应用于海量数据处理中,对数据文件进行压缩,可以有效减少存储文件所需的空间,并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度。在Hadoop中,压缩应用于文件存储、Map阶段到Reduce阶段的数据交换(需要打开相关的选项)等情
mongodb是最早热门非关系数据库的之一,使用也比较普遍,一般会用做离线数据分析来使用,放到内网的居多。由于很多公司使用了云服务,服务器默认都开放了外网地址,导致前一阵子大批 MongoDB 因配置漏洞被攻击,数据被删,引起了人们的注意,感兴趣的可以看看这篇文章:场屠戮MongoDB的盛宴反思:超33000个数据库遭遇入侵勒索,同时也说明了很多公司生产中大量使用mongodb。 mongodb简介 MongoDB(来自于英文单词“Humongous”,中文含义为“庞大”)是可以应用于各种规模的企业、各个行
mongodb是最早热门非关系数据库的之一,使用也比较普遍,一般会用做离线数据分析来使用,放到内网的居多。由于很多公司使用了云服务,服务器默认都开放了外网地址,导致前一阵子大批 MongoDB 因配置漏洞被攻击,数据被删,引起了人们的注意, 超33000个数据库遭遇入侵勒索,同时也说明了很多公司生产中大量使用mongodb。
一个Web后端框架的轮子从处理Http请求【基于Netty的请求级Web服务器】 到mvc【接口封装转发)】,再到ioc【依赖注入】,aop【切面】,再到 rpc【远程过程调用】最后到orm【数据库操作】全部自己撸一个(简易)的轮子。
在前面的教程中,我们已经讨论了如何启动 MongoDB 服务,你只需要在 MongoDB 安装目录的 bin 目录下执行 mongodb 即可。
今天我们来完成一个使用netty进行文件传输的任务。在实际项目中,文件传输通常采用FTP或者HTTP附件的方式。事实上通过TCP Socket+File的方式进行文件传输也有一定的应用场景,尽管不是主流,但是掌握这种文件传输方式还是比较重要的,特别是针对两个跨主机的JVM进程之间进行持久化数据的相互交换。
引言: 在前面两篇文章中,我们对原生websocket进行了了解,且用demo来简单的讲解了其用法。但是在实际项目中,那样的用法是不可取的,理由是tomcat对高并发的支持不怎么好,特别是tomcat9之前,可以测试发现websocket连接达到的数量很低,且容易断开。 所以有现在的第三篇,对websocket的一种进阶方法。 什么是Netty Netty是业界最流行的NIO框架之一,它的健壮性、功能、性能、可定制性和可扩展性在同类框架中都是首屈一指的,它已经得到成百上千的商用项目验证,例如Hadoop的R
用户可视化:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示, 主体采用 AngularJS2 进行实现,部署在 Apache 服务上。(或者可以部署在 Nginx 上) 综合业务服务:主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑,通过 Spring 进行构建,对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库:项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库,主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器:项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器,通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库:项目采用 Redis 作为缓存数据库,主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务:批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现,实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务:离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现,采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务:对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度,采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务:通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集,实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务:项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件,接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务:项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统,通过接收 Kafka 中缓存的数据,通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理,并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
在本教程中,我们将介绍如何在Ubuntu 14.04上安装Graylog v1.3.x(有时称为Graylog2),并将其配置为在集中位置收集系统的syslog。Graylog是一个功能强大的日志管理和分析工具,具有许多用例,从监控SSH登录和异常活动到调试应用程序。它基于Elasticsearch,Java和MongoDB。
