当前播放: 47 | MongoDB + Spark实时大数据
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课程目录
第一章:MongoDB再入门 (12讲)
01 | 课程介绍
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02 | 内容综述
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03 | 认识文档数据库MongoDB
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04 | MongoDB特色及优势
免费
05 | 实验:安装MongoDB
免费
06 | MongoDB基本操作
07 | 实验:Hello World程序开发
08 | 聚合查询
09 | 实验:聚合查询
10 | 复制集机制及原理
11 | 实验:搭建MongoDB复制集
12 | MongoDB全家桶
第二章:从熟练到精通的开发之路 (12讲)
13 | 模型设计基础
14 | JSON文档模型设计特点
15 | 文档模型设计之一:基础设计
16 | 文档模型设计之二:工况细化
17 | 文档模型设计之三:模式套用
18 | 设计模式集锦
19 | 事务开发:写操作事务
20 | 事务开发:读操作事务之一
21 | 事务开发:读操作事务之二
22 | 事务开发:多文档事务
23 | Change Stream
24 | MongoDB开发最佳实践
第三章:分片集群与高级运维之道 (16讲)
25 | 分片集群机制及原理
26 | 分片集群设计
27 | 实验:分片集群搭建及扩容
28 | MongoDB监控最佳实践
29 | MongoDB备份与恢复
30 | 备份与恢复操作
31 | MongoDB安全架构
32 | MongoDB安全加固实践
33 | MongoDB索引机制(一)
34 | MongoDB索引机制(二)
35 | MongoDB读写性能机制
36 | 性能诊断工具
37 | 高级集群设计:两地三中心
38 | 实验:搭建两地三中心集群
39 | 高级集群设计:全球多写
40 | MongoDB上线及升级
第四章:企业架构师进阶之法 (13讲)
41 | MongoDB应用场景及选型
42 | MongoDB典型案例(一)
43 | MongoDB典型案例(二)
44 | 关系型数据库迁移
45 | 数据库迁移方式及工具
46 | Oracle迁移实战
47 | MongoDB + Spark实时大数据
48 | MongoDB + Spark连接实战
49 | MongoDB SQL套接件
50 | MongoDB与微服务
51 | MongoDB与数据中台
52 | MongoDB数据中台案例
53 | 结果测试&结束语
47 | MongoDB + Spark实时大数据

47 | MongoDB + Spark实时大数据

唐建法(TJ)
Tapdata CTO、MongoDB中文社区主席、前MongoDB大中华区首席架构师
全集5217
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精选留言(3)

  • rayallen335
    老师您好,请问一下Spark+MongoDB比Spark+HBase的架构有哪些优点

    作者回复: HBase 和 MongoDB在这种和Spark场景下是比较类似的,可以互换。如果数据仅仅是用来做spark 分析计算,HBase可能还有一些性能上的优势。

    MongoDB的好处是,你很可能已经用MongoDB在存储业务产生的数据,当你需要再做分析的时候不需要再把数据导到大数据平台(HDFS/Hbase)一份。你可以直接加上spark计算框架就可以完成分析了。节省存储,节省人力。

    2020-02-19
    1
    8
  • qbit
    老师能直观简要的说一下对 spark 和 flink 的感受吗?

    作者回复: flink 是一个专门的流处理计算软件,关注对“现在产生的数据”。
    spark 除了能做流处理,更多的是批处理能力,对“现在和以前的数据”做回顾式计算和分析。

    flink 和 spark 的一个模块,spark stream更有可比性。

    flink的实时能力更强一些,颗粒度是一条数据。spark stream是基于微批,所以颗粒度粗一点。

    2020-02-19
    1
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  • Robin.Ku
    唐老师你好,这节讲的课程提到的CASE:
    1、请问Spark + MongoDB 选型改成 Spark + Elasticsearch 架构如何?
    2、MongoDB 和 Elasticsearch 对比的主要应用场景和对比如何?

    作者回复: 在这个场景下是两者都是okay的,因为是批量计算完了存储结果的场景,然后只是用来读。

    ES和mongo相比有一个比较关键的点就是实时更新能力。ES一般不建议做实时更新,因为索引更新耗时很长。所以如果你需要实时更新某些数据并且马上查询,ES会有索引不及时更新的情况导致数据不够一致。

    2020-03-29
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