全流程平台

[宜信]大数据全流程平台在互联网金融场景下的实现 大数据全流程平台的借鉴意义

系统概述 《ASP房屋中介管理系统（出租管理全套）》是一个基于ASP（Active Server Pages）技术构建的在线租赁管理平台，专为房屋中介公司设计，提升工作效率并优化房源管理流程。该系统运行于Windows2000操作系统，利用IIS5.0作为Web服务器，并选用Access2000作为后端数据库，以便提供稳定便捷的数据存储服务。 系统架构与技术 ASP技术：利用ASP，开发者可在HTML中嵌入VBScript与JavaScript脚本，实现动态网页内容，支持房源展示、用户登录、房源发布和查询等核心功能。 Access2000数据库：管理系统的数据库结构化存储了用户信息、房源信息

Apache Flink 具备广泛的适应性，支持在各种环境中运行： 本地环境: 直接在个人电脑上启动 Flink，适用于学习和开发测试。 集群环境: YARN: 与 Hadoop 集成，利用 YARN 的资源管理和调度功能。 Kubernetes: 在容器化环境中部署和管理 Flink 应用。 云平台: 各大云服务商均提供 Flink 服务，例如阿里云实时计算 Flink 版。 无论选择哪种方式，Flink 都能提供高效、可靠的流式数据处理能力。

如果你想了解数据库开发的全流程，这篇资源绝对值得一看。它覆盖了从需求到实施维护的每一个细节，给你一个清晰的操作指南。需求阶段，你需要和项目团队紧密合作，了解系统的目标和功能，才能做好后续的设计工作。设计阶段，ER 模型帮你搞定数据结构，逻辑设计则要选择合适的数据库类型和索引策略。Oracle、SQL Server和DB2的不同特点也在文章中讲得清楚，能让你有针对性地选择合适的工具。实施和优化阶段更是离不开各种 SQL 工具的支持，比如CREATE TABLE、GRANT权限控制和性能优化工具。，如果你正在做数据库开发的工作，看看这篇指南，会让你少走不少弯路。

手把手教你Oracle安装，配置，分步骤图解呈现，让你轻松掌握。

Oracle 的 SQL 优化其实蛮有技巧的，得弄清楚 SQL 语句执行的过程。优化器在选择执行计划时，有多细节需要你掌握，比如表之间的关联和如何读取执行计划。最关键的是，你得学会执行计划，才能知道哪里可以优化。你可以从基础的执行计划做起，逐步深入，掌握优化的全流程。对于常见的执行计划工具和方法，你得多实践，才能感受到优化的乐趣。别担心，一开始有点复杂，但只要掌握了方法，以后优化 SQL 会变得得心应手哦！

MongoDB 的文档结构天生灵活，用来应对结构不一的数据场景再合适不过了。整理了一套入门教程，内容挺系统，从安装到项目实战全都有，适合刚上手的朋友慢慢啃。 JSON 格式的数据存储让你非结构化数据更游刃有余。教程第一篇就把 MongoDB 的安装步骤说得挺清楚，Windows、macOS、Linux 都照顾到了。启动服务那块也讲了不少小细节，踩坑少多。 第二篇讲的是Java 驱动 Samus，怎么连数据库、怎么查数据、怎么增删改，API 用法还挺好理解的。如果你刚好是 Java 后端，能直接用得上。 再往后是Spring MVC + Jqgrid结合 MongoDB 的例子。说实话，这部分蛮

全流程的任务调度，挺适合需要搞数据流转和调度自动化的场景，尤其是做 CRM 系统的你。CRM 项目全流程任务调度.zip这个包，直接带你走一遍 ETL 从 DWD 到 DM 的流程，Hive、MySQL、Shell、SQL 全都有，格式也整齐，接手就能跑。.job文件是重点，像crm_dwd_dws.job和crm_dm.job基本覆盖了从详细数据到汇总的调度任务，挺有参考价值的。用来学习 ETL 结构也好，直接套用也行。Shell 脚本部分，比如hive_mysql.sh和mysql_hive.sh，都是那种一看就懂、直接能跑的类型，执行过程清晰。你要做 Hive 和 MySQL 的数据同步

大数据治理的全套流程梳理得还挺细的，尤其适合正在摸索数据治理方法的你。内容从元数据管理讲到生命周期监管，一步步拆解，实用。像你做前端或者搞数据集成，看到这类结构化清晰的模型文档，真是省心不少。

Oracle数据仓库全套资料包括总体方案、数据仓库基础、数据展现（BI）、数据建模与数据抽取、数据挖掘等内容。