数据整合

之前的项目中，用到过redis，主要是使用redis做缓存，redis在web开发中使用的场景很多，其中缓存是其中一个很重要的使用场景，之所以用作缓存，得益于redis的读写数据，尤其是在读取数据的时候是直接走内存的，这样在高并发访问数据的时候，和查询数据库相比，redis读取数据的高效性、快速性的优势可见一斑，据说新浪单是每天的所有内容的统计的总的访问数量可以达到上百亿次，这种场景下，如果没有redis做数据缓存，根本无法支撑这么大的数据访问量，redis使用的时候可以单独利用客户端引入jar包操作即可，实际项目中都是和框架进行整合的比较多，此处演示利用springboot整合redis做缓存的简单过程。 1、搭建redis服务器，为简化搭建过程，这里是在windows下使用redis3.2进行模拟，redis的下载可到github上, 下载压缩包，解压到本地的目录，解压完毕，直接在目录下启动服务端和客户端即可， 看到这个图说明启动成功，整个搭建过程比较简单，不做过对说明， 2、安装mysql，由于本次要模拟缓存的效果，需要查询数据库数据，访问mysql, 为简化linux下安装mysql的过程，本次将直接在docker上通过启动一个mysql的镜像安装mysql，比单纯安装mysql要省事不少，关于docker的使用，此处不做详细介绍，大家可参考相关资料自己搭建试试

RealThinClient RealThinClient SDK是用于开发标准的HTTP(S)服务器，ISAPI扩展以及客户端的VCL控件。可用于Windows下的CodeGear Delphi 6-XE2。 功能描述 About Feature RealThinClient SDK是用于开发标准的HTTP(S)服务器，ISAPI扩展以及客户端的VCL控件。可用于Windows下的CodeGear Delphi 6-2010。 编写可通过防火墙的客户端、服务器和ISAPI扩展(兼容Apache 2.x and MS IIS 5.x) 作为独立的服务器或ISAPI扩展 使用RTC Web服务器(包含Delphi源码)进行ISAPI扩展的调试 只需通过设置属性（内置的线程池）就可以使你的客户端、服务器采用多线程处理 能够自动压缩和强加密: - 通过设置属性激活内置的压缩功能 - 通过设置属性激活内置的加密功能 使用RTC脚本引擎搭建Delphi代码和你的可视化HTML之间的桥梁 基于组件的模块化设计允许您将远程客户端/服务器的新功能集成到您现有的Delphi应用程序和重新使用现有的代码 通过使用RTC格式或标准的XML－RPC格式(通过设置属性选择自己的格式)编写和调用远程函数 使用远程函数向导轻松的编写调用服务器端函数的客户端类 Delphi组件提供完整的源代码: -

（马蜂窝技术原创内容，公众号ID：mfwtech） 一、马蜂窝数据仓库与数据中台 最近几年，数据中台概念的热度一直不减。2018 年起，马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路。 数据中台到底是什么？要不要建？和数据仓库有什么本质的区别？相信很多企业都在关注这些问题。 我认为数据中台的概念非常接近传统数据仓库+大数据平台的结合体。它是在企业的数据建设经历了数据中心、数据仓库等积累之后，借助平台化的思路，将数据更好地进行整合与统一，以组件化的方式实现灵活的数据加工与应用，以更清晰的数据职能组织应对业务的快速变化，以服务的方式更好地释放数据价值的一种方式。 所以，数据中台更多的是体现一种管理思路和架构组织上的变革。在这样的思想下，我们结合自身业务特点建设了马蜂窝的数据中台，核心架构如下： 在中台建设之前，马蜂窝已经建立了自己的大数据平台，并积累了一些通用、组件化的工具，这些可以支撑数据中台的快速搭建。作为中台的另一大核心部分，马蜂窝数据仓库主要承担数据统一化建设的工作，包括统一数据模型，统一指标体系等。下面介绍马蜂窝在数据仓库建设方面的具体实践。 二、数据仓库核心架构 马蜂窝数据仓库遵循标准的三层架构，对数据分层的定位主要采取维度模型设计，不会对数据进行抽象打散处理，更多注重业务过程数据整合。现有数仓主要以离线为主，整体架构如下： 如图所示，共分为 3 层： 业务数据层

