作为使用过MySQL或者之前MongoDB数据库的同学，应该很容易理解，绝大部分的电商、银行、社交平台的数据库敏感字段都会考虑加密处理。例如：支付宝、微信、微博账号的密码、账户余额、银行卡账号、授权码等等。一些商品的进货价格，供货商联系方式等。
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
MongoDB是一种开源的文档式数据库系统，它使用类似于JSON的格式来存储和表示数据。Java是一种流行的高级编程语言，它被广泛用于开发Web应用程序、企业应用程序和移动应用程序等。
MongoDB是一种面向文档的非关系型数据库系统，采用BSON这种类似JSON的数据结构存储。在前面博客的学习中，我们知道了MongoDB的一些特性和优势，MongoDB是一种分布式的数据库系统，可以存储大量数据，并保证高性能，然后其底层结构是怎么样的？通过本博客可以先简单了解一下，因为MongoDB的底层原理相对比较杂，而且网上博客并不多，所以先进行简单的了解熟悉。
MongoDB的安装程序有32位和64位。32位安装程序非常适合开发和测试环境。但对于生产环境，最好使用64位安装程序。当然，还可以限制MongoDB中可以存储的数据量。
原标题：Spring Data MongoDB参考文档二(内容来源：Spring中国教育管理中心）
点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ GridFS是用于存储和检索超过16 MB大小限制的BSON文档文件的规范。 注意 GridFS 不支持多文档事务 相较于将一个文件存储在单条文档中，GridFS将文件分为多个部分或块[1]，并将每个块存储为单独的文档。默认情况下，GridFS使用的块默认大小为255kB；也就是说，除最后一个块，GridFS会将文件划分为255 kB的块。最后一个块只有必要的大小。同样，最后的那个块也不会大于默认的块大小，仅使用所需的空间以及一些其他元数据。 Grid
Python是一种强大的编程语言，广泛用于各种领域的开发。而MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，用于存储非结构化数据。在Python中使用MongoDB进行数据查询和操作，可以快速地构建高效的应用程序。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
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：
生产环境最佳实践 1.linux 系统： 1】关闭文件系统/分区的atime 选项 Vi /etc/fstab 在对应的分区项后面添加noatime ,nodiratime LABEL=/1 / ext3 defaults 1 1 LABEL=/data1 /data ext4 defaults,noatime,nodiratime 1 2 2】设置文件句柄４ｋ＋，目前该配置已经集成到启动脚本中。 Vi /etc/security/limit.conf * soft nproc 65536
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
MongoDB，被归类为NoSQL数据库，是一个以类JSON格式存储数据的面向文档的数据库系统.MongoDB在底层以名为bson的二进制编码格式表示JSON文档，MongoDB bson实现是轻量级、快速和高度可遍历的。这意味着MongoDB为用户提供了JSON文档的易用性和灵活性，以及轻量级二进制格式的速度和丰富性。其实在我看来在很多场景中MongoDb都可以取代关系型数据库。
在 Reactive 越来越流行的今天，传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了，为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断，总结一下主要有以下几点：
学习mongodb，试着翻译写，英语能力有限，希望大家指正，不顺畅地方大家担待，会后续翻译后面内容；
在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。
在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程九(内容来源：Spring中国教育管理中心）
Python 需要一个 MongoDB 驱动程序来访问 MongoDB 数据库。我将使用 MongoDB 驱动程序 PyMongo
对于使用MongoDB的新人来说，它是一个NoSQL的文档数据库。 文档包括一组键值对并且是MongoDB中的基本数据单元。 它绝对是现在最受欢迎的nosql数据库之一。 它广泛接受并适合各种用途（尽管不是全部）。 在这篇文章中，我想简要介绍一下我过去几年因使用MongoDB的经验而总结的它好的地方、不好之处及拙劣的地方。 好的地方 以下是关于MongoDB的一些好的东西。 灵活的数据模型 在今天动态的用例和每一个变化中的应用程序中，拥有灵活的数据模型是一个福音。灵活的数据模型意味着没有预定义的模式，并且文
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的额表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
mongodb11天之屠龙宝刀（三）基本操作：增删改查与mysql对比 原文连接：直通车
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。
MongoDB以下内容列出了运行事务的一些生产注意事项。无论是在副本集还是分片集群上运行事务，这些都适用。要在分片集群上运行事务，另请参阅生产注意事项（分片集群）来了解专门针对分片集群的额外注意事项。
3.6版本起，默认使用localhost(127.0.0.1),多个ip使用逗号分隔：localhost,198.51.100.1 除去部分2.6 RPM安装包是本地外，其余版本默认是All interfaces.
