前言
在大数据时代，数据量不断增大，如何高效地处理和存储数据成为了关键性问题。而 MongoDB 和 Hadoop 都是大数据时代下使用广泛的数据处理工具。本文将介绍如何集成 MongoDB 和 Hadoop，进行数据处理和储存，并提供实践和实例代码。
什么是 MongoDB
MongoDB 是一种基于 NoSQL 数据库的文档式数据存储系统。它以 BSON（一种二进制 JSON）为数据结构，具有高性能、高可扩展性和灵活的数据处理方式，是大数据时代下值得考虑的储存和处理数据的方案之一。
什么是 Hadoop
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，它是由 Apache 基金会开发的，可以处理大量的数据并保证这些数据的可靠性、可扩展性和高效性。它的核心是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce。
MongoDB 和 Hadoop 的集成
MongoDB 和 Hadoop 的集成需要使用 Hadoop 提供的 MongoDB Connector。 这个 Connector 是由 MongoDB 和 Cloudera 合作开发的，用于通过 Hadoop 处理 MongoDB 数据。
安装及配置 MongoDB Connector
下载并解压 MongoDB Connector 到指定目录。
$ wget http://central.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-hadoop/mongo-hadoop-core/3.6.0/mongo-hadoop-core-3.6.0.tar.gz $ tar -zxvf mongo-hadoop-core-3.6.0.tar.gz
设置环境变量。在 .bashrc 或 .bash_profile 文件中添加以下内容:
export HADOOP_CLASSPATH=<mongo-hadoop-core-3.6.0.jar的路径>:<mongo-java-driver-3.8.0.jar的路径>
然后运行以下命令使环境变量立即生效：
$ source .bashrc
将 MongoDB 数据导入到 Hadoop
首先，需要将 MongoDB 中的数据导入到 Hadoop 中。这可以通过使用 MongoDB 的 MapReduce 导出数据并导入到 Hadoop 中。下面是使用 MongoDB 的 MapReduce 导出数据并保存到 Hadoop 的示例代码：
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上面的代码执行之后会将结果保存在 "map_reduce_output" 集合中。
接下来，可以使用 Hadoop 的 distcp 命令将 "map_reduce_output" 集合导入到 Hadoop 中：
$ hadoop distcp hdfs:///user/<username>/mongo/output/ <local_output_path>
将 Hadoop 数据导入到 MongoDB
将数据从 Hadoop 导入到 MongoDB 中也很简单。只需使用 MongoDB Connector 的 MongoOutputFormat。MongoOutputFormat 是用来将数据从 Hadoop 写入到 MongoDB 的 MapReduce 类。
在 MapReduce 的 reduce 阶段，使用 MongoOutputFormat 将结果写入到 MongoDB。下面是将数据从 Hadoop 导入到 MongoDB 的示例代码：
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-其中 MongoUpdateWritable 是一个自定义类，它将输出的数据转换成 MongoDB 中的更新操作。在主体程序中，可以使用 MongoOutputFormat 将数据写入到 MongoDB。下面是将数据从 Hadoop 导入到 MongoDB 的主体程序示例代码：
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总结
在本文中，我们介绍了 MongoDB 和 Hadoop 的集成，并提供了数据处理和储存的实践和示例代码。通过集成 MongoDB 和 Hadoop，可以更加高效地处理和存储大量数据。
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