（马蜂窝技术原创内容，公众号ID：mfwtech） 一、马蜂窝数据仓库与数据中台 最近几年，数据中台概念的热度一直不减。2018 年起，马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路。 数据中台到底是什么？要不要建？和数据仓库有什么本质的区别？相信很多企业都在关注这些问题。 我认为数据中台的概念非常接近传统数据仓库+大数据平台的结合体。它是在企业的数据建设经历了数据中心、数据仓库等积累之后，借助平台化的思路，将数据更好地进行整合与统一，以组件化的方式实现灵活的数据加工与应用，以更清晰的数据职能组织应对业务的快速变化，以服务的方式更好地释放数据价值的一种方式。 所以，数据中台更多的是体现一种管理思路和架构组织上的变革。在这样的思想下，我们结合自身业务特点建设了马蜂窝的数据中台，核心架构如下： 在中台建设之前，马蜂窝已经建立了自己的大数据平台，并积累了一些通用、组件化的工具，这些可以支撑数据中台的快速搭建。作为中台的另一大核心部分，马蜂窝数据仓库主要承担数据统一化建设的工作，包括统一数据模型，统一指标体系等。下面介绍马蜂窝在数据仓库建设方面的具体实践。 二、数据仓库核心架构 马蜂窝数据仓库遵循标准的三层架构，对数据分层的定位主要采取维度模型设计，不会对数据进行抽象打散处理，更多注重业务过程数据整合。现有数仓主要以离线为主，整体架构如下： 如图所示，共分为 3 层： 业务数据层

日志模块分析 Pig-log dubbo 服务实现 Pig-log-api dubbo 服务 spring+mybatis dubbo 整合 sharding-jdbc 分库分表 建两个数据库，每个数据库中的表建三份 2.配置连接两个数据库 3. 配置和自定义分库 分表规则 配置服务 在pig-web 模块调用，配置日志过滤器 通过type 字段确认数据会导入哪个表，哪个库 Type 为 3 或者 9 的时候，除以两个数据余 1 ，所以在 1 号库，除以 3 个表 余 0 ，所以在 0 号表 Type 为 1 或者 7 的时候，除以两个数据余 1 ，所以在 1 号库，除以 3 个表 余 1 ，所以在 1 号表 这样就达到了分库分表的作用了 Type 为 0 或者 6 的时候，除以两个数据余 0 ，所以在 0 号库，除以 3 个表 余 0 ，所以在 0 号表 来源： CSDN 作者： zscat-me 链接： https://blog.csdn.net/a1439226817/article/details/64437915

文章目录 HBase与Sqoop整合 需求一：将mysql表当中的数据导入到HBase当中来 需求二：将HBase当中的数据导出到mysql当中来 HBase与Sqoop整合     sqoop是一个数据导入导出的工具，可以将关系型数据库当中的数据导入到大数据平台来，也可以将大数据平台当中的数据导入到关系型数据库当中去，我们也可以通过sqoop导入数据到hbase或者从hbase当中导出数据。 需求一：将mysql表当中的数据导入到HBase当中来 1.创建数据库表 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS library ; USE library ; CREATE TABLE book ( id INT ( 4 ) PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT , NAME VARCHAR ( 255 ) NOT NULL , price VARCHAR ( 255 ) NOT NULL ) ; 2.插入数据 INSERT INTO book ( NAME , price ) VALUES ( 'Lie Sporting' , '30' ) ; INSERT INTO book ( NAME , price ) VALUES ( 'Pride & Prejudice' , '70' ) ; INSERT INTO book (

