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随着数据种类的增多和数据规模的增大，NoSQL技术与MapReduce并行处理思想越来越受到重视。MongoDB作为N0．SQL数据库的典型代表，支持对海量数据进行索引和查询，但MongoDB提供的MapReduce还不能满足复杂的数据分析和计算。而Hadoop虽然提供了强大的MapReduce并行计算框架，却在实时服务方面存在较高延时。针对这种情况，综合考虑扩展性，数据本地化，I／O性能等因素，提出并实现Hadoop与MongoDB四种不同的整合方案。通过设计三种具有代表性的应用作为性能的测量基准，对不