這篇文章給大家聊聊關于mongodb安裝配置，以及mongodb配置文件位置對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站哦。
Spring boot是Java程序員必須掌握的框架之一么
毫不夸張的說：是的。
目前，不管是個人開發項目還是企業開發項目，如果選擇的是Java語言，那我們第一個想到的就是用SpringBoot框架開發，因為用它太快太爽了。幾分鐘就可以將一個Web后端的項目跑起來。而我們只需要寫業務代碼就好了。這對于程序員來說簡直就是天大的福利。
想想我們用SpringMVC的時候，是多么的痛苦。雖然SpringMVC也是非常優秀的框架（這也是必須要掌握的Java框架），但是基于XML文件的配置實在是太繁瑣。啟動一個JavaWeb項目，我們需要寫一大堆的xml文件，spring.xml、application.xml、web.xml、springmvc-servlet.xml等等，不勝其煩。而且即便這些東西都配置好了，項目還不一定能啟動起來。很多程序員應該都碰到過這個問題，bean加載的問題、數據源配置的問題、注解掃描路勁的問題，等等。反正，即使再NB的程序員，沒個半個一個小時，跑步起來基于SpringMVC框架的項目。（但是這不影響它成為一個非常優秀的Java框架）。
而SpringBoot完全拋棄了繁瑣的xml，在SpringBoot的項目中，幾乎看不到xml文件。干凈清爽的配置讓人欲罷不能，這也是為什么SpringBoot目前這么火的原因，也是現階段，Java程序員必須要掌握的框架。
最后總結一句：SpringBoot的好，誰用誰知道。python能做軟件開發嗎怎么樣
當然可以，這里以Python桌面軟件開發為例，簡單介紹幾個非常不錯的模塊和第三方庫，感興趣的朋友可以嘗試一下：
01tkinter這是一個非常基礎的PythonGUI開發庫（標準庫），免費、開源、跨平臺，自帶組件和容器完全可以滿足日常開發，不過在界面設計及布局方面有所欠缺，如果你對這方面要求不高，只是一個簡單的桌面軟件，可以使用一下這個模塊，非常不錯，簡單易學，非常容易入門：
02easygui這是一個基于tkinter的GUI開發庫，對tkinter的基本組件和容器進行了高級封裝（類似于matplotlib和seaborn的關系），省去了許多默認參數配置，只需簡單幾行代碼就可快速開發一個窗口程序，如果你需要快速迭代一個桌面軟件，可以使用一下這個模塊，非常不錯，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pipinstalleasygui”即可：
03kivy這是一個免費、開源、跨平臺的Python應用程序開發框架，只需編寫一套代碼，即可運行在目前主流的操作平臺上，包括Windows，Linux，Mac，Android等，在國外非常受歡迎，一度超過pyqt，對于個人使用來說，非常容易入門，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallkivy”即可：
04wxpython這是一個非常優秀的PythonGUI開發庫，免費、開源、跨平臺，相比較前面輕量級的GUI庫，wxpython提供了更為豐富的組件和容器，不管是界面布局還是美化，都有了十足的長進，對于桌面軟件開發來說，是一個非常不錯的選擇，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallwxpython”即可：
05pyqt這是Qt提供給Python的一個接口包，借助于Qt強大的可視化功能，Python也可以直接拖拽控件設計界面，開發軟件更為快捷，如果你本身熟悉Qt，那么pyqt就是一個非常不錯的選擇，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallpyqt5”即可：
目前，就分享這5個不錯的PythonGUI開發庫吧，對于日常桌面軟件開發來說，完全夠用了，當然，你也可以使用C#、Delphi，效果更為不錯，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
