随着互联网和物联网的普及，数据量不断增长，传统的数据存储和处理方式已经无法胜任处理大量数据的任务。此时，大数据处理技术应运而生。MongoDB 和 Hadoop 是两个常用的大数据处理工具，今天我们来探讨它们如何结合使用，以应对不同的使用场景。
MongoDB 简介
MongoDB 是一种面向文档的分布式数据库。与关系型数据库不同，它不存储数据表，而是存储 BSON 格式的文档。因此，MongoDB 更适用于处理非结构化的数据。同时，MongoDB 支持数据的水平扩展，在数据量增大时，可以通过添加更多的服务器来实现水平扩展，提高系统的性能。
Hadoop 简介
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，适用于处理海量数据。Hadoop 的核心组件包括 HDFS 和 MapReduce。HDFS 是一个分布式文件系统，它可以存储海量数据，并保证数据的可靠性和可扩展性。MapReduce 是一个编程模型，它将大量数据分成若干个小块，并通过分布式计算并行处理这些数据。同时，Hadoop 还提供了许多生态系统工具，如 HBase、Hive 和 Pig 等。
MongoDB 与 Hadoop 结合使用
MongoDB 和 Hadoop 结合使用，可以充分利用两者的优势，以适应各种大数据处理场景。MongoDB 提供了丰富的查询和聚合操作，而 Hadoop 则可以处理复杂的数据分析任务。通过将两者结合使用，我们可以充分利用 MongoDB 的强大查询和聚合功能，同时利用 Hadoop 的批处理能力。
在 Hadoop 中使用 MongoDB
在 Hadoop 中使用 MongoDB，需要使用一个名为 mongo-hadoop 的库。这个库提供了一个输入格式和一个输出格式，以便将 MongoDB 数据导入到 Hadoop 中，并将处理后的数据重新导出到 MongoDB 中。使用 mongo-hadoop 可以实现更高效的将数据导入到 Hadoop 中，并避免复制数据。
首先，我们需要在 Hadoop 集群上安装 mongo-hadoop 库。在这里，我们假设使用的是 Cloudera CDH 5.5。在 Cloudera Manager 中，我们可以选择添加一个服务，然后选择 MongoDB Connector for Hadoop。安装后，我们需要将 mongo-hadoop 的 JAR 文件添加到 Hadoop 集群中。假设我们的 MongoDB 数据库名为 test，集合名为 data，数据里有两个字段 name 和 age。现在，我们可以使用 mongo-hadoop 将这个数据导入到 Hadoop 中，然后使用 MapReduce 处理数据。
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这个命令行用于将 MongoDB 中的数据导入到 Hadoop 中，并将处理结果导出到 MongoDB 中。我们可以使用 Hadoop MapReduce 处理数据，例如在这个例子中，我们使用了一个简单的 MapReduce 程序 com.mongodb.hadoop.examples.wordcount.WordCount$Mapper 和 com.mongodb.hadoop.examples.wordcount.WordCount$Reducer 。
在 MongoDB 中使用 Hadoop
MongoDB 也可以与 Hadoop 直接交互。MongoDB 支持 Hadoop 的 Streaming API，可以将 Hadoop 的数据流发送到 MongoDB 中，并在 MongoDB 中处理这些数据。MongoDB 还支持存储 MapReduce 的中间结果，并通过 Hadoop 的分布式计算来完成数据的 MapReduce 处理。使用 Hadoop 的 MapReduce 程序在 MongoDB 中处理数据，我们需要使用 mongo-hadoop 的一个子项目 mongo-hadoop-streaming 来实现。
假设我们需要将一个大型的 JSON 文件导入到 MongoDB 中，并分析每个文档中的数据。我们可以使用 Hadoop 的 Streaming API 将数据传输到 MongoDB 中，然后在 MongoDB 中进行分析。通过使用 Hadoop 的分布式计算，可以更快地完成数据分析任务，加快数据处理速度。
例如，我们可以编写一个简单的 MapReduce 程序，计算每个人的平均年龄：
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------然后，我们可以使用 Hadoop 的 Streaming API 将数据传输到 MongoDB 中，并在 MongoDB 中使用这个程序进行分析：
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这个命令行使用 mapper.py 将输入流中的数据传输到 MongoDB 中，然后使用 reduce.js 在 MongoDB 中进行数据分析。reduce.js 的具体代码为：
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--这个代码用于在 MongoDB 中计算每个人的平均年龄，并将结果保存到 output 集合中。
结论
MongoDB 和 Hadoop 是两个非常强大的大数据处理工具。通过结合使用，我们可以充分利用它们各自的优点，以适应不同的大数据处理场景。无论是在 Hadoop 中使用 MongoDB，还是在 MongoDB 中使用 Hadoop，都可以提高数据处理的效率和精度。因此，我们应该适当运用这些工具，以应对不同的大数据处理需求。
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