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2017-11-25 00:50 来源:搜易得IT数码资讯网

王璞,数人科技创始人。美国GeorgeMason大学计算机Phd,擅长分布式计算、大规模机器学习、海量数据处理。曾担任Google广告部门数据平台构架师,参与分布式操作系统运维工具的开发。 

开放领域全国数据大集中之后,农业银行大力推进集群架构、虚拟化技术的应用,采用Linux替代UNIX,用X86服务器替代小型机,引入集群数据库和MPP数据库,探索存储虚拟化应用,构建更加开放的分布式架构,同时加强监管控等运维平台研发,降低分布式架构所带来的运维压力,提升系统运维标准化、自动化水平。

2.Marathon,是Mesos的一个比较通用的scheduler,支持实例的横向扩展、rollingupdate、failover等,这样就保证了Zeppelin的高可用,同时它自身也可以通过zookeeper保证高可用。

随着X86服务器可靠性和处理能力提升,以及集群数据库技术的成熟,农业银行加大了X86服务器在数据库领域的使用力度,2014年,全国集中的信贷系统数据库从高端小型机迁移到国产X86服务器,日均交易量达3000万笔。在新一代银行卡受理环境系统建设中,全面采用X86服务器构建集群数据库计算环境,根据业务特点,进行针对性的设计,保障了数据库单点失效后的业务连续性。对于业务量不是特别大的场景,利用虚拟化技术,构建集中部署、有效隔离、弹性伸缩的数据库资源池,为系统整合提供了支撑。

2、分布式架构的优缺点分布式架构按照一定的维度将系统进行拆分,通过一定的负载均衡机制,将业务分摊到多个节点上处理。这种架构的优点是可以采用更开放的架构,各节点松耦合,对底层产品的可靠性、可用性依赖降低,可以基于廉价的硬件和开源软件构建,受单一厂商的制约较少,可以引入多家厂商竞争,成本更为低廉,可用性、可扩展性更好。尤其是随着应用规模的扩大,边际成本将更低。

3)数据服务层负责数据的存取服务,按类型总体分为联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)两个领域。

周伟涛,数人科技云平台负责人。曾在RedHat工作。Pythoner,对NLP,CI,Mesos和docker有丰富的实践经验。

四是基于ITIL流程平台,推广ISO20000等规范,统一了变更、事件、问题等管理流程。

一些企业将交易型业务和分析型业务分开部署,但是需要分析系统能够对交易数据做实时统计分析。传统的MPP或者Hadoop无法满足类似场景的需求,而Inceptor可以帮助用户打造相关的解决方案。在上层平台通过IBMCDC或者OracleGoldenGate等实时同步工具连接关系数据库,这些实时同步工具通过分析数据更改日志来生成输入数据,并标记原始事务的边界。InceptorJDBC/ODBC驱动能够识别相关的事务和数据,并生成Inceptor的事务和增删改操作,然后将数据写入Inceptor。最后报表工具就可以实时的对相关的数据做统计分析。基准测试TPC-DS认证TPC-DS是TPC组织制定的用于评测决策支持系统(或数据仓库)的标准SQL测试集。这个测试集包含对大数据集的统计/报表生成/联机查询/数据挖掘等复杂应用,测试用的数据也是充分设计,尽量模拟真实数据的特点。由于和企业数据仓库类应用非常类似,TPC-DS成为客观衡量多个不同数据仓库技术的最佳测试集。TPC-DS在TranswarpInceptor上能够完整运行,并通过第三方专业机构上海软件测评中心的专业认证,表明Inceptor能够非常有效的满足数据仓库业务的需求。