如何高能的在云環境中部署Nodejs應用
謝謝邀請，那么我來說一下步驟：
第一步當然是購買云服務器了，然后就是搭建環境安裝node
在安裝node之前，被迫安裝了一個360瀏覽器（服務器上的IE實在是受不了），然后去nodejs官網下載對應的版本。
下載node-8.1.232位版本安裝失敗，提示此版本只支持win7以及windowserver2008R2以上本服務器剛好比R2低下載6.11.0也是提示相同的內容下載4.4.4版本安裝成功
PS：下載的都是.msi
安裝mongodb
服務器版本為windowsserver2008與windowsserver2008R2的區別在于一個是基區windowsvista而R8基于windows7
所以在選擇mongodb安裝包時，選擇windowsvista版本（只有32位）
安裝的版本為：mongodb-win32-i386-3.2.16-signed
安裝完畢之后在monodb安裝目錄下的bin文件下執行cmd
此處的文件路徑是你要做為啟動的數據庫的存儲路徑（需提前創建）
報錯：
表示32bit版本的mongodb默認不開journal記錄，如果你需要的話，需要在運行時加上--journal開關
于是重新輸入cmd命令：
報另一個錯：
wiredTiger儲存啟動引擎在32位上不被支持，需要將儲存啟動引擎設置為mmapv1或者將你的系統升級為64位
于是輸入命令
程序成功運行，在瀏覽器輸入localhost:27017顯示如下字段:
配置nginx
將自己之前做得一個nodejs+angular的項目copy到服務器上嘗試運行，沒想到直接成功了。原本以為node項目能跑起來就萬事大吉，然而還是太年輕。跑起來只能通過localhost訪問，輸入公網IP一點卵用的沒有，于是去查了一下nodehttp模塊的文檔，發現：于是改了改打碼：
prot='你想要的端口',host='你對應的公網IP';
結果運行時報錯：
EADDRNOTAVAIL表示erroraddressnotavailable地址無法獲取將host改為本服務器的ip地址之后，能成功打開。
于是得出一個結論：需要通過一種手段來使項目支持公網IP訪問，這種手段————就是ngxin反向代理
隨便去下載一個ngxin，然后在ngxin/conf文件夾下新建一個node.conf。
然后在同級目錄下的nginx.conf中include。
node項目還是在localhost上運行，mongodb也開啟，在使用localhost:3000能訪問項目的情況下，雙擊執行ngxin或者在ngxin目錄下打開cmd執行nginx.exe。
然后使用公網IP訪問，非常完美。（就是網速有點慢，還偶爾會重定向，可能是ngxin配置有問題）；
三、搞一個域名
在萬網上隨便買了一個域名，online后綴，很便宜7塊錢能用一年呢。然后配置一下域名解析，這一步也很完美。
但是！過幾天再去訪問的的域名返現無法訪問了。
查了下原因是因為我沒有備案（我去還要備案。。。）;然后照著教程準備備案了，結果輸入域名時提示域名后綴無法提交備案。才發現又踩了一個坑online后綴不支持備案....不能備案又不能用，還不能轉賣，這個域名買了有毛用啊。
大數據和Hadoop什么關系為什么大數據要學習Hadoop
1、hadoop開源，更容易拿到源代碼等，微軟等相關產品都是閉源的。Hadoop和微軟就好比安卓和ios。市面上華為，小米，三星基本上都在Google開源Android的基礎上二次開發成自己的rom
2、大數據現在是中國的十三五國家戰略，大數據火啊，而Apachehadoop現在已經發展成一個龐大的生態圈。全球各地的開發者都在貢獻者自己的代碼。各個分支也是相當火爆，例如spark。
3、現在普遍認為，大數據狹義的代表就是hadoop，其實并不是這樣，現在大數據公司有很多：
有做大數據基礎平臺的，例如星環科技，MapR，Hortonwork，Cloudera，這四家應該是現在全球頂尖top4了，3家美國硅谷的，一家中國上海的。這四家都是基于開源hadoop發展起來的。有MPP架構的DW產品，例如Teredata，GP，IBM等有做上層數據應用的，這類公司非常多，很多需要賣人力工時。也有現在賣數據的公司，這種公司也非常多。下面給個圖大家隨便看看
