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mongodb如何導(dǎo)入導(dǎo)出備份恢復(fù)？
mongodb導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)庫其實很簡單，主要是4個命令：數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出命令mongodump，數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入命令mongorestore，數(shù)據(jù)表（集合）導(dǎo)出命令mongoexport，數(shù)據(jù)表（集合）導(dǎo)入命令mongoimport，下面我大概介紹一下這個命令的使用，實驗環(huán)境win7+mongodb3.4，主要如下：
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1.首先需要將mongodb安裝目錄下邊的bin目錄配置到環(huán)境變量中，這個目錄包含了以上4個導(dǎo)入導(dǎo)出命令，我的安裝目錄在"C:\Program Files\MongoDB\Server.4\bin"，所以如下圖所示：
2.環(huán)境變量配置成功后，我們就可以啟動mongodb服務(wù)了，我的data數(shù)據(jù)存儲路徑目錄是在"D:\MongoDB\data\db"，所以啟動命令是"mongod --dbpath D:\MongoDB\data\db"，如下圖所示：
為了方便演示，我以數(shù)據(jù)庫wjm為例，數(shù)據(jù)表（集合）是address，截圖如下：
3.下面就是最重要的部分，導(dǎo)入導(dǎo)出命令備份恢復(fù)數(shù)據(jù)庫：
數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出命令mongodump：導(dǎo)出數(shù)據(jù)庫wjm到"F:\backup"，命令如下：
數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入命令mongorestore：導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫wjm，命令如下：
大數(shù)據(jù)和Hadoop什么關(guān)系？為什么大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)Hadoop？
hadoop可以說是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最早的處理框架了，起初僅包含了海量數(shù)據(jù)的存儲HDFS，海量數(shù)據(jù)的處理MapReduce，分別是基于谷歌的兩篇論文實現(xiàn)的，可以說hadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)。其底層一些設(shè)計思想也影響后來幾代大數(shù)據(jù)開發(fā)框架，像Spark就是為了解決Hadoop的MapReduce執(zhí)行速度而誕生的，要想學(xué)習(xí)Spark、Flink，首先也是要學(xué)習(xí)Hadoop體系的。另外Hadoop體系的HDFS、Yarn等也在Spark集群、Flink集群有著廣泛的應(yīng)用。
首先呢？要知道什么是大數(shù)據(jù)
Hadoop是由java語言編寫的，在分布式服務(wù)器集群上存儲海量數(shù)據(jù)并運行分布式分析應(yīng)用的開源框架，其核心部件是HDFS與MapReduce。
HDFS是一個分布式文件系統(tǒng)：引入存放文件元數(shù)據(jù)信息的服務(wù)器Namenode和實際存放數(shù)據(jù)的服務(wù)器Datanode，對數(shù)據(jù)進行分布式儲存和讀取。
MapReduce是一個分布式計算框架：MapReduce的核心思想是把計算任務(wù)分配給集群內(nèi)的服務(wù)器里執(zhí)行。通過對計算任務(wù)的拆分（Map計算/Reduce計算）再根據(jù)任務(wù)調(diào)度器（JobTracker）對任務(wù)進行分布式計算。
我講了這么多，Hadoop就是處理大數(shù)據(jù)其中的技術(shù)
這是一個非常好的問題，作為一名IT從業(yè)者，我來回答一下這個問題。
首先，大數(shù)據(jù)本身涉及到一個龐大的技術(shù)體系，從學(xué)科的角度來看，涉及到數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機三大學(xué)科，同時還涉及到社會學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科，所以大數(shù)據(jù)本身的知識量還是非常大的。
從當前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)鏈來看，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用等環(huán)節(jié)，不同的環(huán)節(jié)需要采用不同的技術(shù)，但是這些環(huán)節(jié)往往都要依賴于大數(shù)據(jù)平臺，而Hadoop則是當前比較流行的大數(shù)據(jù)平臺之一。
Hadoop平臺經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)形成了一個比較完善的生態(tài)體系，而且由于Hadoop平臺是開源的，所以很多商用的大數(shù)據(jù)平臺也是基于Hadoop搭建的，所以對于初學(xué)大數(shù)據(jù)的技術(shù)人員來說，從Hadoop開始學(xué)起是不錯的選擇。
當前Hadoop平臺的功能正在不斷得到完善，不僅涉及到數(shù)據(jù)存儲，同時也涉及到數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用，所以對于當前大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)人員來說，整體的知識結(jié)構(gòu)往往都是圍繞大數(shù)據(jù)平臺來組織的。隨著大數(shù)據(jù)平臺逐漸開始落地到傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)人員對于大數(shù)據(jù)平臺的依賴程度會越來越高。
當前從事大數(shù)據(jù)開發(fā)的崗位可以分為兩大類，一類是大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)，這一類崗位往往是研發(fā)級崗位，不僅崗位附加值比較高，未來的發(fā)展空間也比較大，但是大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)對于從業(yè)者的要求比較高，當前有不少研究生在畢業(yè)后會從事大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)崗位。
另一類是大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)崗位，這類崗位的工作任務(wù)就是基于大數(shù)據(jù)平臺（Hadoop等）來進行行業(yè)應(yīng)用開發(fā)，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)崗位的數(shù)量還是比較多的，而且大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)崗位對于從業(yè)者的要求也相對比較低。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)留言，或者私信我！
大數(shù)據(jù)是一系列技術(shù)的統(tǒng)稱，經(jīng)過多年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)形成了從數(shù)據(jù)采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用等一系列環(huán)節(jié)。
Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，是用Java語言開發(fā)的一個開源分布式計算平臺，適合大數(shù)據(jù)的分布式存儲和計算平臺。
Hadoop是目前被廣泛使用的大數(shù)據(jù)平臺，本身就是大數(shù)據(jù)平臺研發(fā)人員的工作成果，Hadoop是目前比較常見的大數(shù)據(jù)支撐性平臺。
由于Hadoop是一個開源的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺，所以你們聽得最多。除了Hadoop平臺外，還有其他系統(tǒng)平臺。
所以，大數(shù)據(jù)不等于Hadoop，大數(shù)據(jù)與Hadoop也不是包含關(guān)系。
大數(shù)據(jù)和Hadoop什么關(guān)系？
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到此，以上就是小編對于linux mongodb備份的問題就介紹到這了，希望這2點解答對大家有用。
本文標題：大數(shù)據(jù)和Hadoop什么關(guān)系？為什么大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)Hadoop？
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