简介:Hadoop是一个实现了MapReduce计算模型的开源分布式并行编程框架,借助于Hadoop,程序员可以轻松地编写分布式并行程序,将其运行于计算机集群上,完成海量数据的计算。本文将介绍MapReduce计算模型,分布式并行计算等基本概念,以及Hadoop的安装部署和基本运行方法。Hadoop简介Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,由于分布式存储对于分布式编程来说是必不可少的,这个框架中还包含了一个分布式文件系统HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。也许到目前为止,Hadoop还不是那么广为人知,其最新的版本号也仅仅是0.16,距离1.0似乎都还有很长的一段距离,但提及Hadoop一脉相承的另外两个开源项目Nutch和Lucene(三者的创始人都是DougCutting),那绝对是大名鼎鼎。Lucene是一个用Java开发的开源高性能全文检索工具包,它不是一个完整的应用程序,而是一套简单易用的API。在全世界范围内,已有无数的软件系统,Web网站基于Lucene实现了全文检索功能,后来DougCutting又开创了第一个开源的Web搜索引擎()Nutch,它在Lucene的基础上增加了网络爬虫和一些和Web相关的功能,一些解析各类文档格式的插件等,此外,Nutch中还包含了一个分布式文件系统用于存储数据。从Nutch0.8.0版本之后,DougCutting把Nutch中的分布式文件系统以及实现MapReduce算法的代码独立出来形成了一个新的开源项Hadoop。Nutch也演化为基于Lucene全文检索以及Hadoop分布式计算平台的一个开源搜索引擎。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序,并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。从目前的情况来看,Hadoop注定会有一个辉煌的未来:"云计算"是目前灸手可热的技术名词,全球各大IT公司都在投资和推广这种新一代的计算模式,而Hadoop又被其中几家主要的公司用作其"云计算"环境中的重要基础软件,如:雅虎正在借助Hadoop开源平台的力量对抗Google,除了资助Hadoop开发团队外,还在开发基于Hadoop的开源项目Pig,这是一个专注于海量数据集分析的分布式计算程序。Amazon公司基于Hadoop推出了AmazonS3(AmazonSimpleStorageService),提供可靠,快速,可扩展的网络存储服务,以及一个商用的云计算平台AmazonEC2(AmazonElasticComputeCloud)。在IBM公司的云计算项目--"蓝云计划"中,Hadoop也是其中重要的基础软件。Google正在跟IBM合作,共同推广基于Hadoop的云计算。迎接编程方式的变革在摩尔定律的作用下,以前程序员根本不用考虑计算机的性能会跟不上软件的发展,因为约每隔18个月,CPU的主频就会增加一倍,性能也将提升一倍,软件根本不用做任何改变,就可以享受免费的性能提升。然而,由于晶体管电路已经逐渐接近其物理上的性能极限,摩尔定律在2005年左右开始失效了,人类再也不能期待单个CPU的速度每隔18个月就翻一倍,为我们提供越来越快的计算性能。Intel,AMD,IBM等芯片厂商开始从多核这个角度来挖掘CPU的性能潜力,多核时代以及互联网时代的到来,将使软件编程方式发生重大变革,基于多核的多线程并发编程以及基于大规模计算机集群的分布式并行编程是将来软件性能提升的主要途径。许多人认为这种编程方式的重大变化将带来一次软件的并发危机,因为我们传统的软件方式基本上是单指令单数据流的顺序执行,这种顺序执行十分符合人类的思考习惯,却与并发并行编程格格不入。基于集群的分布式并行编程能够让软件与数据同时运行在连成一个网络的许多台计算机上,这里的每一台计算机均可以是一台普通的PC机。这样的分布式并行环境的最大优点是可以很容易的通过增加计算机来扩充新的计算结点,并由此获得不可思议的海量计算能力,同时又具有相当强的容错能力,一批计算结点失效也不会影响计算的正常进行以及结果的正确性。Google就是这么做的,他们使用了叫做MapReduce的并行编程模型进行分布式并行编程,运行在叫做GFS(GoogleFileSystem)的分布式文件系统上,为全球亿万用户提供搜索服务。Hadoop实现了Google的MapReduce编程模型,提供了简单易用的编程接口,也提供了它自己的分布式文件系统HDFS,与Google不同的是,Hadoop是开源的,任何人都可以使用这个框架来进行并行编程。如果说分布式并行编程的难度足以让普通程序员望而生畏的话,开源的Hadoop的出现极大的降低了它的门槛,读完本文,你会发现基于Hadoop编程非常简单,无须任何并行开发经验,你也可以轻松的开发出分布式的并行程序,并让其令人难以置信地同时运行在数百台机器上,然后在短时间内完成海量数据的计算。你可能会觉得你不可能会拥有数百台机器来运行你的并行程序,而事实上,随着"云计算"的普及,任何人都可以轻松获得这样的海量计算能力。例如现在Amazon公司的云计算平台AmazonEC2已经提供了这种按需计算的租用服务,有兴趣的读者可以去了解一下,这篇系列文章的第三部分将有所介绍。#p#分页标题#e#掌握一点分布式并行编程的知识对将来的程序员是必不可少的,Hadoop是如此的简便好用,何不尝试一下呢?也许你已经急不可耐的想试一下基于Hadoop的编程是怎么回事了,但毕竟这种编程模型与传统的顺序程序大不相同,掌握一点基础知识才能更好地理解基于Hadoop的分布式并行程序是如何编写和运行的。因此本文会先介绍一下MapReduce的计算模型,Hadoop中的分布式文件系统HDFS,Hadoop是如何实现并行计算的,然后才介绍如何安装和部署Hadoop框架,以及如何运行Hadoop程序。

StringtableName=...;ResultSetprimaryKeyResultSet=dbMetaData.getPrimaryKeys(catalog,null,tableName);while(primaryKeyResultSet.next()){StringprimaryKeyColumnName=primaryKeyResultSet.getString("COLUMN_NAME");}

二是采用读写分离设计,构建主机开放融合架构,将查询类交易的应用逻辑处理下移到国产X86服务器上,通过DRDA方式访问主机数据库,从试点情况来看,交易下移后可比下移前可节省60%左右的主机计算资源消耗,效果明显。

信息系统发展到今天,单一的架构难以满足业务量、数据量不断增长和业务需求灵活多变的要求,集中式架构与分布式架构不再是泾渭分明,往往处于融合状态,如农业银行全国数据大集中工程实施以前,核心系统部署在各省域中心,通过交换系统实现全行的业务联网,从全行来看,核心系统是一个分布式的架构,但从某个省中心来看,又是一个集中式的架构。全国集中以后,核心系统基于主机的并行耦合架构,将核心业务全部集中到一个数据库当中,通过耦合器实现内存共享,一般将其理解为集中式架构,但该架构本身也采用了许多分布式技术,如应用服务层、数据服务层、存储服务层均实现了多节点部署,单机故障不会影响到业务的连续运行,系统处理能力可以通过垂直扩展或者水平扩展提升。

