背景: 公司核心业务库现存在MongoDB中,分布在6台MongoDB节点.现面临如下问题: 1.最大的一张表有10多个G,MongoDB在查询方面尚能胜任,但是涉及到复杂计算时会比较吃力. 2.MongoDB中有三张表,分别记录了最终用户在三个不同系统(电话,游戏,桌牌等)的行为,需要按用户汇聚成一张表. 考虑到MongoDB集成Hadoop来获得计算能力,先要让hadoop能访问到MongoDB中数据,下面讨论各个方案: 一)一个不安全的方案--MongoDB-connector for h

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

NoSql 简介: COUCH DB REDIS MONGODB NEO4J HBASE BIGTABLE 存储非结构化数据 索引多:单键,多键,数组,全文,2D. MonggoDB数据类型: null,boolean ,没有int 型,内嵌文档, secureCRT  :http://lan-hai.iteye.com/blog/1786897 熔断器设计模式: http://www.cnblogs.com/shanyou/p/CircuitBreaker.html

An interesting trend has been developing in the IT landscape over the past few years.  Many new technologies develop and immediately latch onto the "Big Data" buzzword.  And as older technologies add "Big Data" features in an attempt t

长期以来,我每开个系列,只有兴趣写一篇,很难持之与恒.为了克服这个长久以来的性格弱点,以及梳理工作半年的积累.最近一个月会写两篇关于Mongo在地理大数据方面的实践和应用,一篇关于推荐系统的初期准备过程,一篇用户行为矩阵的可视化.希望能够立言为证,自我监督. 1.驱动准备 言归正传,前文MongoDB集群部署完毕之后,CRUD就是主要需求.NoSQL与普通关系数据库不同的是,避免采用ORM框架对数据库做操作,这样会带来明显的性能下降[1].使用原生的Driver是一个较为合理的选择,Mongo支

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象.很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”.稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化.假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中.你可以使用这三种配置完成很多同养的事情. ES是否可以作为一个NoSQL数据库?粗看,这句话说的不太对,但是这是一个合理的场景.类似地,M

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象.很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”.稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化.假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中.你可以使用这三种配置完成很多同养的事情. ES是否可以作为一个NoSQL数据库?粗看,这句话说的不太对,但是这是一个合理的场景.类似地,M

一.引言: 互联网的发展和电子商务平台的崛起,催生了大数据时代的来临,作为大数据典型开发框架的MongoDB成为了No-sql数据库的典型代表.MongoDB从入门到精通你不得不知的21个为什么专为大数据时代,大数据应用系统系统分析.架构设计和平台开发人员而准备.希望能够为大家起到提纲挈领,指明大家学习目标和方向的作用. 一.正文 n1.MongoDB概述   1.1 MongoDB为何而生?   1.2 MongoDB有哪些技术特点?为何适应大数据时代的发展?   1.3 MongoDB不是万

Hadoop集成   长期以来,我每开个系列,只有兴趣写一篇,很难持之与恒.为了克服这个长久以来的性格弱点,以及梳理工作半年的积累.最近一个月会写两篇关于Mongo在地理大数据方面的实践和应用,一篇关于推荐系统的初期准备过程,一篇用户行为矩阵的可视化.希望能够立言为证,自我监督. 1.驱动准备 言归正传,前文MongoDB集群部署完毕之后,CRUD就是主要需求.NoSQL与普通关系数据库不同的是,避免采用ORM框架对数据库做操作,这样会带来明显的性能下降[1].使用原生的Driver是一个较为合

1.添加依赖 hadoop和mongodb的连接器 <dependency> <groupId>org.mongodb.mongo-hadoop</groupId> <artifactId>mongo-hadoop-core</artifactId> <version>1.4.2</version></dependency> java连接mongodb连接器 <dependency> <gro

