规则引擎

Drools 7.10.0.Final 挺好用的，是做规则引擎的开发。它的安装比较简单，支持在 Eclipse 和 IntelliJ 等常见 IDE 中运行示例。安装完插件后，直接用examples/runExamples.sh或examples unExamples.bat就能跑起来，挺方便的。想要深入了解的话，参考手册里有详细的用法，像 Maven 和 ANT 的整合，直接打开reference_manual/html_single/index.html就能找到。如果你是第一次接触 Drools，建议先跑跑示例，熟悉一下整体流程。另外，Drools 也有一些可选的第三方依赖，比如Quart

基于RETE 算法的URULE 规则引擎挺适合想用纯 Java 搞业务规则的朋友。嗯，RETE 就是那种帮你快速把一堆事实和规则匹配起来的玩意儿，响应也快，尤其适合你规则变动比较频繁的场景，比如金融风控或者电信计费。 URULE 里的规则集、决策表、决策树和评分卡都蛮实用。像决策表就挺直观，业务同事也能看得懂，自己动手改规则也不头疼。决策树呢，用来理清复杂逻辑，拖一拖拉一拉，路径就出来了，清楚明了。 比较好玩的是它自带的可视化设计器，不用写太多代码，拖拖拽拽就能把规则做出来。纯 Java 实现，用啥服务器都能跑，比较省心。如果你用过Drools，这玩意儿上手也快。 要注意哦，URULE 项目里

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

Impala 的官方文档，内容挺全，讲得也比较细，适合你平时查资料或者搞性能调优时用。Impala 的实时查询能力还蛮厉害的，支持直接用标准 SQL查Hadoop里的数据，响应也快，查询写起来跟用普通数据库差不多，门槛挺低。Impala 的MPP 架构，查询的时候能并行，性能比老的MapReduce快不少，适合你需要快速出结果的时候，像做报表、搞数据就挺方便。和HDFS、HBase这些老朋友集成得也比较顺，支持的数据格式也多，像Parquet、Avro、ORC都能直接用，数据搬来搬去挺麻烦的，用 Impala 可以省不少事。嗯，查询的时候 Impala 还挺省事，数据基本都在内存里，低延迟，也

MySQL存储引擎的比较是数据库管理中一个重要的课题，不同的存储引擎具有各自的优势和适用场景。

ODBC 连接 Access 数据库用得比较多的朋友，AccessDatabaseEngine这个小工具你一定得试试。安装方便，兼容性也挺好，尤其在老项目时，省了不少事。Access 的驱动老是找不到？用Access 数据库引擎装上就好，点这里直接下载。支持 ODBC 调用，用起来还是比较稳的。用64 位 Access 数据库引擎时注意别跟 Office 版本打架，是你系统是 64 位但 Office 是 32 位的，那就得选对版本才行，不然安装时候容易报错。这儿是 64 位的下载。你要是用MFC或C++接数据库，建议看看这两篇文章：MFC 连接 Access 数据库、VC++连接 ODBC，

Spark 的大一统框架，真是省心。内存计算的思路聪明，省去了反复写磁盘那一步，跑批速度提升一截。RDD也比较灵活，支持各种转换操作，响应快，代码也不复杂。 SparkCore的基础功能扎实，包括调度、容错、内存管理啥的都有，适合搭建底层逻辑。如果你搞实时计算，SparkStreaming也能用，接口和批那套一致，基本无缝过渡。 用惯了 Hadoop 再来上手 Spark，体验挺不一样的。MapReduce虽然稳定，但写起来太啰嗦了。Spark 内存中搞定中间数据，性能肉眼可见的上来了。像做机器学习、图计算的，MLlib和GraphX也都能直接上。 不过别太迷信性能，Spark 调优也有门槛，

InnoDB存储引擎是MySQL推荐使用的存储引擎，提供了事务安全性、行级锁定等功能。 InnoDB存储引擎中，数据表有单独的结构文件（*.frm），索引集中存储在表空间文件ibdata1中。

MySQL 的存储引擎是个蛮关键的模块，尤其是你在做表结构设计或者优化性能的时候，绕不过这个话题。InnoDB和MyISAM算是老熟人了，各有千秋，懂点内幕你会更有底气选对引擎。 InnoDB 的行级锁还挺香的，多个用户同时读写都不怎么打架，配合事务，数据完整性也更有保障。写电商后台、支付系统那种对一致性要求高的场景，用它就对了。 MyISAM 的表级锁就显得“憨厚”一些了，插入一条记录都得锁整张表，适合那种读多写少、不太在意事务的系统，比如内容管理后台或者小型数据展示页面。 两种引擎的文件结构也有点差别，像 MyISAM 会分成.frm、.MYD、.MYI几个文件，文件丢了就挺麻烦。Inno