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对比MySQL,什么场景MongoDB更适用
1、对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。 在不同的引擎上有不同 的存储方式。 查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
2、默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。
3、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
4、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
5、一般情况下，使用mysql，只有大数据或者并发很高的时候才使用mongodb。还有，mysql支持事务，mongodb是不支持的。使用oracle、sql server也是不错的。
web前端开发需要掌握的几个必备技术
1、要想学好web前端开发一定要学好HTML+css、JavaScript、hack技术、css3+html5和后台语言。
2、学习HTML。这是最简单，最基本的是要掌握div、formtable、Ulli、P、跨度、字体这些标签，这些都是最常用的。学习CSS。
3、一个合格的前端工程师必须要掌握HTML、CSS和JavaScript。前端工程师要对这三门语言非常熟悉，不要求做到精通，但至少要能熟练掌握。当然了，这只是前端工程师要掌握的必备技能，想要有更好的前途发展，必须不断地提高自己。
自定义UDF函数,从hive保存到mongodb
1、自定义函数、实现UDTF一进多出功能，我们主要关心的是要继承什么类，实现什么方法。
2、function my_lower as com.example.hive.udf.Lower；上面主要描述了实现一个udf的过程，首先自然是实现一个UDF函数，然后编译为jar并加入到hive的classpath中，最后创建一个临时变量名字让hive中调用。转载，仅供参考。
3、Hive UDF函数，功能是将从Hive数据仓库查询出来的字符串进行大小写转换。Hive在GenericUDFBridge的initialize（ObjectInspector[] arguments）中通过argumentTypeInfos获得UDF对应的evaluate方法。
如何将json数据导入到Hive中
首先，将mysql数据库中的wp-posts表导出，一回偷懒了，直接用phpmyadmin的导出功能，选择csv格式导出，并选中了“删除字段中的换行符”以及“将字段名放在第一行”，保存文件名为csser.csv。
用法：get_json_object（string json_string， string path） 前面我们介绍过如何查看函数的用法 desc function get_json_object 返回值：String 说明：解析json的字符串json_string，返回path指定的内容。
通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、JSON）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。
hive中有提供一个函数get_json_object来获取json格式的数据。但是json数组，嵌套需要自定义函数处理。也可以把json当作单纯字符串来处理。使用substring_index（），regexp_extract等函数来处理。
hive select * from guo_test；OK santi you are a zhazha.12345678 在该文件夹中找到了所写入hive数据仓库的文件。
mongodb查询速度慢是什么原因
1、你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久。
2、这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率。
3、提升阶段需要恒心和耐力。完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。
4、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