#p#分页标题#e#ResultSetforeignKeyResultSet=dbMetaData.getImportedKeys(catalog,null,tableName);while(foreignKeyResultSet.next()){StringfkColumnName=foreignKeyResultSet.getString("FKCOLUMN_NAM");StringpkTablenName=foreignKeyResultSet.getString("PKTABLE_NAME");StringpkColumnName=foreignKeyResultSet.getString("PKCOLUMN_NAME");}

周伟涛:基于Mesos的集群调度与管理(实录)大家好,这里首先跟大家聊一些分布式系统的知识,然后说些我们搭建的Spark平台。分布式系统的原则:可伸缩性,没有单点失效,高可靠性,数据本地性。这是很常见的分布式系统的基本原则。这个大家可以参考王总以前的一篇CSDN文章。

根据查询语句,获取表结构信息。

TABLE_CATString=>表类别(可为null)TABLE_SCHEMString=>表模式(可为null)TABLE_NAMEString=>表名称TABLE_TYPEString=>表类型。典型的类型是"TABLE"、"VIEW"、"SYSTEMTABLE"、"GLOBALTEMPORARY"、"LOCALTEMPORARY"、"ALIAS"和"SYNONYM"。REMARKSString=>表的解释性注释TYPE_CATString=>类型的类别(可为null)TYPE_SCHEMString=>类型模式(可为null)TYPE_NAMEString=>类型名称(可为null)SELF_REFERENCING_COL_NAMEString=>有类型表的指定"identifier"列的名称(可为null)REF_GENERATIONString=>指定在SELF_REFERENCING_COL_NAME中创建值的方式。这些值为"SYSTEM"、"USER"和"DERIVED"。(可能为null)

二是开放平台上,通过对集群技术、分布式数据库、分布式存储等技术的深入应用,结合业务特点对应用进行精心设计,以同城和异地灾备中心建设为契机,将业务合理分布到多个中心,构建多活架构,进一步提升系统的健壮性和应急处置能力。

结语#p#分页标题#e#TranswarpInceptor是星环科技推出的大数据分析平台软件,支持99%的SQL2003标准,是Hadoop业界唯一一个同时支持OraclePL/SQL和DB2SQLPL扩展的平台,也是唯一一个支持ACID分布式事务的大数据平台。同时,Inceptor也是Hadoop业界首个支持SSD和内存存储的计算引擎,可比基于硬盘的方案快一个数量级。TranswarpInceptor定位于数据仓库,数据集市和准实时数据分析市场,可以替代基于关系数据库或者MPP的解决方案,增强企业用户的数据分析能力,帮助企业挖掘数据价值,构建数据时代的关键应用。

随着国家安全可控政策的实施,移动互联网的兴起,业务量的迅速提升,以及利率市场化所带来的成本约束日益显现,银行业信息系统采用分布式架构是大势所趋。近年来,农业银行在分布式架构方面进行了一些探索和实践。

