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MongoDB自动分片介绍
1、MongoDB的分片机制能够帮助你将你的数据库划分到多个服务器，通常在生产环境中可以将数据集划分到多个副本集中。但分片最好在数据库建立早期划分，因为一旦你的数据大于512GB那么分片划分就不是那么容易了。
2、MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。
3、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。
4、MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。
5、自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言。
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内容简介：《深入学习MongoDB》分两部分，分别对应OReilly公司出版的Scaling MongoDB 50Tips and Tricks for Mongo DB Developers两《深入学习MongoDB》的内容。
本书分两部分，分别来自O’Reilly的《MongoDB扩展技术》与《MongoDB开发技巧50例》两书。
链接： https：//pan.baidu.com/s/18PH6Y1e3Im-ItDVidI0Inw 提取码：HXNW 《剧名》百度网盘高清资源免费在线观看：《MongoDB权威指南》是2011年人民邮电出版社出版的图书，作者是霍多罗夫，（美） 迪洛尔夫。
数据库应用占到了计算机应用的70%，像计算机程序设计、网页设计、数据存储都用到了它，它有很多的产品，比如：access，SQL server，MySQL，Oracle等的。
大数据如何入门
如果没时间，就把最常用的命令自己敲敲，网上有对应的总结，自己很容易搜到。一定要自己敲敲。第二模块：大数据框架 Hadoop：重点学，毕竟大数据是以Hadoop起家的，里面就HDFS，MapReduces，YARN三个模块。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。
从以上就能看出来，大数据工程师需要掌握的技能是很多的，初学者学大数据的话，最好是参加专业的培训，这是最省时省力效率最高的办法。
学习计算机编程语言。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单，因为需要掌握一门计算机的编程语言，计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。学习大数据相关课程。一般就可以进行大数据部分的课程学习了。实战阶段。
针对大数据主要的4个特征我们需要考虑以下问题：数据来源广，该如何采集汇总？，对应出现了Sqoop，Cammel，Datax等工具。数据采集之后，该如何存储？，对应出现了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存储系统。
