MongoDB的快速部署，是其大受欢迎的主要原因。在其年度会议上，这个NoSQL数据库背后的公司展示了一系列的改进，包括与Spark分析的互联。Spark分析与+MongoDB。

Spark分析与+MongoDB 提供数据库即服务

人们越来越渴望更加快速地构建新应用，这催生了DevOps理论，根据这一理论，你需要尽量避免使用关系型数据，这样才能提升程序的灵活性。一个很好的例子就是开源的MongoDB NoSQL数据库，再加上JSON，已经成为一种构建应用程序常见的方法，它允许开发者在初始部署后，更为容易地对应用程序进行改动，并快速重新部署。

上周在纽约举办的MongoDB World上展出了企业使用Mongol DB构建应用的例子，他们将该数据库命名为起源。MongoDB Inc公司退出了Mongol DB 到 Spark 分析的连接器，此外还探讨了推出数据库即服务的可能。

能够快速应用到生产环境是MongoDB的一个主要优势，Gary Hoberman，纽约保险业巨头MetLife的执行副总裁兼首席信息官说道。他向MongoDB Word的与会者表示，他和他的团队能够在短暂的两周内，设计实现一个看起来像Facebook的客户关系管理系统，并可以在三个月内应用到生产环境。

灵活的JSON模式与MongoDB搭配简直是太合适了，Hoberman 说道。MetLife的开发人员现在能够做到一些让他这个有着二十年开发经验的老程序员认为完全不可思议的事情。

位于McLean, Va. 的Capital One公司副总裁Oron Gill Haus也赞成这一观点。他说，“MongoDB让银行和信用卡公司能够对数据做出快速的反应，”建立一个基于MongoDB的可视化指示板，为DevOps人员提供一个实时视角，查看软件项目当前状态。

热衷于Spark 分析

运营是如Mongol DB 一样的NoSQL数据库第一个主要用例，使用此类数据库进行分析还处于早期阶段。有了新的Spark连接器，MongoDB公司正式加入了NoSQL的俱乐部——此前的成员包括Basho Technologies， Couchbase， DataStax等，它们建立了一个旨在与Apache Spark分析引擎集成的项目。

“事实是，除了一些极端例外的情况，大多数分析项目仍然需要你把数据放到另一个存储以便进行查询，”IDC的分析师Carl Olofson说。Spark 与NoSQL存储的互联，例如MongoDB，可以解决这一问题，减少数据移动的需要。据Olofson所说，Spark未来能够成为实时数据分析的标准平台，它完全有这个潜力。

MongoDB—Spark连接器之前就已经存在，但是目前这个已经收到了Databricks的应用认证，该公司由Spark的发明人创立。连接器是用Scala编写的，Kelly Stirman，MongoDB负责战略和产品营销的副总裁说道，Scala是Spark的标准语言。

关于Spark分析与+MongoDB就为大家介绍到这里。

相关推荐：

Souq获得2.75亿美元投资 估值达10亿美元

SpaceX火星发动机首测 火星移民时代开启