SQL编译器SQL2003Compiler企业级数据仓库、数据集市等应用大多基于SQL来开发,而Hadoop业界的产品大部分对SQL的兼容程序比较差,或者不支持SQL的模块化扩展,因而应用迁移的成本非常高,甚至是不具备可行性。为了降低应用迁移成本,TranswarpInceptor开发了完整的SQL编译器,支持ANSISQL92和SQL99标准,并且支持ANSISQL2003OLAP核心扩展,可以满足绝大部分现有的数据仓库业务对SQL的要求,方便应用平滑迁移。除了更好的SQL语义分析层以外,Inceptor包含强大的优化器保证SQL在引擎上有最佳的性能。Inceptor包含3级优化器:首先是基于规则的优化器,应用静态优化规则并生成一个逻辑执行计划,其次是基于成本的优化器,通过衡量多个不同执行计划的CPU,IO和网络成本,来选择一个更合理的计划并生成物理执行计划;最后是代码生成器,对一些比较核心的执行逻辑生成更高效的执行代码或者JavaByteCode,从而保证SQL业务在分布式平台上有最佳性能。、存储过程编译器PL/SQLCompiler国内现有的数据仓库应用大都基于SQL2003,而且大量使用存储过程来构建复杂应用。因此除了SQL编译器以外,TranswarpInceptor还包含存储过程编译器用于对存储过程的编译和执行。Inceptor支持OraclePL/SQL和DB2SQLPL两大主流SQL标准,包括完整的数据类型、流程控制、Package、游标、异常处理以及动态SQL执行,并且支持在存储过程中做高速统计,增删改查与分布式事务操作。因此,有了存储过程编译器的补充,Inceptor可以满足绝大部分数据应用的从关系型数据库到Inceptor平台的迁移。除了SQL语法层面的支持,存储过程编译器包含一个完整的优化器,包含CFGOptimizer,ParallelOptimizer,和DAGOptimizer。CFGOptimizer对存储过程中的代码进行优化,完成循环展开,冗余代码消除,函数内联等主要优化。ParallelOptimizer将一些原本串行的逻辑做并行化处理,利用集群的计算能力来提高整体执行速度,对一些关键的功能如游标的性能提升非常明显。DAGOptimizer会根据生成的DAG图二次优化,生成更合理的物理执行计划,重点降低了shuffle等任务开销。为了有效的和其他数据库兼容,Inceptor支持通过不同的方言设置来隔离不同的SQL标准之间的差异,从而避免数据计算和处理标准的二义性,因此保证数据处理的正确性。事务管理单元TransactionManager为了更好的满足数据仓库业务场景的需求,Inceptor提供完整的增删改SQL支持,允许从多数据源中加工数据。同时为了有效的保证数据处理的准确性,Inceptor提供了分布式事务的支持,保证了处理过程中数据的ACID,即原子性、一致性、隔离性和持久性。Inceptor支持以BeginTransaction启动事务,以commit或者rollback来结束事务。事务管理单元通过两阶段封锁协议和MVCC来实现一致性和隔离性的控制,支持SerializableSnapshotIsolation隔离级别,因而可以保证并发情况下的事务一致性。Inceptor支持SQL2003中关于增删改查部分的语义规范,支持Insert,Update,Delete,Truncate以及MergeInto原语,支持单条或者从其他数据表以及嵌套查询中更新数据表,并且内置一致性检查功能以防止非法改动。通过SQL编译器的优化,增删改SQL执行计划通过分布式引擎在集群中并发执行,系统整体的吞吐率能够达到关系数据库的数倍,能够满足批处理业务的高吞吐率要求。另外,通过合理的资源规划,Inceptor在做数据的增删改的同时,允许租户对数据做高速的统计分析。分布式内存列式存储Holodesk了加速交互式分析的速度,Inceptor推出了基于内存或者SSD的列式存储引擎Holodesk。Holodesk将数据在内存或者SSD中做列式存储,辅以基于内存的执行引擎,可以完全避免IO带来的延时,极大的提高数据扫描速度。#p#分页标题#e#除了列式存储加快统计分析速度,Holodesk支持为数据字段构建分布式索引。通过智能索引技术为查询构建最佳查询方案,Inceptor可以将SQL查询延时降低到毫秒级。Holodesk允许用户对多字段组合构建OLAP-Cube,并将cube直接存储于内存或者SSD上,无需额外的BI工具来构建Cube,因此对于一些复杂的统计分析和报表交互查询,Holodesk能够实现秒级的反应。除了性能优势,Holodesk在可用性方面也表现出色。Holodesk的元数据和存储都原生支持高可用性,通过一致性协议和多版本来支持异常处理和灾难恢复。在异常情况下,Holodesk能够自动恢复重建所有的表信息和数据,无需手工恢复,从而减少开发与运维的成本,保证系统的稳定性。Inceptor重点优化了基于SSD的Holodesk性能,使得基于PCIESSD的性能达到全内存的方案的80%以上。因此结合使用低成本的内存/闪存混合存储方案,可接近全内存存储的分析性能,保证解决方案的高性价比。分布式执行引擎DistributedExecutionEngineInceptor基于ApacheSpark深度开发了专用分布式计算引擎,不仅大幅提高了计算性能,而且有效的解决了Spark在稳定性方面的很多问题,确保计算引擎能够7x24小时无间断运行。此外,Inceptor引擎独立构建了分布式数据层,将计算数据从计算引擎JVM内存空间中独立出来,因此可以有效减少JVMGC对系统性能和稳定性的影响。在SQL执行计划优化方面,Inceptor实现了基于代价的优化器和基于规则的优化器,辅以100多种优化规则,可以保证SQL应用在无需手工改动的情况下能够发挥最大的性能。对于数据倾斜等常见的数据处理难题,执行引擎也能够自动识别并加以优化,能够解决绝大部分存在数据倾斜的计算场景,杜绝数据倾斜对系统稳定性的影响。为了更好的适应各种数据场景,Inceptor的执行引擎包含两种执行模式:低延时模式和高吞吐模式。低延时模式主要应用在数据量比较小的场景,执行引擎会生成执行延时低的物理执行计划,通过减少或避免一些高延时的任务(如IO,网络等)来保证SQL的执行时间很短,达到或者逼近关系型数据库在这些场景下的性能。高吞吐模式主要应用在大数据的场景,通过合理的分布式执行来提高超大数据量上的复杂统计分析的性能。因此,Inceptor的执行引擎可以满足从GB到PB的各种数据量上的数据业务需求。数据源连接器Stargate企业数据可能会分散在多个系统中,彼此不能共享数据或者进行相关的分析,从而造成数据孤岛的现象。通过构建统一的大数据平台可以有效的解决大部分场景下的数据孤岛问题,然后仍然存在一些数据因为各种关系无法迁移统一平台上的现象。为了解决此类问题,Inceptor推出了数据源连接器Stargate。Stargate是连接执行引擎和各种数据源的连接器,可以将多种不同数据源的数据接入引擎做实时的统计分析,而无需事先将数据导入HDFS,从而更加方便用户的业务构建多样化需求。在语法层面,Inceptor兼容OracleDB-Link规范,通过创建databaselink来预先建立和其他数据源的连接池,然后就可以在SQL中通过table_name@databaselink的方式在Inceptor中实时访问该数据源的数据,无需其他操作。在执行计划开始后,Stargate通过预先建立的连接从其他数据源中抽取需要的数据,输入进入执行引擎层参与SQL计算。在计算完成后,释放相关的数据库连接以及对应的资源。目前Stargate支持关系数据库包括Oracle,DB2,Mysql,Teradata以及PostgreSQL。此外,Stargate目前可以接入Holodesk,HDFS,Hyperbase等平台内数据源,未来将支持ElasticSearch和Redis作为数据源。多租户管理组件GuardianGuardian提供完整的多租户管理功能,包括租户资源管理,租户权限管理以及安全控制等模块,可以方便企业在统一的大数据平台上的多租户的管理和分配。Guardian允许对多租户进行CPU和内存资源的配置和管理,不同的租户使用不同的CPU和内存资源池,因而不会互相干扰。此外可以给不同的用户设定不同的优先级来实现服务质量控制(QoS)。Guardian支持通过SQL对用户磁盘空间的配置和管理,包括对数据空间和临时空间的配额,更改和管理,以方便平台对存储资源的合理分配,管控和计费。Guardian支持使用LDAP协议做用户访问控制,支持Kerberos协议用作底层访问控制,从而保证数据的安全性和隔离性。Guardian支持一整套基于SQL的数据库/表的权限控制,管理员可以设置用户对表的查询,修改,删除等权限,并包含一整套的角色设定,可以通过角色组的设置来便捷的实现用户权限控制。#p#分页标题#e#此外,Guardian支持RowLevelSecurity,对表的数据进行精确的行级权限控制。在多租户的场景下,可以保证不同租户只能看到表中自身有权限的数据,而不会看到属于其他租户的数据,从而有精确的数据隔离。中间件管理单元ConnectorInceptor完整的支持JDBC4.0和ODBC3.5标准,因此能够支持Hibernate/Spring等中间件,完全兼容Tableau/QlikView/Cognos等报表工具,可以和企业当前的数据应用层完整对接。此外,Inceptor也支持与其他数据同步工具的对接,已经完成了和IBMCDC的相互认证与整合,并且能够支持OracleGoldenDate,SAPDataService等工具。因此,企业用户可以实时的将交易数据同步到Inceptor内做交互式统计分析业务。基于Inceptor的大数据平台建设方案数据仓库建设方案在当前移动互联的浪潮下,数据呈现爆炸式增长,企业内部和外部的数据产生的速度超过以往任何时刻。以往基于传统关系数据库或者MPP构建的数据仓库往往处理能力不够,并且可扩展性不强,无法满足企业对大规模数据的处理要求。基于TranswarpInceptor构建的大数据平台,处理能力更强,并发性更高,更易于扩展,能够极大的提速数据仓库的批量处理能力。前端通过Sqoop,flume等ETL工具整合现有企业内部数据,并可以通过Kafka等工具实时接入外部数据,存Inceptor并且完成对海量的数据进行存储、清洗、加工、建模等,把先前无法利用的数据充分利用,提升对数据的认识。此外,通过在大数据平台中部署实时决策平台(Stream)和数据探索平台(Discover),辅以Inceptor的强大处理能力,企业可以构建更多开创型应用,如准实时系统日志分析应用、客户实时风险监测、实时的用户体验优化与客户行为分析、客户标签化画像应用,加快业务数据分析团队自主的数据探索和业务建模过程。