Hadoop生態系統當今的Hadoop已經成長為一個龐大的體系，只要有和海量數據相關的領域。都有Hadoop的身影。
Hadoop生態系統圖譜大家知道，Hadoop的兩大核心就是HDFS和MapReduce，而整個Hadoop的體系結構主要是通過HDFS的分布式存儲作為底層數據支持的。并且會通過MapReduce來進行計算分析。
Hadoop1.x的核心：
1.HadoopCommon
2.HadoopDistributedFileSystem（HDFS）
3.HadoopMapReduce
Hadoop2.x的核心：
1.HadoopCommon
2.HadoopDistributedFileSystem（HDFS）
3.HadoopMapReduce
4.HadoopYARN
Hadoop1.x生態系統圖Hadoop2.x生態系統圖1.HDFS分布式文件系統，將一個文件分成多個塊，分別存儲(拷貝)到不同的節點上.它是Hadoop體系中數據存儲管理的基礎。它是一個高度容錯的系統，能檢測和應對硬件故障，用于在低成本的通用硬件上運行。HDFS簡化了文件的一致性模型，通過流式數據訪問，提供高吞吐量應用程序數據訪問功能，適合帶有大型數據集的應用程序。
2.MapReduce分布式計算框架，它是一種分布式計算處理模型和執行環境，用于進行大數據量的計算。共包括Map和Reduce部分。其中Map接受一個鍵值對（key-value），產生一組中間鍵值對。MapReduce框架會將map函數產生的中間鍵值對里鍵相同的值傳遞給一個reduce函數。Reduce函數：接受一個鍵，以及相關的一組值，將這組值進行合并產生一組規模更小的值（通常只有一個或零個值）。
3.hive基于Hadoop的數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供類似SQL一樣的查詢語言HiveQL來管理這些數據。Hive定義了一種類似SQL的查詢語言(HQL),將SQL轉化為MapReduce任務在Hadoop上執行。通常用于離線分析。
4.PigPig是一個基于Hadoop的大數據分析平臺，它提供了一個叫PigLatin的高級語言來表達大數據分析程序，將腳本轉換為MapReduce任務在Hadoop上執行。通常用于進行離線分析。
5.Mahout數據挖掘算法庫，Mahout起源于2008年，最初是ApacheLucent的子項目，它在極短的時間內取得了長足的發展，現在是Apache的頂級項目。Mahout的主要目標是創建一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。Mahout現在已經包含了聚類、分類、推薦引擎（協同過濾）和頻繁集挖掘等廣泛使用的數據挖掘方法。除了算法，Mahout還包含數據的輸入/輸出工具、與其他存儲系統（如數據庫、MongoDB或Cassandra）集成等數據挖掘支持架構。
6.ZooKeeper分布式協作服務，是一個針對大型分布式系統的可靠協調系統，提供包括配置維護，名字服務，分布式同步和組服務等功能。Hadoop的管理就是用的ZooKeeper
7.HBaseHBase是一個分布式列存數據庫，它基于Hadoop之上提供了類似BigTable的功能。HBase是一個針對結構化數據的可伸縮、高可靠、高性能、分布式和面向列的動態模式數據庫。和傳統關系數據庫不同，HBase采用了BigTable的數據模型：增強的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，鍵由行關鍵字、列關鍵字和時間戳構成。HBase提供了對大規模數據的隨機、實時讀寫訪問，同時，HBase中保存的數據可以使用MapReduce來處理，它將數據存儲和并行計算完美地結合在一起。
8.Sqoop數據同步工具，SQL-to-Hadoop的縮寫。Sqoop是一個Hadoop和關系型數據庫之間的數據轉移工具。可將關系型數據庫中的數據導入到Hadoop的HDFS中，也可將HDFS中的數據導進到關系型數據庫中主要用于傳統數據庫和Hadoop之前傳輸數據。數據的導入和導出本質上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容錯性。
