cari
Rumahpangkalan datatutorial mysqlMongoDB Connector for Hadoop

by Mike O’Brien, MongoDB Kernel Tools Lead and maintainer of Mongo-Hadoop, the Hadoop Adapter for MongoDB Hadoop is a powerful, JVM-based platform for running Map/Reduce jobs on clusters of many machines, and it excels at doing analytics

by Mike O’Brien, MongoDB Kernel Tools Lead and maintainer of Mongo-Hadoop, the Hadoop Adapter for MongoDB

Hadoop is a powerful, JVM-based platform for running Map/Reduce jobs on clusters of many machines, and it excels at doing analytics and processing tasks on very large data sets.

Since MongoDB excels at storing large operational data sets for applications, it makes sense to explore using these together - MongoDB for storage and querying, and Hadoop for batch processing.

The MongoDB Connector for Hadoop

We recently released the 1.1 release of the MongoDB Connector for Hadoop. The MongoDB Connector for Hadoop makes it easy to use Mongo databases, or MongoDB backup files in .bson format, as the input source or output destination for Hadoop Map/Reduce jobs. By inspecting the data and computing input splits, Hadoop can process the data in parallel so that very large datasets can be processed quickly.

The MongoDB Connector for Hadoop also includes support for Pig and Hive, which allow very sophisticated MapReduce workflows to be executed just by writing very simple scripts.

  • Pig is a high-level scripting language for data analysis and building map/reduce workflows
  • Hive is a SQL-like language for ad-hoc queries and analysis of data sets on Hadoop-compatible file systems.

Hadoop streaming is also supported, so map/reduce functions can be written in any language besides Java. Right now the MongoDB Connector for Hadoop supports streaming in Ruby, Node.js and Python.

How it Works

How the Hadoop connector works

  • The adapter examines the MongoDB Collection and calculates a set of splits from the data
  • Each of the splits gets assigned to a node in Hadoop cluster
  • In parallel, Hadoop nodes pull data for their splits from MongoDB (or BSON) and process them locally
  • Hadoop merges results and streams output back to MongoDB or BSON

I’ll be giving an hour-long webinar on What’s New with the Mongo-Hadoop integration. The webinar will cover

  • Using Java MapReduce with the MongoDB Connector for Hadoop
  • Using Hadoop Streaming for other non-JVM languages
  • Writing Pig Scripts with the MongoDB Connector for Hadoop
  • MongoDB and Hadoop usage with Elastic MapReduce to easily kick off your Hadoop jobs

  • Overview of MongoUpdateWriteable: Using the result output from Hadoop to modify an existing output collection

The webinar will be offered twice on August 8:

  • 8 am PDT / 11 am EDT / 3pm UTC
  • 11am PDT / 2pm EDT / 6pm UTC

Register for the Webinar on August 8

Update: Watch the webinar recording

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan?Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan?Apr 14, 2025 am 12:18 AM

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

MySQL: Sumber dan Tutorial untuk Pengguna BaruMySQL: Sumber dan Tutorial untuk Pengguna BaruApr 14, 2025 am 12:16 AM

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Mysql dunia nyata: Contoh dan kes penggunaanMysql dunia nyata: Contoh dan kes penggunaanApr 14, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.

Perintah SQL di MySQL: Contoh PraktikalPerintah SQL di MySQL: Contoh PraktikalApr 14, 2025 am 12:09 AM

Perintah SQL di MySQL boleh dibahagikan kepada kategori seperti DDL, DML, DQL, dan DCL, dan digunakan untuk membuat, mengubah suai, memadam pangkalan data dan jadual, memasukkan, mengemas kini, memadam data, dan melakukan operasi pertanyaan yang kompleks. 1. Penggunaan asas termasuk jadual penciptaan createtable, memasukkan data memasukkan, dan pilih data pertanyaan. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan gabungan untuk Jadual Bergabung, Subqueries dan Groupby untuk Agregasi Data. 3. Kesilapan umum seperti kesilapan sintaks, jenis data yang tidak sepadan dan masalah kebenaran boleh disahpepijat melalui pemeriksaan sintaks, penukaran jenis data dan pengurusan kebenaran. 4. Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi gabungan dan menggunakan transaksi untuk memastikan konsistensi data.

Bagaimanakah InnoDB mengendalikan pematuhan asid?Bagaimanakah InnoDB mengendalikan pematuhan asid?Apr 14, 2025 am 12:03 AM

InnoDB mencapai atomik melalui undolog, konsistensi dan pengasingan melalui mekanisme penguncian dan MVCC, dan kegigihan melalui redolog. 1) Atomicity: Gunakan Undolog untuk merekodkan data asal untuk memastikan urus niaga dapat dilancarkan kembali. 2) Konsistensi: Memastikan konsistensi data melalui penguncian peringkat baris dan MVCC. 3) Pengasingan: Menyokong pelbagai tahap pengasingan, dan RepeatableRead digunakan secara lalai. 4) Kegigihan: Gunakan redolog untuk merekodkan pengubahsuaian untuk memastikan data disimpan untuk masa yang lama.

Tempat Mysql: Pangkalan Data dan PengaturcaraanTempat Mysql: Pangkalan Data dan PengaturcaraanApr 13, 2025 am 12:18 AM

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

Mysql: Dari perniagaan kecil ke perusahaan besarMysql: Dari perniagaan kecil ke perusahaan besarApr 13, 2025 am 12:17 AM

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

Apa yang dibaca oleh Phantom dan bagaimana InnoDB menghalang mereka (kunci seterusnya)?Apa yang dibaca oleh Phantom dan bagaimana InnoDB menghalang mereka (kunci seterusnya)?Apr 13, 2025 am 12:16 AM

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa