Apache Derby

概览 阿里巴巴在2018年7月份发布Nacos, Nacos是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。并表示在6-8个月完成到生产可用的0.8版本,目前版本是0.9版本。 Nacos提供四大功能 服务发现和服务健康检查 Nacos使服务更容易注册自己并通过DNS或HTTP接口发现其他服务。Nacos还提供服务的实时健康检查，以防止向不健康的主机或服务实例发送请求。 动态配置管理 动态配置服务允许您在所有环境中以集中和动态的方式管理所有服务的配置。Nacos消除了在更新配置时重新部署应用程序和服务的需要，这使配置更改更加高效和灵活。 动态DNS服务 动态 DNS 服务支持权重路由，让您更容易地实现中间层负载均衡、更灵活的路由策略、流量控制以及数据中心内网的简单DNS解析服务。动态DNS服务还能让您更容易地实现以 DNS 协议为基础的服务发现，以帮助您消除耦合到厂商私有服务发现 API 上的风险。 服务和元数据管理 Nacos提供易于使用的服务仪表板，可帮助您管理服务元数据，配置，kubernetes DNS，服务运行状况和指标统计。 安装 Nacos安装可以采用如下两种方式： 1.官网下载稳定版本解压使用。 2.下载源代码编译使用，目前最新的版本是0.9.0版本。 本文使用第一种方式，到Nacos的稳定版本下载地址 https://github.com

在Hive中，Derby数据库只能起一个实例，不能在多个终端同时运行，这就产生了许多禁锢，因此对于元数据的存储，采用开源的mysql数据库，因此就需要在主节点上安装mysql相关服务。 0、首先，通过yum list | grep mysql命令来查找yum源中是否有MySQL，我的查询结果如下; 可以看出，总之看不到mysql-server的影子，具体彻底删除还可以参考这个博文：https://www.cnblogs.com/cyl048/p/6879085.html (据说centOS7的源中暂时没有mysql，但是相同版本的centOS在阿里云中可以直接使用yum install mysql-server来直接安装mysql的） 因此，可以通过找到mysql的安装源，如下： 1、先下载mysql的repo源 $ wget http://repo .mysql .com/mysql-community-release-el7- 5.noarch .rpm 2、安装源包，即安装mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm包 $ sudo rpm -ivh mysql -community -release -el7 - 5.noarch .rpm 安装这个包后，就会获得两个mysql的yum repo源： /etc/yum.repos.d

Hive是什么？ Hive是基于Hadoop之上的数据仓库； Hive是一种可以存储、查询、分析存储在hadoop中的大规模数据 Hive定义了简单的类SQL查询语言，成为HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据 允许熟悉 MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作 Hive没有专门的数据格式 Hive:数据仓库。 Hive:解释器，编译器，优化器等。 Hive运行时，元数据存储在关系型数据库里面。 1. 为什么选择 Hive 基于 Hadoop的大数据的计算/扩展能力 支持 SQL like查询语言 统一的元数据管理 简单编程 2.Hive内部是什么 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为QL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。 本质上讲， Hive是一个SQL解析引擎，Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。Hive有一套映射工具

Nacos的单节点，也就是我们最开始使用的standalone模式，配置的数据是默认存储到内嵌的数据库derby中。 如果我们要搭建集群的话，那么肯定是不能用内嵌的数据库，不然数据无法共享。集群搭建的时候我们需要将Nacos对接Mysql进行数据存储。 集群模式跟我们平时进行扩容是一样的，可以通过Nginx转发到多个节点，最前面挂一个域名即可，如下图： 通常如果我们只是为了体验的话直接在本地起动3个实例就可以了，没必要真的去搞三台服务器，下面我们就以在本地的方式来搭建集群。 将Nacos的解压包复制分成3份，分别是: nacos nacos1 nacos2 进入nacos的conf目录，编辑application.properties文件，增加数据库配置 # 指定数据源为Mysql spring . datasource . platform = mysql # 数据库实例数量 db . num = 1 db . url . 0 = jdbc : mysql : //localhost:3306/nacos?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true db . user = root db . password = 123456

Nacos 在 0.7 版本之前，默认使用的是嵌入式数据库 Apache Derby 来存储数据（内嵌的数据库会随着 Nacos 一起启动，无需额外安装）；0.7 版本及以后，增加了对 MySQL 数据源的支持。 环境要求：MySQL 5.6.5+（生产使用建议至少主备模式，或者采用高可用数据库）； 1、初始化 MySQL 数据库 创建数据库 nacos_config。 SQL源文件地址：https://github.com/alibaba/nacos/blob/master/distribution/conf/nacos-mysql.sql ，或者在 nacos-server 解压目录 conf 下，找到 nacos-mysql.sql 文件，运行该文件，结果如下： 2、application.properties 配置 修改 nacos/conf/application.properties 文件的以下内容。 最终修改结果如下： #*************** Config Module Related Configurations *************** # ### If user MySQL as datasource: # 指定数据源为 MySQL spring.datasource.platform = mysql ### Count of DB: #

参考： http://db.apache.org/derby/releases/release-10.12.1.1.cgi https://blog.csdn.net/hxl122lcq/article/details/7782940 修改 D:\Java\Java8X64\jre1.8.0_181\lib\security\java.policy 与 D:\Java\Java8X64\jdk1.8.0_181\jre\lib\security\java.policy 文件 在其中加入 permission org.apache.derby.security.SystemPermission "engine", "usederbyinternals"; 即可 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4280959/blog/4302059

@SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)//排除自动配置 今天遇到一个问题，新建了一个Springboot项目启动报错If you want an embedded database (H2, HSQL or Derby), please put it on the classpath。4 刚开始因为是main方法所在的类位置没有放正确，最后找到原因，在这里记录一下。 因为新建的Springboot项目maven依赖底层的父项目，底层的父项目有引入mysql链接相应的包，所以在启动的时候会有一些自动配置不能启动。这时候需要在主函数所在的类注解上加上删除自动配置即可。 @SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)//排除自动配置 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/zicheng/blog/4358164

从这一章开始将进入到关键部分：模式识别。这一章主要解决下面几个问题 1 怎样才能识别出语言数据中明显用于分类的特性 2 怎样才能构建用于自动执行语言处理任务的语言模型 3 从这些模型中我们可以学到那些关于语言的知识。 监督式分类： 分类是为给定的输入选择正确的类标签。就好比身份证上的身份证号。每个身份证号都能标识出对应的一个人。在比如我们从一个固定的主题领域列表中，如 “ 体育 ” ， “ 技术 ” 和 “ 政治 ” 来判断新闻报道的主题是什么 下图是监督式分类的框架图。在训练过程中，特征提取器将每一个输入值转换为特征集。这些特征集捕捉到每个输入中应被用于分类的基本信息。然后特征集与标签的配对放入到机器学习算法中，生成模型。 在之前的章节中，我们从 nltk.corpus.names 能够获得 2 个文件，分别是 male.txt 和 female.txt 。从里面的结果可以看到男性和女性的名字有各自鲜明的特点。以 a,e,i 结尾的姓名很可能是女性姓名。而以 k,o,r,s 结尾的姓名很可能是男性姓名。因此我们要区分人名是男性还是女性，就需要建立一个分类器从而更精确的模拟这些差异。 创建分类器的第一步是决定什么样的输入特征相关的。以及如何为这些特征编码，下面的例子从寻找给定名称的最后一个字母开始。建立一个特征提取器函数，这个函数返回一个字典，其中包含给定名称的相关信息 def

什么是Hive？ 我来一个短而精悍的总结（ 面试常问 ） 1:hive是基于hadoop的数据仓库建模工具之一（后面还有TEZ，Spark）。 2:hive可以使用类sql方言，对存储在hdfs上的数据进行分析和管理。 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL ），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。 Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。 Hive的表其实就是HDFS的目录，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R Job里使用这些数据。 Hive相当于hadoop的客户端工具，部署时不一定放在集群管理节点中，可以放在某个节点上。 Hive与传统数据库比较 Hive与传统数据库比较 1. 查询语言。类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。 2. 数据存储位置。所有 Hive

Spring Cloud Alibaba 由于 Spring Cloud Netflix 项目进入维护模式（将模块置于维护模式意味着 Spring Cloud 团队将不会再向模块中添加新功能，只会修复 block 级别的 bug 以及安全问题），阿里巴巴团队为我们提供了一套新的微服务开发一站式解决方案 详见官方介绍： https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/README-zh.md Nacos 概述 是什么？ 一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 Nocas 就是注册中心与配置中心的组合，可以替代 Eureka + Config + Bus 能干嘛？ 替代 Eureka 做服务注册中心；替代 Config 做服务配置中心 下载、安装与运行 下载地址： https://github.com/alibaba/nacos/releases 下载解压后，打开 bin 目录，打开 cmd 窗口输入 startup.cmd 或者双击 startup.cmd 均可启动（Windows版） 浏览器地址栏输入 localhost:8848/nacos 登录，默认用户名密码都是 nacos，主页面如下： Nacos 作为注册中心 引入 Maven 依赖 <!-- nacos-discovery