```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(准备Hadoop环境)
C(创建数据源)
D(将数据存入Hadoop)
E(完成)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
```
对于新手来说，实现Hadoop做数据源可能会感到有些困惑，但只要按照以下流程一步步操作，就能顺利
原创
2024-05-18 03:20:38
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众所周知，Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个个的key/value键值对，在网络节点间对其进行整理(shuffle)，然后使用Reducer处理数据并进行最终输出。这其中假如我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输（ 网络带宽严重被占降低程序效率），所有数据都经过reduce处理，造成Reducer的巨大压力，从而大大降低程序的性能。 &nb
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2023-09-18 16:53:15
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开源大数据OLAP组件，可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎：MOLAP一般对数据存储有优化，并且进行部分预计算，因此查询性能最高。但通常对查询灵活性有限制。MPP数据库是个完整的数据库，通常数据需要导入其中才能完成OLAP功能。MPP数据库在数据入库时对数据分布
【赛迪网－IT技术报道】HBase是Hadoop中的一个简单数据库。它与Google的Bigtable特别相似，但也存在许多的不同之处。数据模型HBase数据库使用了和Bigtable非常相似的数据模型。用户在表格里存储许多数据行。每个数据行都包括一个可排序的关键字，和任意数目的列。表格是稀疏的，所以同一个表格里的行可能有非常不同的列，只要用户喜欢这样做。列名是“<族名>:<标签
一、hadoop简介一、概述Hadoop是Apache提供的一个开源的、可靠的、可扩展的系统架构，可以利用分布式架构来进行海量数据的存储以及计算。需要注意的是Hadoop处理的是离线数据，即在数据已知以及不要求实时性的场景下使用。二、版本Hadoop1.0：只包含HDFS以及MapReduce两个模块Hadoop2.0：完全不同于1.0的架构，包含HDFS、MapReduce以及Yarn三个模块H
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2023-09-20 07:18:45
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主要内容：hdfs的核心工作原理：namenode元数据管理机制，checkpoint机制；数据上传下载流程1、hdfs的核心工作原理1.1、namenode元数据管理要点1、什么是元数据？hdfs的目录结构及每一个文件的块信息（块的id，块的副本数量，块的存放位置<datanode>） 2、元数据由谁负责管理？namenode 3、namenode把元数据记录在哪
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2023-10-30 14:14:53
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注意在创建数据源之前，你需要先使用 TiUP 部署 DM 集群。本文档介绍如何为 TiDB Data Migration (DM) 的数据迁移任务创建数据源。数据源包含了访问迁移任务上游所需的信息。数据迁移任务需要引用对应的数据源来获取访问配置信息。因此，在创建数据迁移任务之前，需要先创建任务的数据源。详细的数据源管理命令请参考管理上游数据源。第一步：配置数据源（可选）加密数据源密码在 DM 的配
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2023-11-08 21:36:53
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Hadoop
一、Hadoop 是什么？Hadoop 是 Apache 旗下的一套开源软件平台。Hadoop 可以利用计算机集群，根据用户自定义的业务逻辑对海量数据进行分布式处理。通常我们说的 Hadoop 是指一个更广泛的概念--Hadoop 生态圈。二、Hadoop 生态圈Hadoop 生态圈是指以 Hadoop 为基础发展出来的一系列技术。这些技术都是为了解决大数据处理过程中不断出
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2023-10-03 11:46:28
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在当今的技术环境中，随着业务的不断发展和扩容，如何有效地管理多个数据源成为了许多企业面临的挑战。特别是在MySQL这种主流数据库中，数据源的管理显得尤为重要。不少开发者和架构师开始研究“mysql 做多数据源”的策略，力求在保障数据一致性和系统性能的前提下，实现灵活的数据处理能力。
### 初始技术痛点
在项目刚开始的时候，我们只有单一的数据源，随着用户数量和数据量的增长，系统性能逐渐成为了瓶
SpringBoot项目配置多数据源 在工作中你一定遇到过这么一个问题，一个功能涉及到多张表的CRUD，而这些表又来源于不同的数据库，关键是可能数据库的类型也可能不同，可能是mysql，也可能是oracle、postgre这样的数据源。而传统使用mybatis配置数据源默认只支持配置一个数据库，这显然不能满足我们的需求，所以我们现在需要了解一下怎么配置多数据源。 配置多数据源的方式其实有很多，我这
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2024-02-28 13:55:23
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# Hadoop 多数据源数据合并
在当今的数据时代，数据来源不仅多样化，而且量级不断增加。这使得有效获取、处理并整合数据的重要性与日俱增。Hadoop作为一款流行的开源框架，提供了强大的数据处理能力。本文将系统阐述如何在Hadoop中进行多数据源数据的合并，包括代码示例，类图和关系图的展示。
