m220和m221的区别？

M220和M221都是MongoDB的课程，主要的区别在于面向的受众不同。
M220是一个开发人员课程，主要覆盖了MongoDB开发的基础知识和高级概念，包括查询优化、索引和数据建模等。 这个课程适用于想要深入了解MongoDB的开发人员。
M221是一门运维人员课程，主要覆盖了MongoDB的管理和运维内容，包括集群的配置、备份和恢复，安全性、可靠性和监控等。 这个课程适用于想要学习MongoDB运维领域的专业人员。

一是型号不同，m220和m221罗枝鼠标的型号是不同的。

二是款式不同，220为有线鼠标，221为无线鼠标。

三是性能质量不同，220的性能质量次，221的性能质量好。

四是功能不同，220是台式电脑鼠标，221是平板电脑鼠标。

五是颜色不同，220是黑色，221是红色。

六是价格不同，220的价格便宜，221的价格贵。

1 m220和m221都是MongoDB的课程，但它们的内容有所不同。
2 m220主要讲解MongoDB的基本概念、查询语言、数据建模、索引优化等知识点，适合初学者。
3 m221则是更高级的课程，涵盖了MongoDB的分片、副本集、事务、安全等方面的内容，适合有一定MongoDB基础的人群。
4 另外，m221的课程难度相对于m220更大，需要更多的时间和精力去学习和掌握。

大数据怎么做？

1. 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘

到此，以上就是小编对于mongodb的分片方式的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。