1.《GDPR: Impact to Your Data Management Landscape:Part 3 》
将数据存储在数据库中是当今企业的基础。客户信息，订单历史记录，产品定价，物联网传感器数据等，都以备将来使用。但是，仅存储数据不足以形成市场竞争优势，我们也必须能够分析数据。分析数据有很多选择，可以通过各种方式实现。如果您有需要在MongoDB中进行可视化分析的数据，MongoDB图表是一个很棒的选项。
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性，是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念，带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler，DRS),可以动态地分配和平衡计算容量，将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率，智能分配资源，允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。 以往，vSphere DRS一直处于被动状态——它会对虚拟机工作负载的任何更改作出反应，并迁移虚拟机以在不同主机间分配负载。 在vSphere 6.5中，借助VMware vCenterServer®与VMwarevRealize®Operations™（vROps）配合使用，DRS可以根据可预测的未来工作负载变化采取行动。 这有助于DRS主动地迁移虚拟机并在集群中腾出空间以适应未来的工作负载需求。例如，如果您的虚拟机工作负载每天上午9点会达到高峰，预测性的DRS将能够基于来自vROPs的历史数据预先检测到此模式，并且可以使用以下任一技术来准备群集资源： •将虚拟机迁移到不同的主机以适应未来的工作负载并避免主机过度使用。 •使用VMwarevSphere®分布式电源管理（DPM）从备用模式恢复新主机以适应未来需求。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration > Monitoring for MongoDB
MongoDB在Rust方面拥有长时间的研究。早在2013年，两名实习生就针对Rust 0.7的数据库编写了原型Rust驱动程序，但是由于Rust语言发展迅速，并且当时进rust行了重大更改，因此这套代码最终被淘汰。
近日， MongoDB CEO Dev Ittycheria做客CNBC最当红的节目Mad Money，与主持人Jim Cramer（著名华尔街资金管理人）一起向观众分享始终高速发展的MongoDB公司的客户及合作伙伴情况，从而为节目观众提供持股建议。
在MongoDB的引领下，大量新的文档型数据库在过去的十年里相继面世，传统数据库也都纷纷增加了文档功能。2017年，微软在 Cosmos 数据库(曾经被命名为“DocumentDB”)的基础上添加了MongoDB API 层，最近亚马逊又推出了DocumentDB，在其 Aurora 技术的基础上提供了MongoDB 查询语言的一个子集。文档模型，尤其是 MongoDB API，正在蓬勃迅猛发展。
MongoDB数据库默认的管理工具是（CLI）Shell命令行，对于专业的DBA来说比较容易上手，但是对于普通人员GUI可视化工具更方便使用。我们就来介绍13个好用的MongoDB可视化工具。MongoDB官方提供了社区版的Compass，可以独立安装使用，也提供了云服务器版本MongoDB Atlas。商业版本的MongoDB必须购买其订阅。MongoDB Atlas旨在在AWS，Azure和Google Cloud等云平台上运行。阿里云MongoDB数据库也提供了基于Web的管理工具。免费使用。MongoDB自带的Shell命令行工具，大家应该很熟悉了。
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题，我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西，原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了，相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的，但是我错了，截止到现在，传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水，时代不同了，不会MOGNODB 的DBA，如同你吃饭，只有刀叉，没有筷子，筷子更简单，更多变，适应的场景和变化更多，所以这是一个必备的技能，REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角，不信你可以看看招聘信息。
