与传统的表格（或SQL）数据库相比，NoSQL数据库为软件开发人员和其他用户提供了更高的运行速度和更高的灵活性。
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅<CDP中的运营数据库>,<运营数据库系列之可访问性>。
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据，然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理，包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
传统关系型数据库在诞生之时并未考虑到如今如火如荼的移动、社交以及大数据负载类型，同时也并不适合处理极端规模处理任务。不过大家不必担心，十六家专业企业已经为我们带来他们各自的次世代NoSQL与NewSQL选项。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
Data Analytics Studio (DAS)是一个能够提供诊断工具和智能化的建议，使得业务数据分析师能易于上手hive的应用程序并提高工作效率。本篇文章主要介绍如何为 CDP集群安装集成 DAS(Data Analytics Studio)。
我是 FactGem 的首席技术官 Clark Richey。FactGem 是一家小公司。 在这里我想说一说我们是怎么开始接触数据库技术的，然后我们做出了哪些改变，我们还需要做出哪些决定，哪些东西影响了我们的决策流程。我还会介绍我们调查研究过的各种数据库和技术，以及我们在使用 Neo4j 过程中发现的一些最佳做法和最差做法。 2014 年夏天之后，很多事情都发生了变化，我也会对我们在这段时期测试的各种数据库做出一个仔细的评估。 选择数据库 关系数据库 最初，我们的创始人准备把数千份不同的文件放在一起，用
之前写过两篇关于Docker仓库的文章，把Docker镜像装到仓库需要几步？ 与 没有Docker仓库还能分发镜像吗？ 。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。它涉及监控的许多方面，例如度量标准的生成和收集，在仪表板上绘制结果数据以及针对异常情况发出警报。为实现这一目标，它提供了各种组件，这些组件分别运行但组合使用。
•agent - 代理。Agent 是在 Server（服务器） 或 Client（客户端） 模式下运行的 Nomad 进程。•client - 客户端。Nomad 客户端负责运行分配给它的任务。它还向服务器注册自己，并监视要分配的任何工作。当运行代理时，客户端可以被称为节点 (Node)。•server - 服务器端。Nomad 服务器管理所有作业和客户端，监视任务，并控制哪些任务被放置在哪些客户端节点上。服务器之间相互复制数据以确保高可用性。•dev_agent - 开发（模式）代理是一种代理配置，它为运行 Nomad 的单节点集群提供了有用的默认值。它在服务器和客户端模式下运行，并且不会将其群集状态持久化到磁盘，这允许代理从可重复的干净状态启动，而不必在运行之间删除基于磁盘的状态。
在本次实验中，您将使用 Cloudera SQL Stream Builder来捕获和处理来自外部数据库中活动的更改。
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客，如对迁移感兴趣，请关注该系列博客。
Kettle是一款流行的ETL（Extract-Transform-Load，即数据抽取、转换、装载）工具，并可用来操作Hadoop上的数据。Kettle是用Java语言开发的。它最初的作者Matt Casters原是一名C语言程序员，在着手开发Kettle时还是一名Java小白，但是他仅用了一年时间就开发出了Kettle的第一个版本。虽然有很多不足，但这版毕竟是可用的。使用自己并不熟悉的语言，仅凭一己之力在很短的时间里就开发出了复杂的ETL系统工具，作者的开发能力和实践精神令人十分佩服。后来Pentaho公司获得了Kettle源代码的版权，Kettle也随之更名为Pentaho Data Integration，简称PDI。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。旨在为 WEB 应用提供可扩展的数据存储解决方案。
很简单的设计，就是450K甲基化芯片：DCIS (n=40) and adjacent normal (n=15) ，另外的信息技术：Among 40 DCIS cases 13 later developed invasive disease
思考 MySQL的数据持久化的问题 搜索 mysql 镜像 docker search docker 官方镜像介绍地址 https://hub.docker.com/_/mysql?tab=descr
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
