Hadoop擅长分析和处理大型数据集，而MongoDB擅长存储应用程序的大型数据集，这两者结合到一起，就诞生了Mongo-Hadoop——MongoDB主要负责存储和查询，Hadoop主要负责批处理。
Mongo-Hadoop可以很容易地使用Mongo数据库库以及.bson格式的mongoDB备份文件，并将此作为Hadoop Map/Reduce任务的数据输入源或者输出目标。Mongo-Hadoop先检测数据并计算数据分割，然后交给Hadoop并行处理，这样非常大的数 据集就可以快速被处理。
Mongo-Hadoop支持Pig和Hive，这两个开源项目允许编写非常简单的脚本来执行非常复杂的MapReduce工作流。
Mongo-Hadoop还支持Hadoop streaming，这样你可以使用Java以及其他任何编程语言来编写map/reduce函数。目前Mongo-Hadoop支持Ruby、Node.js和Python中的streaming。
Mongo-Hadoop的工作流程如下：
- Mongo-Hadoop首先检查MongoDB Collection，并计算数据分割
- 每个分割部分被分配到Hadoop集群中的一个节点
- 同时，Hadoop节点从MongoDB（或BSON）获取数据，并进行本地处理
- Hadoop合并结果，并输出到MongoDB或BSON
介绍内容来自 iteye
-
1.MongoDB连接器 The MongoDB Connector for Hadoop is a library which allows MongoDB (or backup files in its data format, BSON) to be used as an input source, or output destination, for Hadoop MapReduce ta
-
I 问题 在上一篇文章中介绍了Connecting to MongoDB - MongoStorageHandler。这种方式是将mongodb中的表和hive表建立连接(映射关系)，从而可以在hive中用HSQL操作mongodb的数据。 但是另一个问题出现了： 1.删除表操作是很危险的，没有做好权限管理的话，在Hive中删除表，也会将mongodb的表一并删除。 2.MongoDB的表数据量很
-
10gen刚刚发布了MongoDB Hadoop Connector的1.0版本，它是一个中间件产品，用于将MongoDB和Hadoop连接起来，让MongoDB可以方便的使用Hadoop的分布式计算能力。MongoDB Hadoop Connector的主要流程是让Hadoop从MongoDB中读取原始数据，在通过Hadoop计算完成后，再将结果导入到MongoDB中。原始数据的读取和结果写入可
-
10gen刚刚发布了MongoDB Hadoop Connector的1.0版本，它是一个中间件产品，用于将MongoDB和Hadoop连接起来，让MongoDB可以方便的使用Hadoop的分布式计算能力。 MongoDB Hadoop Connector的主要流程是让Hadoop从MongoDB中读取原始数据，在通过Hadoop计算完成后，再将结果导入到MongoDB中。原始数 据的读取和结果写
-
MongoDB Connector for Hadoop Purpose The MongoDB Connector for Hadoop is a library which allows MongoDB (or backup files in its data format, BSON) to be used as an input source, or output destination,
-
参考文章： Mongo hadoop connector https://github.com/mongodb/mongo-hadoop wiki https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/wiki ppt http://www.slideshare.net/mongodb/hadoop-webinar?from_embed_lead_cta=true&tr
-
一般场景处理 [MongoDB Connector for Hadoop](#MongoDB Connector for Hadoop) 部署安装 [Hive Usage](#Hive Usage) MongoDB-based方式 BSON-based方式 数据序列化 如何选择BSON还是直连MongoDB? 最近在研究Mongo和Hadoop技术栈结合使用的场景，抽空整理一下. 文章内容比较适用
-
T界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配置完成很多同养的事情。
-
MongoDB对对于开发人员比较友好，但是对于数据分析则比较麻烦，一个简单的SQL语句可以搞定的，而用mongo shell或者mongodb的 客户端则比较麻烦，甚至对于etl这类工具又不少都不支持，若有批量的collections进行分析会是比较麻烦的事情。 有么有一种将mongodb中的json数据转为可供SQL语句查询分析的工具呢？ 可喜的是MongoDB意识到这些问题了，官方提供了连接
-
1.背景 公司希望使用MongoDB作为后端业务数据库，使用Hadoop平台作为数据平台。最开始是先把数据从MongoDB导出来，然后传到HDFS，然后用Hive/MR处理。我感觉这也太麻烦了，现在不可能没有人想到这个问题，于是就搜了一下，结果真找到一个MongoDB Connector for Hadoop 2.MongoDB简介–摘自邹贵金的《mongodb》一书 NoSQL数据库与传统的关系