集成

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

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

此集成包由 Imply 公司集成，用于 Druid 的一键式快速部署。

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。

档提供有关如何将 Java 应用程序与 MySQL 数据库集成的指南。它涵盖了从建立连接到执行查询和更新所有必需的步骤。档为 Java 开发人员提供一个易于理解的资源，用于在他们的应用程序中利用 MySQL 的强大功能。

Java 项目里要搞点数据挖掘的活儿，用Weka还挺顺手的。只要把weka.jar扔进classpath，基本就能跑起来。在Eclipse里操作也简单，右键项目名，选Build Path → Add External Archives，点开weka.jar就行，几步搞定。Weka其实是个专门做数据挖掘的 Java 库，像分类、聚类、特征选择这些常见任务都能搞，而且封装得还挺人性化。你不用从零造轮子，直接调用方法就能出效果。如果你在搭配Hadoop、Jedis这些用来做大数据或者缓存的项目，Weka 也能混得进去，写点模型、跑跑测试，方便。要是感兴趣，可以顺便看看下面那篇《Java 集成 Wek

在工作中经常需要将数据从hive导入MongoDB，但常常遇到一些bug，以下内容仅供参考。

Metaphor是一个功能强大的C++库，适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发，未来可能添加至仓库中。 Metaphor核模块提供大量线代和统计工具，并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括： 轻量级通用矩阵和向量视图类：视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度，支持任何数据类型。 多种数据操作，如子视图复制、重新排序和抽取。 矩阵和向量可保存和打印为多种格式，包括MATLAB文本格式。 浮点、双精度和复数类型的线代运算：一整套经过优化的标准BLAS操作，支持BLAS 1、2和3。 低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