Kettle是国外免费的开源轻量级ETL工具，是基于Java语言开发的，可以在Windows.Linux,UNIX系统上运行，且绿色不需安装，可用于各种数据库之间的连接。
Docker Hub中MySQL介绍：https://hub.docker.com/_/mysql
环境部署是所有团队都必须面对的问题，随着系统越来越大，依赖的服务也越来越多，比如我们目前的一个项目就会用到： - Web服务器：Nginx - Web程序：PHP + Node - 数据库：MySQL - 搜索引擎：ElasticSearch - 队列服务：Gearman - 缓存服务：Redis + Memcache - 前端构建工具：npm + bower + gulp - PHP CLI工具：Composer + PHPUnit 因此团队的开发环境部署随之暴露出若干问题： 1. 依赖服务很多，本
Oracle 12c 在RAC方面提出了很多新的解决方案和特性。这些方案和特性使得Oracle 集群在云和大数据的时代环境下，帮助企业用户上云更具优势。今天我们来一起学习Oracle RAC在最新的12c Release 2版本上的最佳实践。 为了让大家更好地理解PPT的内容，在此做简单解读。 本文将围绕12.2中最新的两种集群的部署方式 Standalone Cluster和Domain Service Cluster展开，包含的内容分为以下几大模块： 1、12.2集群配置选项 2、Standalone
开发中，通常会自建MySQL数据库方便个人开发测试。这里利用Docker安装MySQL 5.7。
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
Jenkins Pipeline 脚本优化实践：从繁琐到简洁 >>>>> Jenkins Pipeline脚本优化：为Kubernetes应用部署增加状态检测>>>>>> 使用Jenkins和单个模板部署多个Kubernetes组件。有一些需要动态设置的配置不想在jenkins中配置，想将这些变量存储在mysql 这种数据库中，通过动态修改参数，然后让jenkins pipeline 任务到mysql中获取参数数据，并执行任务！
云计算现正是当今IT界的宠儿，但安全方面的担忧仍是企业迟迟未肯采纳的原因。这些顶级安全技巧可以帮助IT团队快速热身，熟悉这项科技。 没人否认云计算的这些优点，灵活性，可扩展性和按使用付费，但许多人仍为了它是否能给敏感数据提供足够安全的环境而争论不休。云数据安全在IT界是个炙手 可热的话题；有些人相信云比本地环境更安全，但却有另一方持完全相反的看法。有鉴于云的复杂性，这个安全性的辩论不是只有对或错那么简单。但有件事是肯定 的，无论是公有，私有或混合云，安全性是无法回避的问题。而企业们必须为了保护他们的环境出一
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
随着数字经济加速发展，企业数字化转型正向更深层次推进。基于数字技术，企业通过数据驱动，有望实现创新产品服务、变革运营方式和迭代资源组织模式。而这一切都是建立在企业 IT 基础设施之上。
目前 Docker 官方维护了一个公共仓库 Docker Hub，用于查找和与团队共享容器镜像，界上最大的容器镜像存储库，拥有一系列内容源，包括容器社区开发人员、开放源代码项目和独立软件供应商（ISV）在容器中构建和分发代码。大部分需求都可以通过在 Docker Hub 中直接下载镜像来实现。
本文是一个简短的指南帮助了解Docker周边工具生态系统，以及他们是如何实现的。 只要你出席任何高科技相关的活动，或在过去18个月读取任何科技相关的文章，你就可能听到过Docker，并且了解它是什么以及做什么用。 简而言之，Docker的建立基于过去的一系列概念但是它青出于蓝胜于蓝。Docker是创建“容器”的工具，它可以包容你所需要的一系列离散的应用程序和技术栈。不像虚拟机，这些容器共享相同的资源来管理容器和主机之间的交互。 这使得Docker容器更快，更轻，安全，且资源可共享。 就个人而言，作为一个技术
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中，较为详细地讲解了如何利用Hadoop（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop，CDH）生态圈组件构建传统数据仓库。例如，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统，使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶，书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的，其中有些SQL语句逻辑复杂，可读性也不是很好。
只要你出席任何高科技相关的活动，或在过去18个月读取任何科技相关的文章，你就可能听到过Docker，并且了解它是什么以及做什么用。
