linux下怎么安装mangodb

首先到下面的工具原料中的mongodb的官网下载对应你系统的安装包,拷贝到你的linux系统上面,如果有网络可以直接用wget下载

解压对应的安装包

命令如下:

tar zxf mongodb-linux-i686-202tgz

因为mongodb不需要像别的数据库那样繁琐的配置解压后放到惯例的/usr/local目录下面,当然你可以放到任何地方,放到/usr/local下面方便管理

命令如下:

mv mongodb-linux-i686-202/ /usr/local/mongodb

然后为mongodb创建数据库存放的位置和日志文件,默认是在/data/db下面,同样为了方便就在mongodb下面建立了相应的目录

进到mongodb下面的bin目录下查看mongodb的帮助文档和我们用到的启动参数

启动mongodb数据库,对应的参数说明用绿色表明了

为了安全期间建议关闭28017端口防止信息外泄

做好上面的 *** 作就可以进入mongodb的客户端开始你的mongodb之旅了

1大数据架构东西与组件

企业大数据结构的搭建，多是挑选根据开源技能结构来实现的，这其中就包含Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件结构，及其生态圈组件。

2深化了解SQL和其它数据库解决方案

大数据工程师需要了解数据库办理体系，深化了解SQL。相同其它数据库解决方案，例如Cassandra或MangoDB也须了解，由于不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3数据仓库和ETL东西

数据仓库和ETL才能对于大数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL东西，比方StitchData或Segment都十分有用。

4根据Hadoop的剖析

对根据Apache Hadoop的数据处理结构，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5编码

编码与开发才能是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中十分关键。

首先这个错误跟配置无关。你得先确认你的安装路径，一定不能有中文，最好直接放在某个盘的根目录下，譬如F:\WOW。然后，如果是win7系统的话，打开WOW目录下的MySQL-5083，接着bin文件夹下的mysqld-ntexe，然后再运行mangoesd(等待完成，需几十秒大概)，最后运行realmd(无需等待)，开371字节客户端开始游戏。

下980M的

后一个包括前一个 就像平时安装的一些软件（优化大师）

安装时有主程序和附带的程序（鲁大师） 主程序不可少

附带的程序可以安装也可以不安装

WIN2003 64位 强

传统的关系型数据库审计已经很成熟，我们说说大数据库审计面临的挑战，安华金和在一个个针对大数据审计的项目落地过程中总结发现：

以 *** 作类型为视角的统计很多场景不再实用，如HDFS下的数据库语句实际上是对文件系统的 *** 作命令ls、cp等；

由于大数据存储节点众多，故数据访问端口范围的不确定性也随之而来，传统数据库审计对IP+端口的数据模型已不再适用，大数据审计一般都采用动态的端口范围，而且范围较大，如某项目现场的Hive端口数量30+；

语句模板难以用SQL方式翻译，在关系型数据库审计中安华金和的语句模板机制极大的减少了语句记录量，业务审计中以模板方式也极大的提高了统计和分析的价值，但大数据应用下这种方式将难以继续这种业务呈现；

业务化语言无法匹配，关系型数据库的业务化语言翻译不再适用于大数据时代。

这里提到的“大数据审计”有两层含义：

一是对使用大数据作为业务数据库存储的这类“数据库”审计；

二是对大量业务产生的审计数据以大数据方式存储。

前者的本质在于数据库的审计，后者的核心在于审计数据结果的处理。

在大数据使用愈发普及的市场背景下，以上两个方面常常同时出现：为了更好的服务于业务，大数据形态不断扩展和业务逐渐成熟，大数据审计成为刚需；大量的审计数据结果需要更大的存储空间和更庞大的后续统计分析，而这正是大数据擅长的地方，所以演变成了“用一个大数据应用来审计业务系统的大数据”。

在完成对大数据审计的协议解析后，如何呈现更合理的审计结果和统计分析？安华金和的思路是：基于现有DBAudit的语句、会话、风险三大视角基础框架，基于大数据形态做针对性的审计数据结果呈现和风险策略告警能力，DBAudit新的版本将会带来耳目一新的价值体现。

被审计数据库节点的极大增长，以及审计结果数据量的猛增，审计系统本身也将步入大数据化。

对大数据的审计支持能力，安华金和在国内厂商中一马当先，目前支持的大数据形态有：Hive、HBase、Sentry、HDFS、Impala、ElasticSearch，以及MangoDB、Redis等非关系型数据库。你与他们交流下，会有不同的收获⌄

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