ES是一个分布式搜索引擎,其除了用户提供必要的通信服务外,集群间也必须保持紧密的通信联系,才能在必要的时候给出正确的结果。其则必然涉及到各种繁多且要求高的通信场景,那么如何实现高性能的通信,则是其必须要考虑的问题。
文章示例参考:早晨空腹喝水,是对还是错?https://www.toutiao.com/a6721476546088927748/
手上闲置了一台腾讯云轻量应用服务器,最近打算用docker部署一套轻量化的devops流程,用于测试自己的个人项目。
数据可能有各种格式,虽然常见的是HDFS,但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB,所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。
在akka-alpakka工具包里也提供了对MongoDB的stream-connector,能针对MongoDB数据库进行streaming操作。这个MongoDB-connector里包含了MongoSource,MongoFlow,MongoSink。我们只使用MongoSource,其它两个我们直接用mapAsyc来创造。下面是MongoSource的定义: object MongoSource { def apply(query: Observable[Document]): Sour
Graylog是一款功能强大,免费而且开源的日志管理和分析工具,可在调试应用程序时监控SSH登录和程序的异常活动。它基于Java,Elasticsearch和MongoDB开发,并为日志的集中管理和分析提供了一个舒适美观的Web界面。
使用的Netty的版本:netty-4.0.23.Final.tar.bz2 ‐ 15-Aug-2014 (Stable, Recommended)
MongoDB 如今是最流行的 NoSQL 数据库,被广泛应用于各行各业中,很多创业公司数据库选型就直接使用了 MongoDB。MongoDB一经推出就受到了广大社区的热爱,可以说是对程序员最友好的一种数据库,下面我们来了解一下它的特性。
上面的图为类继承关系图的一部分,下面针对具体的配置进行分析。本文及本系列源码都是针对es的7.5.1版本。Shard Allocation,Shard Move,Shard Rebalance会利用这些Decider,再决定是否进行分片分配,分片迁移,分片均衡等操作。
一,准备阶段 MongoDB Connector for spark是的spark操作mongodb数据很简单,这样方便使用spark去分析mongodb数据,sql分析,流式处理,机器学习,图计算。 要求: 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10 5),Scala 2.11.x 使用mongo-spark-connector_2.11 <depe
但是测试服务器上,程序跑到一半就不继续往下走了,而且,也不报错,日志里面没有任何信息。
Channel(通道)是 NIO 基本的结构。JDK的NIO包中,有Channel接口的介绍:
mongodb.jpg 开始前,建议大家去了解以下文章,当然不看也没问题: MongoDB从入门到“精通”之简介和如何安装 MongoDB从入门到“精通”之如何优雅的安装 MongoDB从入门到“精通
JDK1.7、Maven、Eclipse、SpringBoot1.5.2、mongodb3.4,Robomongo(可视化工具)
Transporter是一种用于在不同数据存储之间移动数据的开源工具。开发人员经常为诸如跨数据库移动数据,将数据从文件移动到数据库或反之亦然等任务编写一次性脚本,但使用像Transporter这样的工具有几个优点。
前几天刚给大家介绍过Spring Framework 5.3.6的最新发布内容(Spring Framework 5.3.6、5.2.14 发布)
如上图所示,左侧为基于spring-webmvc的技术栈,右侧为基于spring-webflux的技术栈,
在MongoDB中,对单个文档的操作是原子的。由于可以在单个文档结构中使用内嵌文档和数组来获得数据之间的关系,而不必跨多个文档和集合进行范式化,所以这种单文档原子性避免了许多实际场景中对多文档事务的需求。
在上述代码案例中 , 运行后 , 服务器端收到了两次 HTTP 请求 , 这里的两次请求 , 一个是请求 http://127.0.0.1:8888/ 地址资源 , 令一个是请求网站的图标 ;
MongoDB是当今非常流行的一款NoSQL数据库,本文介绍如何使用MongoDB的Java驱动来操作MongoDB。
前面一篇介绍了Java怎么去查看数据块的相关信息和怎么去查看文件系统。我们只要知道怎么去查看就行了!接下来我分享的是Hadoop的I/O操作。
快速入门实例-HTTP 服务 D实例要求:使用IDEA创建Netty项目 Netty服务器在6668端口监听,浏览器发出请求“http://localhost:6668/ 服务器可以回复消息给客户端“Hello!我是服务器5”,并对特定请求资源进行过滤 目的:Netty可以做Http服务开发,并且理解Handler实例和客户端及其请求的关系 看老师代码演示 新建HttpServer package com.dance.netty.netty.http; import io.netty.bootstrap.
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐(相似推荐)+ 基于内容的协同过滤推荐(相似推荐)+ 基于物品的协同过滤推荐(相似推荐)
MongoDB 是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前 NoSql 数据库中比较热门的一种。
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