这种架构的难点是要做好各节点的协同工作,尤其是要处理好数据的一致性、完整性问题。根据CAP理论,在可用性、分区性与一致性三者之间,同时只能满足两个,如果要满足可用性(A)、分区性(P),就需要牺牲一致性(C),业界的一般做法主要是根据业务特点,通过较为复杂的应用设计,放弃实时一致性、保障最终一致性来解决该问题,分布式架构增加了应用设计和研发的复杂度。此外,随着节点数的增加和分布部署,对运维管理、异常处置也提出了更高的要求。

三是研发推广了集中密码管理与行为审计系统,实现了密码集中管理、单点登录、行为审计。

近年来,以阿里为代表的互联网企业提出的“去IOE”,在业界引起了广泛的讨论。“去IOE”直接含义是不使用传统IT巨头的产品,这些厂商产品虽然好,但基本处于市场垄断地位,用户议价能力较弱,成本高昂,技术受制于人,供应链风险较大。“去IOE”更深层次的含义是采用分布式的架构替代集中式的架构,构建高可用、易扩展、低成本的分布式架构。

一、概述分布式架构简介一般可以将架构分为两类,一类是以垂直扩展(Scaleup)为主的架构,如通过增加单机配置,或者将中低端设备升级成为高端设备,用以提升系统的处理能力,称之为集中式架构,早期的哑终端主机架构是典型代表;一类是以水平扩展(Scaleout)为主的架构,通过横向扩充节点,如一个节点扩充到多个节点,每个节点运行独立实例,节点与节点之间通过网络互连,随着节点扩充系统处理能力能够随之提升,单节点失效时,整个集群仍然可以对外提供服务,称之为分布式架构。

#p#分页标题#e#Stringcatalog=conn.getCatalog();//catalog其实也就是数据库名ResultSettablesResultSet=dbMetaData.getTables(catalog,null,null,newString[]{"TABLE"});while(tablesResultSet.next()){StringtableName=tablesResultSet.getString("TABLE_NAME");}

