本文目录一览：
- 1、如何安装,配置MongoDB
- 2、mongodb适用于什么场景
- 3、mongodb对机器配置的最低要求是什么?比如我的vps是500M内存,6G硬盘...
2、创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示 创建配置文件mongo.conf 。
3、由于MongoDB修改了软件授权协议，所以在archlinux的官方源中已经删除了MongoDB，在archlinux的wiki中建议安装AUR中的mongodb-bin，或者自己编译（需要180G的空余的磁盘空间） 。
4、MongoDB.log】 。解决方法2：然后打开【运行】，按【window+R】 ， 出现运行会话框，然后再文本框中输入【cmd】 。
mongodb适用于什么场景1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景 ， 同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
2、高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询 。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。
3、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新 ， 以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
mongodb对机器配置的最低要求是什么?比如我的vps是500M内存,6G硬盘...1、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展 ， MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。
2、大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作 。
【nas 做服务器 nas做mongodb服务器】3、【大数据】需要学习的课程：大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop 。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka 。大数据实时计自算阶段：Mahout、Spark、storm 。大数据zd数据采集阶段：Python、Scala 。
4、不同的培训机构，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异，学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容 。项目实战训练 。
