MPP-Hadoop混合架构高校数据集成方案

商业问题CORRECTIONS File映射目标的SALES是源AMOUNT汇总，约束ID不能为空且必须唯一，Sales Rep ID必须存在于目标的sales rep表中。过滤器只处理那些ORDERS标记为“closed”的记录，连接只选择LINES表中ORDER_ID能和ORDERS表匹配的记录。描述规则：Target (Oracle) Source (Sybase) ORDERS LINES SALES。错误修正：*我们来看一个关于收集销售团队统计数据的例子。首先，我们将如何将我们的场景表达为自然语言描述规则。然后我们将看到相同的规则在SQL中的表达。假设您有一个在Sybase中的源“o

通过整合各个组件，我们可以全面了解 Oracle ODI 的构成：图形化组件、存储库、调度代理以及元数据导航器。

GoldenGate 的高可用方案，真的是那种用了你就回不去的类型。比如做主备切换，靠它的Live Standby，你基本能做到秒级响应，业务不挂也不丢数据，挺香的。做系统升级、迁移？用Zero-Downtime Operations，白天上线也不怕打断业务，连运维都能笑出来。 还有一个实用的是Active-Active结构，两个业务中心互为主备，不但容灾搞定了，访问压力还能分掉一半。性能高、数据同步也实时，强烈推荐给数据量大、并发高的场景。 再说实时数据集成，GoldenGate 也不含糊。做实时 BI、报表，用它直接搞实时数据流，省掉一堆 ETL 中间环节，速度快、数据也准。 如果你是 M

Kafka 的监控工具，尤其是在生产环境中，真的挺重要的。因为 Kafka 是一个高吞吐量的分布式流平台，实时数据流时，必须确保它稳定运行。而为了实现这一点，监控工具就显得有用了。比如，ZooInspector，它是一个图形化工具，能够方便地查看 Kafka 的状态，比如集群的健康状况、分区的情况、消费者组的情况等等。通过这个工具，你可以清楚地知道 Kafka 各个组件的运行状态，及时发现潜在问题。Prometheus + Grafana的组合也是一个挺常见的选择，监控面板可以实时展示 Kafka 的各种性能指标。如果你喜欢可视化，或者需要更强的报警机制，这两个工具配合使用会有。Kafka M

了一种Kafka与Hive集成的解决方案，允许用户将Kafka实时数据流摄取到Hive中进行分析。

本方案介绍了如何将 Struts2、iBatis 与 Oracle 数据库集成，为应用程序提供数据持久化和交互能力。

Hive 和 HBase 的组合方案蛮实用的，适合搞大数据又想兼顾实时查询的场景。这个压缩包里准备好了Apache Hive 1.2.2和HBase 1.2.6，环境配置、集成方法、数据导入导出都讲得比较清楚，整体流程顺，你照着做基本能跑起来。Hive 的 SQL 友好性加上 HBase 的高并发性能，组合起来还挺香的。比如你有离线跑的报表，又有实时看的监控数据，两个系统一整合，省心多了。安装那块，配置HIVE_HOME、HBASE_HOME这些环境变量是必不可少的，别漏了。尤其metastore部分，建议用 MySQL，稳定些。集成的时候主要是 Hive 的HBase Storage Han

探讨了在Spring Boot框架下，如何利用MyBatis框架实现对Phoenix数据库的访问。方案中采用了两种不同的配置方式：基于XML的传统配置和基于注解的现代配置，并选用性能卓越的HikariCP作为数据库连接池。 通过实体类映射，演示了对HBase表进行增删改查等基本操作，并实现了分页查询功能，为Phoenix数据库的应用提供了一个可行的解决方案。

Phoenix5.0.0 的 SQL 能力挺强，直接让你用 SQL 操作 HBase，不用写一堆 MapReduce，效率高，代码也清爽。Cloudera Manager6.2.0 配合起来也蛮顺，安装配置都在界面上点几下就好，还能实时看查询、资源、性能，省事省心。 Phoenix5.0.0 的复杂查询支持真的比较强，像窗口函数、JOIN 操作、聚合函数这些 SQL 场景它都能扛，做数据时方便多。不用写 Spark 任务，响应也快，尤其适合中大型实时报表类需求。 索引优化这块也有提升，原来 HBase 查数据挺吃力的，现在加上二级索引，QPS 可以撑住不少。还支持JSON和数组类型，数据格式兼