云上应用系统数据存储架构演进
前言回顾过去二十年的技术发展，整个应用形态和技术架构发生了很大的升级换代，而任何技术的发展都与几个重要的变量相关。一，应用形态的变迁，产生更多的场景和需求。整个应用形态从企业应用、互联网服务再到移动应用，历经了几个不同阶段的发展。从最早企业内应用系统，到通过移动互联网技术覆盖到每个人生活的方方面面，这个过程中产生了大量的场景和需求。而新的场景和需求，是推动产品和技术发展的主要因素。二，更复杂的场景
大数据平台常见开源工具有哪些？
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，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领域热门流行的各类技术。
大数据平台常见的一些工具汇集
主要包含：语言工具类、数据采集工具、ETL工具、数据存储工具、分析计算、查询应用及运维监控工具等。以下对各工具作为简要的说明。
SpringBoot整合MongoDB
MongoDB是一个基于分布式文件存储 [1] 的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
