MongoDB是一个基于分布式文件存储[1]的数据库。
由C++语言编写。
旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam

整理了当前最主流的7种分布式文件系统（FastDFSMogileFSHDFS`TFSMooseFSKFSCeph）的概要引见，可以使你快速了解当前分布式文件系统的特性、各自文件系统实现目标及应用场景，了解这些分布式文件系统的架构特点。

MooseFS是一个高容错性的分布式文件系统，它能够将资源分布存储于几台不同的物理介质，对外只提供给用户一个访问接口。
对它的操作与其它文件系统完全一样：1、分层文件结构（目录树结构）；
2、存储POSIX文件属性（权限、最初访问、修改时间）；
3、支持特殊的文件（块文件夹、字符文件及管道和socket）；
4、软链接（文件名指向目标文件）及硬链接（不同的文件名指向同一块数据）；
5、仅限于基于IP地址或密码来访问文件系统。

Linux下mongoDB4.0.264位安装包-社区版仅供学习参考MongoDB是一个基于分布式文件存储[1]的数据库。
由C++语言编写。
旨在为WEB应用提供可扩展的高功能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

HadoopHDFS分布式文件系统DFS简介HDFS的系统组成引见HDFS的组成部分详解副本存放策略及路由规则命令行接口Java接口客户端与HDFS的数据流讲解掌握hdfs的shell操作掌握hdfs的javaapi操作理解hdfs的工作原理设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务重点概念：文件切块，副本存放，元数据补充：hdfs是架在本地文件系统上面的分布式文件系统，它就是个软件，也就是用一套代码把底下所有机器的

大型网站架构演化 大型网站软件系统的特点 大型网站架构演化发展历程 初始阶段 应用服务和数据服务分离 使用缓存改善网站功能 缓存类型 本地缓存 分布式缓存 缓存产品 redis 业界主流 memcached 解决问题 数据库访问 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力 问题:负载均衡情况下session状态的保持? 解决方案: 基于DNS的负载均衡 反向代理 ngix JK2 数据库的读写分离 问题:读库与写库的数据同步 解决方案:不同的数据库都有自己的数据库的主从复制功能 使用反向代理与CDN加速网站响应 反向代理产品 ngix 使用分布式文件系统和分布式数据库系统 使用no-sql和搜索引擎 站内搜索 lucene nutch 分词器 no-sql库 mongodb hadoop 业务拆分 webservice restful 分布式服务 大型网站架构演化的价值观 核心价值：随网站所需灵活应对 驱动力量：网站的业务发展 网站架构设计误区 一味追随大公司的解决方案 为技术而技术 企图用技术解决一切问题大型网站架构模式 架构模式 分层 分割 分布式 分布式应用和服务 分布式静态资源 分布式数据和存储 分布式计算 集群 缓存 CDN 反向代理 本地缓存 分布式缓存 异步 冗佘 冷备份 主从分离，实时同步实现热备份 灾备数据中心 自动化 发布过程自动化 ant maven. 自动化代码管理 svn cvs github 自动化测试 loadrunner hudson. 自动化安全测试 自动化部署 自动化报警 自动化失效转移 自动化失效恢复 自动化降级 自动化分配资源 安全 密码和手机校验码 数据库中的密码加密后存-＞不可ni-＞md5 加密 子主题1 验证码 防止机器登录 对于攻击网站的XSS攻击，SQL注入，进行编码转换 对垃圾信息，敏感信息进行过滤 对交易转账等重要操作根据交易模式和交易信息进行风险控制 Sina微博的应用大型网站架构要素 功能 可用性 伸缩性 扩展性 安全性瞬时响应：网站的高功能架构 网站的功能测试 不同的视角 用户的视角 开发人员的视角 运维人员的视角 功能测试指标 响应时间 并发数 吞吐量 功能测试方法 功能测试 负载测试 压力测试 稳定性测试 web前端功能优化 浏览器优化 减少http请求 使用浏览器缓存 启用压缩 css上，js下 减少cookie传输，静态资源使用独立域名访问 CDN加速 反向代理 应用服务器功能优化 分布式缓存 缓存的原理 合理使用缓存 频繁修改的数据 没有热点的访问 数据不一致和脏读 缓存可用性 缓存预热 缓存穿透 缓存架构 jbosscache为代表的需要更新同步的分布式级缓存 以memcached为代表的不互相通信的分布式缓存 异步操作 使用集群 代码优化 多线程 资源复用 单例 对象池 数据结构 垃圾回收 存储功能优化 固态硬盘 RAID与HDFS万无一失：网站的高可用性 高可性的度量与考核 度量 考核 高可用的网站架构 高可用的应用 高可用的服务 高可用的数据 CAP原理 数据备份 失效转移 高可用网站的软件质量保证 网站发布 自动化测试 预发布验证 代码控制 自动化发布 灰度发布 网站运行临控 临控数据采集 临控管理永无止境：网站的可伸缩性 网站架构的伸缩性设计 不同功能进行物理分离实现伸缩 单一功能通过集群规模实现伸缩 应用服务器集群的伸缩性设计 http重定向负载均衡 DNS域名解析负载均衡 反向代理负载均衡 ip负载均衡 数据链路层负载均衡 负载均衡算法 分布式缓存集群的伸缩性设计 mem

FastDFS分布式文件零碎单机容器化部署，集群容器化部署使用方法见：https://blog.csdn.net/pcn01/article/details/104464689

我们都知道Hadoop次要由HDFS和MapReduce两个核心部分组成。
其中最底部就是HDFS，它被用来存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。
hadoop的核心子项目——HDFS(分布式文件系统)，下面将从HDFS的背景、基本概念开始，步步深入了解HDFS的设计目标、HDFS的基本结构以及HDFS的相关操作等核心知识！随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。
HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
HDFS（HadoopDistributedFi

FastDFS是一个开源的高功能分布式文件系统（DFS）

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。