我们公司内部搭建了一套基于Spark、Mesos、Hue、HDFS等开源技术的多租户,高可用的集群环境。大致的架构是这样的,用户可以一键将Docker化的Zeppelin利用Marathon发布到Mesos集群,发布成功后,Zeppelin将自动注册成为Mesos集群的Scheduler,自由地使用Mesos集群的资源;然后用户就可以使用zeppelin页面使用spark进行数据计算。另外,数据是存储在HDFS中的,Mesos上的Spark与HDFS进行了绑定,Spark会无缝使用HDFS中的数据。同时我们在HDFS层对多租户的数据进行了权限设置,保证用户之间的数据是不可见的。这个功能是对Hue进行hack实现的。在新用户创建时强制改变HDFS的umask。简单介绍几个工具:

DatabaseMetaDatadbmd=con.getMetaData();rs=dbmd.getColumns(con.getCatalog(),schema,tableName,null);rs.getString(DATA_TYPE)//java.sql.Types的SQL类型rs.getString(COLUMN_SIZE)//列的大小。对于char或date类型,列的大小是最大字符数,对于numeric和decimal类型,列的大小就是精度。rs.getString(DECIMAL_DIGITS)//小数部分的位数

#p#分页标题#e#packagecn.test;importjava.io.File;importjava.io.FileOutputStream;importjava.sql.Connection;importjava.sql.DriverManager;importjava.sql.PreparedStatement;importjava.sql.ResultSet;publicclassTest{privatestaticStringpath="D:\\tool\\project\\DynamicTable\\src\\cn\\test\\entity";privatestaticStringurl="jdbc:sqlserver://192.168.1.220:1433;User=cjtc;Password=cjtc;DatabaseName=Person";publicstaticvoidmain(String[]args){test();}publicstaticvoidtest(){Connectionconn=null;PreparedStatementps=null;ResultSetrs=null;StringBuffersb=newStringBuffer();try{Class.forName("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver");conn=DriverManager.getConnection(url);Stringsql="select*fromTBLACCOUNT";ps=conn.prepareStatement(sql);rs=ps.executeQuery();sb.append("packagecn.test.entity;\r\n");sb.append("publicclassTBLACCOUNT{\r\n");FiledirFile=newFile(path);if(!dirFile.exists()){dirFile.mkdirs();}//获取列名及类型intcolunmCount=rs.getMetaData().getColumnCount();String[]colNameArr=newString[colunmCount];String[]colTypeArr=newString[colunmCount];for(inti=0;i

primayKeyResultSet有以下几列:TABLE_CATString=>表类别(可为null)TABLE_SCHEMString=>表模式(可为null)TABLE_NAMEString=>表名称COLUMN_NAMEString=>列名称KEY_SEQshort=>主键中的序列号(值1表示主键中的第一列,值2表示主键中的第二列)。PK_NAMEString=>主键的名称(可为null)

1)应用接入层负责前端访问需求的统一接入,以及对后端应用服务器的交易分发和负载均衡,负载均衡集群采用软件或者硬件实现。通过应用接入层实现了前端对后端的透明访问,后端系统可以根据业务量和系统性能按需扩展,弹性部署。

四是将可以下移的业务系统整体下移到开放平台,减少主机资源使用。

2)应用服务层负责应用逻辑的处理以Java和.net平台为主,集群中各节点基于对等结构,运行状态独立,任何一个节点出现问题,能够通过前端负载均衡集群及时判断和隔离,硬件层面全部采用X86服务器,2014年以来新购设备全部实现了自主可控,基于计算虚拟化实现资源使用的弹性伸缩。

5、某个表的外键 

一是主机平台上,深入研究业务特点和应用架构,将可以下移的应用和数据迁移到开放平台。进一步推广主机开放融合架构,扩大查询交易迁移范围,从核心系统业务类型来看,查询类交易占比达70%左右,如果能将大部分查询类交易移植到融合架构上,效果将更为显著。另外,以同城中心建设为契机,实现核心系统的同城双活部署,确保极端情况下的数据零丢失和业务连续运行。

主机领域以新一代核心银行系统建设为契机,农业银行对主机的架构进行了优化。

//1.JDBC连接MYSQL的代码很标准。class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance();Connectionconn=DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/test?user=root&password=123456");//2.下面就是获取表的信息。m_DBMetaData=m_Connection.getMetaData();ResultSettableRet=m_DBMetaData.getTables(null,"%",m_TableName,newString[]{"TABLE"});/*其中"%"就是表示*的意思,也就是任意所有的意思。其中m_TableName就是要获取的数据表的名字,如果想获取所有的表的名字,就可以使用"%"来作为参数了。*///3.提取表的名字。while(tableRet.next)System.out.println(tableRet.getString("TABLE_NAME"));/*通过getString("TABLE_NAME"),就可以获取表的名字了。从这里可以看出,前面通过getTables的接口的返回,JDBC是将其所有的结果,保存在一个类似table的内存结构中,而其中TABLE_NAME这个名字的字段就是每个表的名字。*///4.提取表内的字段的名字和类型StringcolumnName;StringcolumnType;ResultSetcolRet=m_DBMetaData.getColumns(null,"%",m_TableName,"%");while(colRet.next()){columnName=colRet.getString("COLUMN_NAME");columnType=colRet.getString("TYPE_NAME");intdatasize=colRet.getInt("COLUMN_SIZE");intdigits=colRet.getInt("DECIMAL_DIGITS");intnullable=colRet.getInt("NULLABLE");System.out.println(columnName+""+columnType+""+datasize+""+digits+""+nullable);}/*JDBC里面通过getColumns的接口,实现对字段的查询。跟getTables一样,"%"表示所有任意的(字段),而m_TableName就是数据表的名字。getColumns的返回也是将所有的字段放到一个类似的内存中的表,而COLUMN_NAME就是字段的名字,TYPE_NAME就是数据类型,比如"int","intunsigned"等等,COLUMN_SIZE返回整数,就是字段的长度,比如定义的int(8)的字段,返回就是8,最后NULLABLE,返回1就表示可以是Null,而0就表示NotNull。*/

