mongodb单条数据如何限制大小

这是我通常与想要了解大数据的人进行对话：

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问：什么是大数据？

答：大数据是描述庞大数据的术语。

问：现在，大数据有多大？

答：如此庞大，以至于无法用常规工具处理？

问：通常的工具是什么意思？

答：普通文件系统，数据库等工具。

所有这些大数据工具都有一个共同的特性：分布式计算。

因此，大数据是一个通常只能通过分布式的工具才能解决的问题。我知道这些天，每个人都在尝试将他们的BI（商业情报）工具描绘成大数据工具，但不要被喧闹声所欺骗。

问：哪些典型的大数据问题？

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

我有幸做了有五六七八年的大数据吧，谈谈自己的看法。简单来说，就是现在各个APP，网站产生的数据越来越多，越来越大，传统的数据库比如MySQL Oracle之类的，已经处理不过来了。所以就产生了大数据相关的技术来处理这些庞大的数据。

第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。

第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。

第三，由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。

第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。

第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。采用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，

第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq

第七，还有一些其他的组件，比如用于资源管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。

第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。

第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。

大数据技术可以定义为一种软件应用程序，旨在分析，处理和提取来自极其复杂的大型数据信息，而传统数据处理软件则无法处理。

我们需要大数据处理技术来分析大量实时数据，并提出预测和方案以减少未来的风险。

在类别中的大数据技术分为两大类型：

1.运营大数据技术

2.分析大数据技术

首先，运营大数据与我们生成的常规日常数据有关。这可能是在线交易，社交媒体或特定组织的数据等。

运营大数据技术的一些示例如下：

·网上订票，其中包括您的火车票，飞机票，电影票等。

·在线购物是您的淘宝，京东交易等等。

·来自社交媒体网站（如微信，QQ等）的数据。

·任何跨国公司的员工详细信息。

到此，以上就是小编对于mongodb单条数据大小128m的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。

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