大数据服务

本书为打造Spark大数据服务提供了详细指南，涵盖OpenStack Docker的应用。

将大数据服务与Kubernetes集成，实现高效管理和自动化。

大数据平台的核心能力，大多离不开数据采集和治理这两块。天晟通的大数据服务平台在这方面做得还挺全，从采集、汇聚到，流程比较顺，模块也清晰。尤其是数据标准体系和多端适配这一点，挺适合多业务场景切换的朋友参考下。 分布式架构的扩展性不错，部署在集群环境下，不光性能高，稳定性也有保障。你可以用在多台服务器上跑，任务调度、节点管理这块也都考虑到了，省心不少。 数据采集的功能还蛮全，不管是业务系统数据、实时数据还是各种文件系统，都能采集，统一汇聚，后续和展示就方便多了。支持主流数据库这一点也别错过，像MySQL、Hive、Oracle都能接。 项目管理这块也还行，多租户项目、任务分工、资源分配这些都能配，

该数据服务框架为大数据平台提供高效数据服务，其功能涵盖： 基于Kafka实现实时数据的过滤、清洗、转换和消费 利用Spark SQL实现对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据读写 集成规则引擎，支持基于规则引擎实现客户标签、画像等功能

Struts 框架，作为 Java Web 开发的常见选择，挺适合用来组织和管理 HTTP 求、业务逻辑与视图的交互。想象一下，把它和大数据结合，能做什么？比如说，查询全球天气！Struts的Action 类可以巧妙地与大数据框架（比如Hadoop或Spark）协作，实现对海量天气数据的实时查询。这样，用户通过网页提交求后，Struts会根据配置找到合适的 Action 类，调用大数据接口进行数据查询，返回给用户一个清晰、快速的天气信息。用大数据查询天气不光能提高响应速度，还能通过合理的查询优化和缓存机制，提升系统性能。只要熟悉了Struts框架和大数据查询的基础，结合这两者，你就能一个既高效

框架设计..... 1.1 HTB概述..... 1.2 软件架构设计... 1.3 开发流程.... 基于HL7 RIM的数据规范化.... 2.1 HL7 RIM简介... 2.2 数据规范化方案..... 2.3 数据规范化实例..... 在Oracle HTB中建立本地术语系统..... HTB环境部署.... 4.1 HTB环境所要求的硬件软件.... 4.2 安装操作系统后，完成如下流程..... 4.3 HTB的关闭与启动....

能耗数据采集器应用程序数据服务及设备管理，包括故障预警、漏损检测和设备运行效率。此外，提供能耗结构分析、定制节能改造方案以及能耗数据分析和KPI考核。企鹅节能大师提供Web能源管理平台。

boracay 的统一数据服务平台挺适合复杂数据场景的。它把查询能力分成三块：交互查询、联机查询和模型管理，思路清晰，挺实用的。像你平时要查历史交易明细、日志、甚至是搞点报表啥的，它都能搞定，响应也快，接入起来也不麻烦。 交互查询（IQ）模块专治那种高并发、低延迟的明细查询。比如你要查 1T 级别的历史数据，想要秒出结果，就可以用它。底层用的是Solr、HBase、ElasticSearch这类常见大数据引擎，还能接上Redis做加速，挺灵活。 联机查询（OLQ）模块更适合做统计，尤其多表关联、多维这些复杂逻辑。它支持的引擎也蛮多的，比如Hive、Impala、Kylin，还有你熟的Oracl

该方案涵盖了工业互联网数据服务的整体架构，可作为工业互联网建设的参考。

DS驱动程序支持开源和Java™应用程序，兼容ODBC、OLE DB和.NET Provider，版本9.7，适用于Windows x64平台，经过验证可靠。