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m220和m221的區(qū)別？
M220和M221都是MongoDB的課程，主要的區(qū)別在于面向的受眾不同。
M220是一個(gè)開(kāi)發(fā)人員課程，主要覆蓋了MongoDB開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)知識(shí)和高級(jí)概念，包括查詢優(yōu)化、索引和數(shù)據(jù)建模等。 這個(gè)課程適用于想要深入了解MongoDB的開(kāi)發(fā)人員。
M221是一門(mén)運(yùn)維人員課程，主要覆蓋了MongoDB的管理和運(yùn)維內(nèi)容，包括集群的配置、備份和恢復(fù)，安全性、可靠性和監(jiān)控等。 這個(gè)課程適用于想要學(xué)習(xí)MongoDB運(yùn)維領(lǐng)域的專業(yè)人員。
一是型號(hào)不同，m220和m221羅枝鼠標(biāo)的型號(hào)是不同的。
二是款式不同，220為有線鼠標(biāo)，221為無(wú)線鼠標(biāo)。
三是性能質(zhì)量不同，220的性能質(zhì)量次，221的性能質(zhì)量好。
四是功能不同，220是臺(tái)式電腦鼠標(biāo)，221是平板電腦鼠標(biāo)。
五是顏色不同，220是黑色，221是紅色。
六是價(jià)格不同，220的價(jià)格便宜，221的價(jià)格貴。
1 m220和m221都是MongoDB的課程，但它們的內(nèi)容有所不同。
2 m220主要講解MongoDB的基本概念、查詢語(yǔ)言、數(shù)據(jù)建模、索引優(yōu)化等知識(shí)點(diǎn)，適合初學(xué)者。
3 m221則是更高級(jí)的課程，涵蓋了MongoDB的分片、副本集、事務(wù)、安全等方面的內(nèi)容，適合有一定MongoDB基礎(chǔ)的人群。
4 另外，m221的課程難度相對(duì)于m220更大，需要更多的時(shí)間和精力去學(xué)習(xí)和掌握。
大數(shù)據(jù)怎么做？
1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端(Web、App或者傳感器形式等)的 數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶 來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間 進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。
2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理
雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這 些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使 用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。
導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。
3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析
統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。
統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。
4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘
到此，以上就是小編對(duì)于mongodb的分片方式的問(wèn)題就介紹到這了，希望這2點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
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