二、农业银行在分布式架构上的实践#p#分页标题#e#随着Linux等开源软件日益成熟,X86服务器的可靠性、处理性能快速提升,虚拟化、集群、大数据、高速网络技术得到广泛应用,为构建分布式架构提供了有利条件。近年来,农业银行在主机和开放领域对分布式架构进行了研究和实践。

1、农业银行开放平台分布式架构下图列出了农业银行目前开放平台的典型架构,从应用接入层、应用服务层到数据服务层和存储服务层,均实现了分布式部署。

2、下面就是我的JDBC下的获取表信息的代码了。我是以MySQL5.0作为测试平台的。可以通过下面四个步骤来实现:

3、获取所有表 

//这两个方法都可以获取主外键信息,只是参照物不同metaData.getExportedKeys("数据库名称","schema","表名");metaData.getImportedKeys(catalog,null,tablename);

存储层主要是完成数据的存储、备份,农业银行主要使用的存储分为SAN和NAS两类,通过LVM镜像、存储复制、虚拟化等技术实现存储的高可用。在品牌方面保持3家左右的竞争,近年来随着国产自主可控产品的日益成熟,农业银行在国产SAN、NAS存储方面应用日益广泛。此外,基于服务器、万兆网络、固态盘和软件定义的分布式存储技术逐步成熟,农业银行也对其进行了研究和试点。

缺点方面,一是风险度集中,虽然产品比较成熟稳定,但一旦出现软件或者逻辑上的极端异常,也有可能导致整个集群不可用,从而引发全局性停业。二是我国人口基数大,随着经济的快速发展,业务量在全球处于领先,许多新的问题、产品缺陷将有可能首先在我国触发。三是成本高昂,集中式架构对基础软硬件产品的可靠性、可用性依赖度高,这些技术产品基本被极少数公司所垄断,缺乏有力的竞争者,IT成本居高不下。四是核心技术受制于人,供应链风险较大。

foreignKeyResultSet有以下几列:PKTABLE_CATString=>被导入的主键表类别(可为null)PKTABLE_SCHEMString=>被导入的主键表模式(可为null)PKTABLE_NAMEString=>被导入的主键表名称PKCOLUMN_NAMEString=>被导入的主键列名称FKTABLE_CATString=>外键表类别(可为null)FKTABLE_SCHEMString=>外键表模式(可为null)FKTABLE_NAMEString=>外键表名称FKCOLUMN_NAMEString=>外键列名称KEY_SEQshort=>外键中的序列号(值1表示外键中的第一列,值2表示外键中的第二列)UPDATE_RULEshort=>更新主键时外键发生的变化DELETE_RULEshort=>删除主键时外键发生的变化PK_NAMEString=>主键的名称(可为null)FK_NAMEString=>外键的名称(可为null)DEFERRABILITYshort=>是否可以将对外键约束的评估延迟到提交时间

OLAP领域,农业银行较早地实现了分布式数据库集群架构,2011年,以审计三期系统建设为契机,基于分布式数据库集群,采用几台X86服务器,实现了全行审计数据的大集中,管理数据达30TB以上,满足了上千审计人员的使用。基于此,将分析型系统的数据库部署架构全部统一到X86集群上。2013年开始,农业银行积极与国内主流厂商开展合作,攻克多个技术难点,构建了分布式的MPP集群数据库,目前最大的集群达到56节点,所管理的数据1.5PB,日作业量达40000以上。在业务逻辑相对简单或者非结构化领域,采用Hadoop架构满足数据分析需求,2013年底,核心系统明细查询业务迁移到Hadoop平台,满足了广大客户明细查询需求。

二是研发推广了自动化运维管理平台,实现了系统的批量部署、合规检查等功能。

OLTP领域一般采用成熟的厂商产品,保持2-3家形成一定竞争,降低集中度风险。对于大业务量的OLTP场景,采用读写分离、联机与批量分离设计,或者按照一定的维度对数据库进行拆分,如网银系统,日均交易量已经达到上亿笔,单数据库处理起来压力非常大,按照客户等维度拆分成多个数据库,实现了数据库的堆叠和横向扩展,单个数据库异常对全局无影响或者影响极为有限。

三是运维管理上,加强开发与运维的融合,持续优化完善现有的监管控平台,加强流程平台与自动化平台的融合,进一步提升端到端的运维管理标准化、自动化水平,提升问题发现、定位、处置能力。