# by coco # 2014-07-25 本文主要实现一下目标： 1. 在hive中创建的表能直接创建保存到hbase中。 2. hive中的表插入数据，插入的数据会同步更新到hbase对应的表中。 3. hbase对应的列簇值变更，也会在Hive中对应的表中变更。 4. 实现了多列，多列簇的转化：（示例：hive中3列对应hbase中2列簇） hive与hbase的整合 1. 创建hbase识别的表： hive> CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) > STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' > WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val") > TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz"); OK Time taken: 1.833 seconds hbase.table.name 定义在hbase的table名称 hbase.columns.mapping 定义在hbase的列族 hbase中看到的表： hbase(main):007:0> list TABLE hivetest student test

hive与hbase整合过程---coco # by coco # 2014-07-25 本文主要实现一下目标： 1. 在hive中创建的表能直接创建保存到hbase中。 2. hive中的表插入数据，插入的数据会同步更新到hbase对应的表中。 3. hbase对应的列簇值变更，也会在Hive中对应的表中变更。 4. 实现了多列，多列簇的转化：（示例：hive中3列对应hbase中2列簇） hive与hbase的整合 1. 创建hbase识别的表： hive> CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) > STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' > WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val") > TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz"); OK Time taken: 1.833 seconds hbase.table.name 定义在hbase的table名称 hbase.columns.mapping 定义在hbase的列族 hbase中看到的表： hbase(main):007:0> list TABLE

作者丨gongyouliu 编辑丨Zandy 来源 | 大数据与人工智能（ID: ai-big-data） 作者在上篇文章中讲解了《 矩阵分解推荐算法 》，我们知道了矩阵分解是一类高效的嵌入算法，通过将用户和标的物嵌入低维空间，再利用用户和标的物嵌入向量的内积来预测用户对标的物的偏好得分。本篇文章我们会讲解一类新的算法： 因子分解机 ( Factorization Machine ，简称 FM ，为了后面书写简单起见，中文简称为 分解机 )，该算法的核心思路来源于矩阵分解算法，矩阵分解算法可以看成是分解机的特例 (我们在第三节1中会详细说明) 。分解机自从2010年被提出后，由于易于整合交叉特征、可以处理高度稀疏数据，并且效果不错，在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使用，国内很多大厂(如美团、头条等)都用它来做推荐及CTR预估。 本篇文章我们会从 分解机简单介绍、分解机的参数估计与模型价值、分解机与其他模型的关系、分解机的工程实现、分解机的拓展、近实时分解机、分解机在推荐上的应用、分解机的优势 等8个方面来讲解分解机相关的知识点。期望本文的梳理可以让读者更好地了解分解机的原理和应用价值，并且尝试将分解机算法应用到自己的业务中。 一、分解机简单介绍 分解机 最早由Steffen Rendle于2010年在ICDM会议(Industrial Conference on

Hive整合Hbase hive 和 hbase 对比 应用场景及编译安装 hive 和 hbase 对比 Hive 数据仓库： Hive 的本质其实相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射的关系，以方便使用 HQL 去管理查询。 用于数据分析、清洗 Hive 适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高。 基于 HDFS、MaoRedce Hive 存储的数据依旧在 DataNode 上，编写的 HQL 语句转换为 MapReduce 代码执行。 HBase 数据库 是一种面向列存储的非关系型数据库。 用于存储结构化和非结构化的数据 适用于单表非关系型数据库的数据 基于 HDFS 适用于单表非关系型数据库的数据，不适合做关联查询，类似 JOIN 等操作。 延迟较低，接入在线业务使用 面对大量的企业数据，Hbase 可以直接单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度。 应用场景及编译安装 Hbase 作为 Hive 的数据源 构建低延时的数据仓库 重新编译 hive 的jar包，使其兼容hbase。 Hbase 与 Hive 的集成在最新的两个版本中无法兼容。所以，我们只能重新编译：hive-hbase-handler-1.2.2.jar ，并把编译好的 jar 包放到 hive 的 lib 目录下。 下载 Hive 源码地址 单击进入http:/