在大数据时代，数据处理和存储是至关重要的，而 php 、hadoop 和 mongodb 是三个业界著名的数据处理和存储框架。

PHP 作为一种非常流行的服务器端脚本语言，可以很好的与其他数据处理框架结合使用。举个例子，我们可以使用 PHP 操作 mongodb 来存储和处理海量的数据，这样就可以为大数据分析提供了可靠的数据来源。另外，PHP 也能与 Hadoop 集成，这样就可以使用 Hadoop 处理海量数据，甚至是分布式计算。

demo;
//选择要操作的集合
$collection = $db->users;
//插入数据
$collection->insert(array("name" =>"Lucy", "age" =>18));
//查询数据
$cursor = $collection->find();
?>

Hadoop 是一个可以快速处理海量数据的分布式存储和计算框架，能够提高处理效率和负载均衡。例如，我们可以使用 Hadoop 处理可观测的实时数据，例如云计算领域中的网络流量数据的分析，这些数据的规模往往是非常大的，需要使用分布式计算来处理。

setJobName('wordcount');
$jobConf->setMapperClass('WordCountMapper');
$jobConf->setReducerClass('WordCountReducer');
//设置输入输出路径
$jobConf->setInputPath('/user/hadoop/input/');
$jobConf->setOutputPath('/user/hadoop/output/');
//提交作业
Hadoop::runJob($jobConf);
?>

对于 mongodb 和 hadoop 的使用，有时我们需要结合使用。例如，我们需要存储和处理数据时，可以使用 mongodb 来存储数据，而使用 hadoop 读取和处理数据。这样就可以充分利用两个框架的优点，更好的进行大数据计算和分析。

getIterator());
$jobConf->setInputFormat($mongoInputFormat);
//使用mapreduce处理数据
$jobConf->setMapperClass('WordCountMapper');
$jobConf->setReducerClass('WordCountReducer');
//输出结果到mongodb
$mongoOutputCollection = new MongoCollection($mongo, "demo.result");
$mongoOutputFormat = new Hadoop\MongoDBOutputFormat($mongoOutputCollection);
$jobConf->setOutputFormat($mongoOutputFormat);
//提交作业
Hadoop::runJob($jobConf);
?>

总之，php、hadoop 和 mongodb 在大数据处理中都具有重要的作用，他们的结合能够提高数据处理效率和分析能力，为企业提供更可靠的数据支持。