在现代软件开发中， 我们会使用一些公共镜像作为基础镜像来快速构建我们的应用镜像，并将其部署到生产环境中。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 起因是懒 最近在开发中要用到PostgreSQL数据库，不想装在MacBook上（也不想装docker），于是安装在另一台电脑上，用的时候打开电脑运行数据库，用完再关闭电脑，总觉得这些操作挺麻烦（您想骂我懒么？您骂得对…） 群晖解决烦恼 家里有台群晖DS218+，从不关机，为全家提供稳定的图片和视频服务，之前已在上面部署了maven私服、MySQL，运行得
除了最近关于Kubernetes的所有讨论以及你是否应该使用Docker化数据库之外，今天我想向您展示为什么当可扩展性和弹性是您的架构中的一个重要要求时，这两件事可能是很好的解决方案。
在本教程中，我们将介绍如何设置SSH密钥以支持代码部署/发布工具，配置系统防火墙，配置和配置数据库（包括密码！），以及设置任务调度程序（crons）和队列守护进程。本教程结束时的目标是让您拥有一个具有上述高级配置的完全可用的PHP应用程序服务器。
在上一篇文章中，我们介绍了适合单个用户进行使用和开发的 Galaxy 在线平台，今天我们来聊一下在为多用户生产环境设置 Galaxy 时，我们应采取的一些可以让 Galaxy 获得最佳性能的额外步骤。
在Koverhoop，我们正在保险，医疗保健，房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca，我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标，在本文中，我将讨论核心基础架构，我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
持续集成和持续交付 (CI/CD) 在现代软件开发中至关重要，有助于实现自动化代码集成和可靠的应用程序交付。 Jenkins 以其灵活性和广泛的插件选项而闻名，是创建 CI/CD 管道的领先工具。
MQTT（消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的支持在各方之间异步通信的消息协议。MQTT 在空间和时间上将消息发送者与接收者分离，因此可以在不可靠的网络环境中进行扩展。虽然叫做消息队列遥测传输，但它与消息队列毫无关系，而是使用了发布和订阅（Pub/Sub）的模型。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
从Oracle数据库12c开始，可以将Oracle Clusterware和Oracle RAC配置在大型集群中，称为Oracle Flex集群。 这些集群包含两种类型的节点：Hub节点和Leaf节点。 Hub节点紧密连接，可以直接访问共享存储，并作为一个或多个Leaf 节点的锚点。 leaf 节点与Hub节点松动连接，可能无法直接访问共享存储。 Hub Node and Leaf Node Oracle ADG上的列式存储支持 Oracle ADG上的列式存储支持Oracle ADG上的列式存储支持 Or
一个提供对表的递增和并发ANALYZE操作的工具。对追加优化表来说， analyzedb只在统计数据不是最新的时候才更新统计信息。
Slurm可以被配置为收集每个作业和作业步骤执行的核算信息。核算记录可以被写入一个简单的文本文件或一个数据库。目前正在执行的作业和已经终止的作业的信息都是可用的。sacct命令可以报告正在运行或已经终止的作业的资源使用情况，包括单个任务，这对于检测任务之间的负载不平衡非常有用。sstat命令可用于仅对当前正在运行的作业进行统计。它也可以为你提供关于任务之间不平衡的有价值的信息。sreport可以用来生成基于特定时间间隔内执行的所有作业的报告。
Docker是一个流行的容器化平台，可以在其中运行各种不同的应用程序和服务，包括MongoDB。使用Docker安装MongoDB可以提供更加灵活和可移植的部署方式，可以方便地进行环境配置和版本管理。
链接：https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207
在 Ignite 大会 上，微软发布了 Azure Stream Analytics无代码编辑器，这是一个支持拖放的画布，可用于开发流处理场景下的作业，如流处理 ETL、数据摄入、物化数据并公开发布到 Azure Cosmos DB。该无代码编辑器托管在微软的大数据流平台和事件摄入服务 Azure Event Hubs 中。
Checkpoint 的存储的位置取决于配置的 State backend（JobManager 内存，文件系统，数据库...）。
“现在是企业应用Hadoop的最佳时机。”Hortonworks公司首席技术官Jeff Markham在11月底举行的2013中国Hadoop技术峰会上演讲时表示。在本次峰会上，Hadoop进入2.0时代成了人们谈论的焦点。Jeff Markham表示，Hadoop 2.0拥有更强大、更广泛的符合企业用户需求的新特性，弥补了Hadoop 1.0的不足之处，更符合企业用户的需求。
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