原文来自于:http://www.csdn.net/article/2014-09-01/2821485-how-to-perform-fuzzy-matching-with-mongo-connector   摘要:短短两年,Mongo Connector取得了突破性的进展,用户已经可以通过它完成连接器两边的同步更新.而基于这个特性,其他工具针对MongoDB内存储文件的实时操作也成为可能. [编者按]本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师,他展示了Mongo…

部署准备 python-3.6.4-amd64.exe mongodb-win32-x86_64-3.4.6-signed.msi  (如果已经安装可以忽略) 注意点! 之前我写的一篇文章用的是elasticsearch 6.0版本的.但是mongo connector只支持到5.x版本,因此我选用了5.5版本. 另外mongodb作为副节点不可有额外的数据库,使用前请保证清空. Mongodb副本集搭建(已搭建可忽略) 步骤1:在两台服务器上安装好 mongodb-win32-x86_64-3…

ElasticSearch有一个叫做river的插件式模块,可以将外部数据源中的数据导入elasticsearch并在上面建立索引.River在集群上是单例模式的,它被自动分配到一个节点上,当这个节点挂掉后,river会被自动分配到另外的一个节点上.目前支持的数据源包括:Wikipedia, MongoDB, CouchDB, RabbitMQ, RSS, Sofa, JDBC, FileSystem,Dropbox等.River有一些指定的规范,依照这些规范可以开发适合于自己的应用数据的插件.…

本文主要实现将Elasticsearch中的索引数据Index同步到Mongodb中的集合collection中. 0.前提 1)已经安装好源数据库:elasticsearch V2.X; 2)已经安装好目的数据库:Mongodb; 3)已经安装好logstash及相关插件logstash-output-mongodb Google.Statckoverflow上充斥着mongdb到elasticsearch同步的文章和问题,而反过来,elasticsearch到mongodb同步的操作做的少之…

转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/114639152 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 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.Elasticsearch 是一个高效强大的大数据搜索引擎.它的 Speed, Scale 及 Relevance 是很多数据库不具…

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath…

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变…

官网地址:https://www.mongodb.com/products/bi-connector 它目前包含两个组件: mongosqld:mongosqld接受来自SQL客户端的传入请求,并将这些请求代理到mongod或mongos实例. mongodrdl: 根据一个或多个MongoDB的集合(collection,类似于表),生成一个Schema,交将它写入.drdl文件中 安装 安装包下载地址:https://www.mongodb.com/download-center#bi-co…

Elasticsearch和MongoDB分片及高可用对比 本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当…

Why Spark with MongoDB? 高性能,官方号称 100x faster,因为可以全内存运行,性能提升肯定是很明显的 简单易用,支持 Java.Python.Scala.SQL 等多种语言,使得构建分析应用非常简单 统一构建 ,支持多种数据源,通过 Spark RDD 屏蔽底层数据差异,同一个分析应用可运行于不同的数据源: 应用场景广泛,能同时支持批处理以及流式处理 MongoDB Spark Connector 为官方推出,用于适配 Spark 操作 MongoDB 数据:本文…