## 一、Hadoop 简介
Hadoop是一个开源的软件框架，允许开发者以分布式方式存储和处理大
原创
2024-10-27 05:10:20
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最近在搞关于数据分析的项目，做了一点总结。下图是系统的数据流向。容易出现错误的地方。1、数据进入hadoop仓库有四种来源，这四种是最基本的数据，简称ods，original data source，后续 的数据都是有这些组合而来a、日志文件b、http接口c、DB查询d、建表指向最后数据都是以hadoop文件的形式存放在hadoop中。日志文件：新增机器没有通知数据分析组抓日志根据约定获取日志是
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2024-04-15 14:12:39
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# Python 数据源转发接口的实现
在现代软件开发中，数据源转发接口（Data Source Forwarding Interface）是实现不同应用程序或服务之间数据交互的重要方案。本文将通过一个简单的 Python 实现示例，带读者理解如何构建一个数据源转发接口，以及在这里使用的类和关系图。
## 一、数据源转发接口的概念
数据源转发接口是一个使得一个数据源（如数据库、API等）能够
原创
2024-08-13 09:21:10
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# 实现Java项目做多数据源
## 1. 流程概述
在Java项目中实现多数据源通常可以通过使用Spring框架来实现。下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置数据源 |
| 2 | 创建实体类 |
| 3 | 创建Repository |
| 4 | 创建Service |
| 5 | 创建Controller |
## 2. 具体
原创
2024-07-10 04:51:33
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## Grafana使用Redis做数据源
在Grafana中，数据源是一个用于存储和检索数据的后端系统。通过配置数据源，Grafana可以从不同的数据库或服务中获取数据，并在仪表板中进行展示和分析。本文将介绍如何在Grafana中使用Redis作为数据源，并提供一些示例代码来帮助您快速上手。
### 什么是Redis
Redis是一个开源的内存数据库，它可以用作缓存、消息代理和数据存储。R
原创
2024-03-29 08:12:50
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# Kylin与MySQL的数据整合
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专为大数据环境下的 OLAP（在线分析处理）而设计。它能够通过快速分析海量数据，帮助企业在实时性和高性能之间找到平衡。本文将介绍如何使用 MySQL 作为 Kylin 的数据源，并提供示例代码来说明两者的结合。
## Kylin简介
Kylin 可以让用户通过 SQL 进行数据分析，支持多种数据来源。
原创
2024-10-15 04:33:30
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HDFS 和MapReduce 是离线大数据处理背后的主要技术。1.简介HDFS 的英文全称是Hadoop Distributed File System ，即Hadoop 分布式文件系统，它是Hadoop 的核心子项目。实际上， Hadoop 中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口，而HDFS 只是这个抽象文件系统的一种实现，但HDFS 是各种抽象接口实现中应用最为广泛和最
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2024-09-06 00:04:34
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特征工程系列：特征筛选的原理与实现1. 什么是特征工程2. 特征选择的方法2.1 Filter方法 过滤法2.2 Wrapper方法 封装式2.3 Embedded方法 嵌入式3. 特征选择实现3.1 去掉取值变化小的特征 要有区分度3.2 单变量特征选择3.2.1 Pearson相关系数 连续型3.2.2 互信息 和 最大信息系数 MINE 离散型3.2.3 距离相关系数3.2.4 基于学习模
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2024-07-26 16:52:41
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1.什么是数据源？数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。拓展：数据库
数据库是一个容器，包含了很多数据，当然这些数据可能存在不同的小容器(表)里面。
若用水来形容数据，数据库就是水库。
数据源
数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。
数据源就像是排水管道。
数据库连接
数据库连接是根据数据源产生的实际连接上数据
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2023-11-28 14:22:44
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# 多数据源 Redis 方案设计
在现代应用程序中，利用多数据源管理用户状态或缓存数据是一个非常常见的需求。Redis作为一个内存数据存储，支持快速的数据读取和写入，因此在多数据源架构中，它经常被用作临时数据存储。本方案将详细介绍如何使用Redis处理多数据源，并提供代码示例。
## 方案目标
1. 整合来自不同数据源（如MySQL、MongoDB等）的数据。
2. 使用Redis缓存相应
原创
2024-09-19 06:05:13
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