在大數據時代，數據處理和存儲是至關重要的，而 php 、hadoop 和 mongodb 是三個業界著名的數據處理和存儲框架。

PHP 作為一種非常流行的服務器端腳本語言，可以很好的與其他數據處理框架結合使用。舉個例子，我們可以使用 PHP 操作 mongodb 來存儲和處理海量的數據，這樣就可以為大數據分析提供了可靠的數據來源。另外，PHP 也能與 Hadoop 集成，這樣就可以使用 Hadoop 處理海量數據，甚至是分布式計算。

demo;
//選擇要操作的集合
$collection = $db->users;
//插入數據
$collection->insert(array("name" =>"Lucy", "age" =>18));
//查詢數據
$cursor = $collection->find();
?>

Hadoop 是一個可以快速處理海量數據的分布式存儲和計算框架，能夠提高處理效率和負載均衡。例如，我們可以使用 Hadoop 處理可觀測的實時數據，例如云計算領域中的網絡流量數據的分析，這些數據的規模往往是非常大的，需要使用分布式計算來處理。

setJobName('wordcount');
$jobConf->setMapperClass('WordCountMapper');
$jobConf->setReducerClass('WordCountReducer');
//設置輸入輸出路徑
$jobConf->setInputPath('/user/hadoop/input/');
$jobConf->setOutputPath('/user/hadoop/output/');
//提交作業
Hadoop::runJob($jobConf);
?>

對于 mongodb 和 hadoop 的使用，有時我們需要結合使用。例如，我們需要存儲和處理數據時，可以使用 mongodb 來存儲數據，而使用 hadoop 讀取和處理數據。這樣就可以充分利用兩個框架的優點，更好的進行大數據計算和分析。

getIterator());
$jobConf->setInputFormat($mongoInputFormat);
//使用mapreduce處理數據
$jobConf->setMapperClass('WordCountMapper');
$jobConf->setReducerClass('WordCountReducer');
//輸出結果到mongodb
$mongoOutputCollection = new MongoCollection($mongo, "demo.result");
$mongoOutputFormat = new Hadoop\MongoDBOutputFormat($mongoOutputCollection);
$jobConf->setOutputFormat($mongoOutputFormat);
//提交作業
Hadoop::runJob($jobConf);
?>

總之，php、hadoop 和 mongodb 在大數據處理中都具有重要的作用，他們的結合能夠提高數據處理效率和分析能力，為企業提供更可靠的數據支持。