【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的 ， 当然MongoDB也是遵循此理论的 。
2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构 ， 避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引，以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大?。?以提高写入性能 。
3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入 。
4、MongoDB已经在多个站点部署 ， 其主要场景如下：1）网站实时数据处理 。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。2）缓存 。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层 。
如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?在操作使用方面，NineData提供了简单易用的可视化界面，用户只需几分钟即可完成数据对比任务配置和查看对比结果 。此外 ， 该工具还支持一键差异修复功能，用户可以通过简单的复制粘贴即可完成不一致数据的修复 。
内存管理机制不同：Redis数据全部在内存 ， 定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法 ， 定期删除 。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现 。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘 。
文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位 ， 类似于关系数据库中的行（但是比行复杂） 。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档 。
无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失 。无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中 。
面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档 。（2）模式自由 ， 采用无模式结构存储 。
Mongodb和Mysql索引选型 1）首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树 。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率 。
如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行 。Numba 直接支持 NumPy 数组 。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库 。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组 。
python用于人工智能的方法：掌握基础Python程序语言知识；了解基础数学及统计学和机器学习基础知识；使用Python科学计算函式库和套件；使用【scikit-learn】学习Python机器学习应用 。
性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验 。
互联网如何海量存储数据?1、目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库 。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的 。
2、海量小文件存储 ， 百亿级文件高效访问 SandStone MOS基于完全分布式的数据和元数据存储架构，为海量小文件存储而生，将企业级NAS存储的千万文件量级提升至互联网规模的百亿级别，帮助企业从容应对几何级增长的海量小文件挑战 。
3、大数据采用分布式架构，需要对大量数据进行分布式数据挖掘 ， 因此必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术 。数据大致分为两类：热数据和冷数据 。热点数据：需要计算节点频繁访问的在线数据 。
【mongodb的分片原理简述 mongodb分布式算法】4、数据采集第一步，获取数据 。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等） 。在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧 。
nosql数据库有哪些1、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb 。
2、key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用： 内容缓存，处理大量数据的高负载访问 ， 也用于系统日志 。优点：查找速度快 ， 大量操作时性能高 。
3、常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等，并且不同类型的NoSQL数据库在不同的场景下都有各自的优劣势 。
4、NoSQLNoSQL数据库的四大分类键值（Key-Value）存储数据库这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据 。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署 。
北大青鸟java培训:学习Java应该了解的大数据和框架?学习框架后，我们可以更迅速、更高效地进行Web应用程序的开发，但是这远远不够，我们为了适应Linux、Maven、Redis、Dubbo、Solr、Hadoop、Spark等多种需求 ， 北大青鸟建议还需要学习更多的知识 。
Java集合框架是主要方法来描述复杂的数据结构 。而不是一个指针，Java集合框架描述数组，数组的对象是一个强大和复杂的数据结构 。
大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建 。
Spring Spring是一个开源的应用框架，它包含很多子项目比如SpringMVC ， SpringSecurity，SpringData，SpingBoot等等，几乎可以满足你项目上的所有需要 。它也是我开发Web项目的首选后端框架 。
其实学习大数据之前会先学习Java编程的 ， 如果你是零基础学习大数据技术开发建议先学习Java，昌平北大青鸟Java培训班后期会有大数据知识的拓展，如果你比较感兴趣不妨来昌平北大青鸟参加Java培训班的免费体验课程 。
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