集成实践

黄斌联系电话：188-****-0703，电子邮箱：Github，毕业学校/年份：广东工业大学/2016，GPA：3.67/4。求职意向包括推荐系统、数据挖掘或机器学习相关岗位。广东工业大学在读研究生，专注于推荐系统、数据挖掘和机器学习研究。积极参与开源项目并在Github分享代码，善于参加数据挖掘比赛并取得多项荣誉：2013年美国大学生数学建模竞赛二等奖（国际赛）、2015年阿里移动推荐算法竞赛排名第37/7186、2014年“云上贵州”智能交通大数据竞赛排名第55/3743、2014年阿里巴巴大数据竞赛排名第73/7276、2011年全国大学生数学建模竞赛广东赛区一等奖（国赛）。研究成果包

使用Elasticsearch-Hadoop连接器实现Hadoop生态和Elasticsearch之间的无缝数据交互，助力海量数据探索和发现。

IDEA（Integrated Development Environment for Applications）是JetBrains公司开发的一款Java集成开发环境，支持Java、Python、Kotlin等多种编程语言。探讨IDEA在算法教学中的关键要点与挑战，通过代码实例进行深入解析。IDEA提供智能代码补全、语法高亮、自动格式化等功能，辅助开发者编写和理解算法。其内置的Git版本控制系统和JUnit、TestNG单元测试框架，帮助开发者管理和验证算法的正确性。调试工具如断点和变量查看使得复杂算法的执行过程可视化。插件库如Algorithms Plugin和在线编程竞赛插件，进一步提升

基于 Flink 的小米数据集成方案，算是我最近看到比较成熟的一套实时+离线数据集成架构。小米用 Flink 搞了一整套数据集成引擎，不光支持常见的MySQL、Hive，连Doris、Iceberg也都打通了，扩展性真不赖。 实时+离线一体化调度挺有意思，能自动接管流批作业的调度。你只管写好逻辑，剩下的它来搞定，开发体验省心多了。而且像权限控制、Catalog 注册这些事，它也做得蛮到位的，开发的时候不需要写一堆CREATE TABLE、CREATE CATALOG，省事。 里面提到的Auto Catalog和断点续传机制也实用，是当你对接MySQL的时候，经常会遇到主从切换，这套机制能帮你搞

Sqoop是一款用于在Hadoop生态系统中进行数据迁移的强大工具，尤其适用于关系型数据库与Hadoop之间的数据交换。 核心功能： 将数据从关系型数据库导入HDFS、Hive或HBase 将HDFS数据导出到关系型数据库 实践指南： 本笔记基于多年的Sqoop使用经验，总结了关键要点和操作指南，帮助初学者快速上手。 Hive集成： 使用Sqoop将关系型数据库中的数据导入Hive表，实现高效数据分析。 通过Sqoop将Hive表数据导出到关系型数据库，方便数据共享和应用。 HBase集成： 利用Sqoop将关系型数据库数据导入HBase，构建高性能NoSQL数据库。 使用Sqoop

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

Python语言可以与Hadoop框架集成，实现高效的数据处理和分析。O'Reilly 提供了关于Python与Hadoop集成的免费资源。

档提供CrystalReports在Microsoft Visual Studio 2005中的集成指南，重点阐述类相关使用方法。

Flume 集成 HDFS 用的包，搞大数据采集的你肯定用得上。压缩包里有 HDFS Sink 插件、依赖 JAR、配置文件，甚至还有点教程，比较省事。拿来就能上手，尤其适合搞日志采集的场景，比如从 Kafka、Web 服务抓日志，一键扔进 Hadoop 集群，挺高效的。安全设置也预留了位置，要用 Kerberos 也能应对。配置清晰、依赖也全，省去你满世界找 jar 包的麻烦，整合起来效率高不少。

Elasticsearch与Hive和Hadoop集成的工具，可映射Hive和Elasticsearch文档。