在技术社区混了这么长时间，因为一些常见的技术问题反复被问到，总是想写写文章把它们讲清楚。无奈很多时候看似基础的技术问题背后都隐藏着很深的原因，想要一次性说清楚太花时间，而平时又没有很多时间能花在上面（主要是懒），所以产生了写一系列文章的想法，讲讲我或我的客户使用MongoDB过程中经常遇到的各种“坑”。话虽如此，难者不会会者不难，希望看了这些讲解你就不再认为这些是“坑”了。
波士顿动力公司最著名的产品是它的机器狗Spot，这是一种可以在多种环境下工作的机器，从海上石油钻井平台到地下矿井。
YugabyteDB 2.0版本的核心功能之一是与PostgreSQL兼容的YugabyteDB SQL（YSQL）API。在这篇文章中，我们将从性能和可扩展性两个方面，比较YSQL与其他两个兼容PostgreSQL的分布式SQL数据库——Amazon Aurora PostgreSQL和CockroachDB。 SQL基准测试表明，YSQL的可扩展性是Amazon Aurora能达到的最大吞吐量的10倍。此外，对于类似的硬件配置，YSQL和Amazon Aurora相比，吞吐量提高了近2倍，延迟却只有
在某些情况下，结构末端的划分不会很直观。 可能是因为价格行为产生了不清晰的行情。 在这种情况下，使用成交量分布来确定价值区域（VAH 和 VAL）的高低区是非常有用的
在《Java微服务》一书中，我们使用 Spring Cloud，它提供使微服务非常容易地开发所需的所有工具和平台。Spring Cloud使用 Netflix开放源码软件（ OSS）。让我们探讨 Netflix OSS——一个完整的软件包。
问题导读 1.Atlas中实体具体指什么？ 2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义？ 3.如何验证元数据收集？ 在Cloudera Streaming Analytics中，可以将Flink与Apache Atlas一起使用，以跟踪Flink作业的输入和输出数据。 Atlas是沿袭和元数据管理解决方案，在Cloudera Data Platform上受支持。这意味着可以查找，组织和管理有关Flink应用程序以及它们如何相互关联的数据的不同资产。这实现了一系列数据管理和法规遵从性用例。 有关Atlas的更多信息，请参阅Cloudera Runtime文档。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 为Flink创建Atlas实体类型定义 在提交Flink作业以收集其元数据之前，需要为Flink创建Atlas实体类型定义。在命令行中，需要连接到Atlas服务器并添加预定义的类型定义。还需要在Cloudera Manager中为Flink启用Atlas。 验证元数据收集 启用Atlas元数据收集后，群集上新提交的Flink作业也将其元数据提交给Atlas。可以通过请求有关Atlas挂钩的信息来在命令行中使用消息验证元数据收集。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 在向Atlas提交更新时，Flink应用程序会描述自身以及用作源和接收器的实体。Atlas创建并更新相应的实体，并从收集到的和已经可用的实体创建沿袭。在内部，Flink客户端和Atlas服务器之间的通信是使用Kafka主题实现的。该解决方案被Atlas社区称为Flink挂钩。
大学主要学的是c#、.NET开发 … ，每次上课的时候都感觉听懂了，但过两天几乎都忘了，每次期末做项目的时候，自己几乎是在Ctrl c + Ctrl v ，就感觉自己始终是云里雾里的。
Apache Atlas使用各种系统并与之交互，为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息。通过适当地选择和配置这些依赖关系，可以使用Atlas实现高度的服务可用性。本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态，包括其功能和当前限制，以及实现此高级别可用性所需的配置。
学习使用 MongoDB 官方提供的免费云数据库，初学者的学习利器，手把手图文教程。
以下教程为使用MongoDB安装向导在Windows上安装MongoDB社区版 4.0。如要使用命令行（cmd.exe）运行 msiexec.exe进行安装，请参阅 使用msiexec.exe进行安装。
你是否想知道如何在手机上设置全局代理，使用过程中又是否安全呢？今天我就来和大家聊聊全局代理如何设置来保障它的安全性，让你玩转网络的同时也能保护隐私！
到时候想通过 $type 来指定某个数据类型的时候可以用序号，而不用敲完整的字符串
编辑 | 排版 | 制图 | 测试 | ©瑞哥 此文用时0小时20分钟，原创不易，坚持更不易，希望我的每一份劳动成果都可以得到大家的一个【好看】 静态路由配置 1.1 拓扑 去包路由：PC1--->P
8月29日开幕的2019世界人工智能大会上，国内AI同传领域的领军代表腾讯同传为大会提供同传服务，同时现场服务的还有讯飞听见。
在网络开发中，我发现有很多同学对一个基础问题始终是没有彻底搞明白。那就是一台服务器最大究竟能支持多少个网络连接？我想我有必要单独发一篇文章来好好说一下这个问题。