mongodb11天之屠龙宝刀（三）基本操作：增删改查与mysql对比 基本概念_id和ObjectId： 1._id MongoDB 中存储的文档必有一”_id” 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个ObjectId 对象。在一个集合里面，每个文档都有唯一的”_id” 值，来确保集合里面每个文档都能被唯一标识。如果有两个集合的话，两个集合可以都有一个值为123 的”_id” 键，但是每个集合里面只能有一个”_id” 是123 的文档。 2. ObjectId ObjectId 是”
在这个MongoDB教程中，我们将解释如何在CentOS 7上安装数据库，然后提供一些基本特性和功能的简短指南。
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。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十三(内容来源：Spring中国教育管理中心）
例如，map 是一个转换操作，传递给每个数据集元素一个函数并返回一个新 RDD 表示返回结果。另一方面，reduce 是一个动作操作，使用一些函数聚合 RDD 的所有元素并将最终结果返回给驱动程序（尽管还有一个并行的 reduceByKey 返回一个分布式数据集）。
在本数据库教程中，我们将一步步指导您在Ubuntu 16.04上安装MongoDB，然后再介绍MongoDB一些基本特性和功能。
在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序，包括C＃，Java，NodeJS，Go，R，Python，Ruby等等。
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。
MongoDB是一个面向文档的数据库，它以BSON（Binary JSON）格式存储数据。与关系型数据库不同，MongoDB没有固定的表结构，允许存储不同结构和类型的数据。这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据，如日志、社交媒体数据等。
你有没有MongoDB数据库的性能问题？常见的情况是运行查询时突然出现性能问题。显而易见的第一个解决方案是，“让我们创建一个索引！” 虽然这在某些情况下有效，但在尝试优化MongoDB时还需要考虑其他选项。
MongoDB为文档集合中的任何字段提供完整的索引支持 。默认情况下，所有集合在_id字段上都有索引，应用程序和用户可以添加其他索引以支持重要的查询和操作。
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。
当您正在考虑为新的深度学习项目选择何种数据库时，您可以访问这个链接所对应的帖子(https://www.mongodb.com/blog/post/deep-learning-and-the-artificial-intelligence-revolution-part-3 )。在您选择数据库之前，以了解更多需要考虑的关键事项。
是在抱歉，本应该周五是其他数据库，周一到周四都是 postgresql , mysql ，但目前的状态下，（都不知道今天是星期几）暂时不在准守这样的设置，以后待稳定后，在恢复原来的“人设”。
Node.js 是一种基于 JavaScript 的服务器端编程语言，而 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库。Node.js 可以与 MongoDB 集成，从而创建强大的 Web 应用程序。本文将详细介绍如何使用 Node.js 连接和操作 MongoDB 数据库。
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
原标题：Spring Data MongoDB参考文档(内容来源：Spring中国教育管理中心）
我们使用 MySQL 等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。 但在分布式环境下，尤其是在分库分表以后，单纯的自增主键会产生冲突，需要考虑如何生成唯一 ID。 这一点上，mongodb 预先考虑到并采取措施保证了分布式环境中生成的 id 的唯一性。 那么，mongodb 是如何做的呢？这么做有什么好处，又有什么不足呢？本文我们就来介绍一下。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程八(内容来源：Spring中国教育管理中心）
Spark是一个快速、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一个统一的编程模型，可以处理各种数据源，包括Hadoop HDFS、Hive、Cassandra、HBase等。本文将介绍Spark的基本概念和使用方法，帮助初学者快速入门。
作者：Kumar Chinnakali 译者：java达人 来源：http://dataottam.com/2016/01/10/self-learn-yourself-apache-spark-in-21-blogs-3/（点击文末阅读原文前往） 一、 Spark项目最初由加州大学伯克利分校AMP实验室的Matei在2009年发起，并在2010年根据BSD协议开源。2013年，该项目捐献给Apache软件基金会，转为Apache2.0 协议。2014年二月，Spark成为Apache重点项目。201
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