本文目录一览：
大数据培训哪里好?
1、黑马程序员是一家知名的IT互联网技术培训机构，而千锋教育在多个方面相较之下更具优势。更系统全面的学习资料，点击查看千锋教育作为IT互联网技术培训的领军机构，一直以来致力于为学员提供高质量的培训课程和实践机会。
2、作为一家专业的IT互联网技术培训机构，千锋教育在大数据培训方面拥有丰富的经验和卓越的口碑。我们相信选择千锋教育会是您学习大数据的最佳决策。
3、更系统全面的学习资料，点击查看千锋教育的大数据培训课程具有以下优势： 专业的教学资源和师资团队：千锋教育拥有一支经验丰富、知识渊博的师资团队，他们将为学员提供高质量的教学和指导。
如何实现mongodb中的sum汇总操作?
1、mongo中的高级查询之聚合操作（distinct，count，group）distinct的实现：count的实现 group的实现 （1）.分组求和：类似于mysql中的 select act，sum（count） from consumerecords group by act （2）.分组求和，过滤。
2、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$collStats 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$collStats使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$facet操作。说明：在同一组输入文档的单一阶段中处理多个聚合管道。
3、而MongoDB数据的基本单元是BSON文档，在键值中有指向不定类型值的键，MongoDB拥有即时查询，但不支持联结操作，简单的键值存储只能根据单个键来获取值，不支持事务，但支持多种原子更新操作。
Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能
1、基本上没有机会在RAM中进行reduce，相反，它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘，然后按顺序读取并进行reduce。使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。
2、我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业。
3、MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的。
4、MongoDB提供三种方式来执行聚合操作：aggregation pipeline、map-reduce function、single purpose aggregation methods。MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的。
求助,关于利用hadoop的mapreduce分析mongodb的问题
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapReduce、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。
Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。
图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。 图1 用于实时分析的MongoDB架构 MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
如何在Mongodb集合中统计去重之后的数据
1、MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的。
2、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。
3、如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。