〇，numpy简介 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。 大部分底层代码用C语言编写，运行速度快。 强有力支持向量化编程风格，有效替代循环。 相对于python有更加丰富的数据类型。 numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc 本节我们介绍matrix二维矩阵。matrix概要如下。 matrix对象和matlab中的矩阵更相似，始终是二维的。 使用array做逐元素运算更加简洁，使用matrix做矩阵运算更加简洁。 除非有大量的矩阵运算，否则应尽量使用array。
在使用react开发网站时，使用事件监听是常有的事情，但是有时候你会发现一个问题，就是这个state有时候不更新，始终是一个值，让人很是费解。下面我们来看一下下面这个案例
Vitess自2011年以来一直为YouTube的所有数据库流量提供服务，目前已被许多企业采用，以满足其生产需求。
Fayson在CDP7.1.1 的使用过程中，发现在使用Hive SQL 中默认无法修改Hive 的资源池，只能提交到defalut 或者 root.hive 队列下，而且显示的提交用户都是hive。这对于一个生产环境中的资源池管理是致命的缺陷，本文主要介绍在CDP7.1.1中如何配置用户的Hive SQL 的资源池队列
MongoDB到现在已经走过了12个年头了。就在今天刚刚发布了5.0版本。来看一下新版本发布了哪些新功能和特性~官方选择从4.4直接跳到5.0可能也是为了表达出该版本变化比较大（调整了发布节奏）的含义。
今天在使用远程连接时遇到了一个错误，始终是无法连接到远程的服务器上面，提示信息如下：出现身份验证错误，要求的函数不受支持，这可能是由于CredSSP加密数据库修正。若要了解详细信息。。。。不在向下描述了，提示的信息就是这样的。
在完成应用系统开发并上线运行后，你就可以让全世界分享自己的工作成果了。在召开系统发布会之前，应密切关注数据库的运行性能。数据库监控是生产准备环节的必要组成部分，但在预备发布阶段很容易被忽视。
许多用户需要他们的Elasticsearch集群始终可用。而这些用户中的很多人也希望在新版本发布时升级他们的Elasticsearch环境，这样他们就可以利用所有的新特性和功能。随之，管理员最终会在生产中满负荷运行的情况下升级Elasticsearch。这听起来好得不像真的？好吧，Elasticsearch是为零停机升级而设计的，但在满负荷的同时升级Elasticsearch引擎确实需要一些知识和准备。
MongoDB中的关键概念之一是数据库管理。当涉及到数据库管理时，安全性，备份，对数据库的访问等重要方面都是重要概念。
前言：最近恰逢毕业季，千千万万的学生党开始步入社会，告别象牙塔似的学校生活。往往在人生的各个拐点的时候，情感丰富，感触颇深，各种对过去的美好的总结，对未来的展望。与此同时，也让诸多的老“园”工看完这些小年轻的文章后感触良多，不禁也要写上几笔，所以就出来了很多类似“毕业两年小记”、“毕业五年有感”…… 可能就是某篇博文的一句话，某碗心灵鸡汤就拨动了你心里的那根尘封已久的弦，让你情不自禁的点了个赞，还忍不住的要在下面评论区留下自己此刻心潮澎湃的印记。 我今天不是来送鸡汤的，鸡汤虽好，可不要贪杯哦。 正文
k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。
共享主机是在云中部署MongoDB的最具成本效益且易于设置的选项之一，并被全球数千家公司用于托管其数据库。在这篇文章中，我们概述了使用共享MongoDB主机的五大好处，以帮助您确定它是否适合您的业务。
一个无限制的数据湖为智能行动提供动力: 存储和分析PB级大小的文件和数以万亿计的对象 开发大规模并行程序简单 调试和优化您的大数据程序轻松 企业级安全，审计和支持 在几秒钟内开始，即刻扩展，按工作付费 基于YARN，专为云计算而设计 Azure Data Lake包含了使开发人员，数据科学家和分析人员能够轻松存储任何大小，形状和速度的数据，并跨平台和语言进行所有类型的处理和分析所需的所有功能。它消除了摄取和存储所有数据的复杂性，同时使得批处理，流式处理和交互式分析更快速地启动和运行。 Azure Dat
Node.js进程管理器是一个有用的工具，可以确保Node.js进程或脚本连续（永久）运行，并使其能够在系统引导时自动启动。
主从复制和副本集区别 主从集群和制本集最大的区别就是副本集没有固定的“主节点";整个集群会选出一个主节点当其挂掉后，又在剩下的从节点中选中其他节点为"主节点"。副本集总有一个活跃点(主primary和一 个或多个备份节点(从secondary)。
MongoDB由C/C++开发，是一种强大、灵活、可扩展的数据存储方式。它扩展了关系型数据库的众多有用功能，例如：辅助索引、范围查询和排序。MongoDB还内置了对MapReduce式聚合的支持，以及对地里空间索引的支持。
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