近期工作调动.打算补一下大数据处理的知识.可能会陆续涉及hadoop.mongodb.ddbs等. 首先Apache提供二进制的Hadoop版本号是32位的.在启动时总是有警告,所以想自己编译一遍.部分内容来源于网络. 0.环境说明: 操作系统环境: ububtu 14.04 LTS 64位操作系统 JDK环境: java version "1.7.0_55" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_55-b13) Java HotSp

  容器并不是一个全新的技术,但这并不妨碍Docker如风暴一样席卷整个世界. 如果你在IT圈里,你一定听说过Docker.就算与其他热门技术,如:Puppet/Chef,Hadoop或者MongoDB放在一起,Docker仍然让你耳目一新. 不过就算Docker现在怎样的如日中天,这并不意味着它一定适合你.就如同我在这篇 Tech Pro Rearch 的分析文章中读到的一样,“对于是否要采用Docker作为企业的未来技术方向,你需要的是谨慎!” 在你决定尝试Docker之前,先了解以下这10

首先不得不服Spring这个宇宙无敌的开源框架,几乎整合了所有流行的其它框架,http://projects.spring.io/spring-data/从这上面看,当下流行的redis.solr.hadoop.mongoDB.couchBase... 全都收入囊中.对于redis整合而言,主要用到的是spring-data-redis 使用步骤: 一.pom添加依赖项 <dependency> <groupId>org.springframework.data</group

首先不得不服Spring这个宇宙无敌的开源框架,几乎整合了所有流行的其它框架,http://projects.spring.io/spring-data/从这上面看,当下流行的redis.solr.hadoop.mongoDB.couchBase... 全都收入囊中.对于redis整合而言,主要用到的是spring-data-redis 使用步骤: 一.pom添加依赖项 <dependency> <groupId>org.springframework.data</group

--Author:Leshami --Blog    :http://blog.csdn.ne/leshami 说起DBA,全称是Database Administrator,不是Doctor of Business Administration,千万不要误解,那可是天壤之别!尽管如此,很多人依然认为有着神秘的面纱,高深莫测,花环簇拥,是收入丰厚的一族人.实则不然,DBA说白了就一修理工.修理啥呢,不是车床机床,也不是修理啥精密仪器,修理的是数据库,仅此而已.DBA这个行业同样也经历了由萌芽,发

docker – 你应该知道的10件事   容器并不是一个全新的技术,但这并不妨碍Docker如风暴一样席卷整个世界. 如果你在IT圈里,你一定听说过Docker.就算与其他热门技术,如:Puppet/Chef,Hadoop或者MongoDB放在一起,Docker仍然让你耳目一新. 不过就算Docker现在怎样的如日中天,这并不意味着它一定适合你.就如同我在这篇 Tech Pro Rearch 的分析文章中读到的一样,“对于是否要采用Docker作为企业的未来技术方向,你需要的是谨慎!” 在你决

近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域.所谓金融量化,就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现.量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关

资源来源于http://www.cnblogs.com/Leo_wl/category/246424.html RabbitMQ 安装与使用 摘要: RabbitMQ 安装与使用 前言 吃多了拉就是队列,吃饱了吐就是栈 使用场景 对操作的实时性要求不高,而需要执行的任务极为耗时:(发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志) 存在异构系统间的整合: 安装 下载 Erlang 安装完确定ERLANG_HOME环境变量是否添加,否则:Se阅读全文 posted @ 2017-03-19

本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题.学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源.虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼. 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言.这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前

为什么需要NoSQL? 互联网自扩大规模来一直面临3个问题 1.High performance高并发 一个网站开发实时生成动态页面可能会存在高并发请求的需求,硬盘IO已经无法接受 2.Huge Storage高存储 用户数据太多,业务变复杂(类似qq,淘宝的功能变多),就连bat公司等也面临高存储访问需求 3.High Scalability&&High Availability高扩展和高应用性 web server和app server无法通过进行添加更多硬件和服务节点来扩展和负载能力