9.Flume日志收集工具，Cloudera開源的日志收集系統，具有分布式、高可靠、高容錯、易于定制和擴展的特點。它將數據從產生、傳輸、處理并最終寫入目標的路徑的過程抽象為數據流，在具體的數據流中，數據源支持在Flume中定制數據發送方，從而支持收集各種不同協議數據。同時，Flume數據流提供對日志數據進行簡單處理的能力，如過濾、格式轉換等。此外，Flume還具有能夠將日志寫往各種數據目標（可定制）的能力。總的來說，Flume是一個可擴展、適合復雜環境的海量日志收集系統。
10.Ambari是一個對Hadoop集群進行監控和管理的基于Web的系統。目前已經支持HDFS，MapReduce，Hive，HCatalog，HBase，ZooKeeper，Oozie，Pig和Sqoop等組件。
11.ApacheSpark：ApacheSpark是提供大數據集上快速進行數據分析的計算引擎。它建立在HDFS之上，卻繞過了MapReduce使用自己的數據處理框架。Spark常用于實時查詢、流處理、迭代算法、復雜操作運算和機器學習。
現在hadoop發展很快，也有很多新的技術，以上也有很多技術不是那么火爆了，有更優的選擇，不過我覺得如果你想學習大數據，作為技術宅，這些組件還是都需要了解的。
graylog可以單獨安裝嗎
是的，Graylog可以單獨安裝。Graylog是一種開源的日志管理和分析平臺，可以用于集中存儲、分析和監視來自各種來源的日志數據。
要單獨安裝Graylog，您可以按照以下步驟進行操作：
1.首先，確保您的系統滿足Graylog的最低要求。這包括具有足夠的內存和存儲空間，并且運行著支持Graylog的操作系統（例如，Linux）。
2.下載并安裝Elasticsearch。Elasticsearch是Graylog所依賴的分布式搜索和分析引擎。您可以從Elasticsearch的官方網站下載并按照指南進行安裝。
3.創建并配置MongoDB數據庫。Graylog使用MongoDB來存儲配置和元數據。您可以從MongoDB的官方網站下載并安裝MongoDB，并根據其文檔進行相關配置。
4.下載并安裝Graylog。您可以從Graylog的官方網站獲取安裝包。根據您選擇的操作系統，按照指南進行安裝。
5.配置Graylog。編輯Graylog的配置文件，指定Elasticsearch和MongoDB的連接信息，并根據需要進行其他調整和配置。
6.啟動Graylog。運行Graylog啟動命令，啟動Graylog服務。
7.訪問Graylog的Web界面。使用您配置的IP地址和端口，訪問Graylog的Web界面。默認情況下，它通常在http://localhost:9000上運行。
通過按照上述步驟，您可以單獨安裝并配置Graylog。請確保按照Graylog官方文檔提供的指南進行操作，以獲得最佳結果。
SpringDataJpa如何新增和更新
根據ID做新增或者update，主鍵上打@Id。
一SpringDataJpa的更新刪除：
JPA可以看作標準化的Hibernate。雖然規定了基本的緩存接口，但是具體實現還是要看具體產品。
可以通過Hibernate進行了解。更新刪除的時候JPA都需要先維護緩存才可以刪除。如果你要直接刪除，必須自己寫EQL語句。
二springdatajpa怎么使用序列：
1JPA-簡化創建JPA數據訪問層和跨存儲的持久層功能。
2Hadoop-基于Spring的Hadoop作業配置和一個POJO編程模型的MapReduce作業。
3Key-Value-集成了Redis和Riak，提供多個常用場景下的簡單封裝。
4Document-集成文檔數據庫：CouchDB和MongoDB并提供基本的配置映射和資料庫支持。
5Graph-集成Neo4j提供強大的基于POJO的編程模型。
6GraphRooAddOn-RoosupportforNeo4j。
JDBCExtensions-支持OracleRAD、高級隊列和高級數據類型
關于mongodb安裝配置，mongodb配置文件位置的介紹到此結束，希望對大家有所幫助。