2、分布式架构与运维管理#p#分页标题#e#分布式架构降低了单个节点对基础软硬件的可靠性、可用性依赖,通过架构来保障系统的整体可用性。但随着分布式架构、虚拟化等技术的实施,设备与系统数量快速增长,一个系统涉及的节点众多,为运维管理带来了较大的挑战。为此,农业银行在监管控系统建设方面做了大量工作,以提升运维管理的标准化、自动化水平。

packagecn.test;importjava.io.File;importjava.io.FileOutputStream;importjava.sql.Connection;importjava.sql.DatabaseMetaData;importjava.sql.DriverManager;importjava.sql.ResultSet;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Date;importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassTestAll{privatestaticStringpath="D:\\tool\\project\\DynamicTable\\src\\cn\\test\\entity";privatestaticStringpkname="com.mysql.jdbc.Driver";privatestaticStringurl="jdbc:mysql://192.168.1.220:3306/Person";privatestaticString[]classNames=newString[]{"ShipStopping","ArriveShip","TBLUserType"};privatestaticMapfkTableNamesAndPk=newHashMap();publicstaticvoidmain(String[]args){test();}publicstaticvoidtest(){Connectionconn=null;DatabaseMetaDatametaData=null;ResultSetrs=null;ResultSetcrs=null;try{Class.forName("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver");conn=DriverManager.getConnection(url,"admin","123");Stringcatalog=conn.getCatalog();//catalog其实也就是数据库名metaData=conn.getMetaData();FiledirFile=newFile(path);if(!dirFile.exists()){dirFile.mkdirs();}//获取表rs=metaData.getTables(null,"%","%",newString[]{"TABLE"});while(rs.next()){Stringtablename=rs.getString("TABLE_NAME");Stringclassname=getClassNameByTableName(tablename);StringBuffersb=newStringBuffer();StringBuffersbpackage=newStringBuffer();sbpackage.append("packagecn.test.entity;\r\n\r\n");sbpackage.append("importjavax.persistence.Column;\r\n");sbpackage.append("importjavax.persistence.Entity;\r\n");sbpackage.append("importjavax.persistence.GeneratedValue;\r\n");sbpackage.append("importjavax.persistence.Id;\r\n");sbpackage.append("importjavax.persistence.Table;\r\n\r\n");sb.append("\r\n@Entity\r\n");sb.append("@Table(name=\""+tablename+"\")\r\n");sb.append("publicclass"+classname+"implementsjava.io.Serializable{\r\n");//获取当前表的列crs=metaData.getColumns(null,"%",tablename,"%");//获取被引用的表,它的主键就是当前表的外键fkTableNamesAndPk.clear();ResultSetforeignKeyResultSet=metaData.getImportedKeys(catalog,null,tablename);while(foreignKeyResultSet.next()){StringpkTablenName=foreignKeyResultSet.getString("PKTABLE_NAME");//外键表StringfkColumnName=foreignKeyResultSet.getString("FKCOLUMN_NAME");//外键if(!fkTableNamesAndPk.containsKey(fkColumnName))fkTableNamesAndPk.put(fkColumnName,pkTablenName);}//foreignKeyResultSet.close();while(crs.next()){Stringcolumnname=crs.getString("COLUMN_NAME");Stringcolumntype=crs.getString("TYPE_NAME");System.out.println("--------------------------"+columntype);if(existFKColumn(columnname)){Stringfkclassname=getClassNameByTableName(fkTableNamesAndPk.get(columnname));sbpackage.append("import"+pkname+"."+fkclassname+";\r\n");sb.append("\t/***/\r\n");sb.append("\tprivate"+fkclassname+""+columnname+";\r\n");}else{sb.append("\t/***/\r\n");sb.append("\tprivate"+getFieldType(columntype,sbpackage)+""+columnname+";\r\n");}}sb.append("}");Filefile=newFile(dirFile,classname+".java");if(file.exists()){file.delete();}getTitle(sbpackage,classname);FileOutputStreamoutputStream=newFileOutputStream(file);outputStream.write(sbpackage.toString().getBytes());outputStream.write(sb.toString().getBytes());outputStream.close();System.out.println(classname+"createsuccess...");}}catch(Exceptione){e.printStackTrace(System.out);}finally{try{if(null!=rs){rs.close();}if(null!=conn){conn.close();}}catch(Exceptione2){}}}/***根据表名获取类名称**@paramtablename*@return*/privatestaticStringgetClassNameByTableName(Stringtablename){Stringclassname=getClassName(tablename);for(Stringname:classNames){if(name.toLowerCase().equals(tablename.toLowerCase())){classname=name;}}returnclassname;}privatestaticbooleanexistFKColumn(Stringcolumnname){if(fkTableNamesAndPk!=null){if(fkTableNamesAndPk.containsKey(columnname))returntrue;}returnfalse;}/***适合表名为单个单词,例如:表名是TBLUSER类名是TBLUser;当表名是USER类名是User;当表面是USERTYPE(两个单词)*时,类名是Usertype,如果要UserType,将期望的类名添加到classNames字段中(与数据库表名一致不区分大小写)。**@paramtablename*@return*/publicstaticStringgetClassName(Stringtablename){Stringres=tablename.toLowerCase();if(tablename.startsWith("TBL")){returntablename.substring(0,4)+res.substring(4);}returntablename.substring(0,1).toUpperCase()+res.substring(1);}/***设置字段类型MySql数据类型**@paramcolumnType*列类型字符串*@paramsbpackage*封装包信息*@return*/publicstaticStringgetFieldType(StringcolumnType,StringBuffersbpackage){/**tinyblobtinyblobbyte[]tinytextvarcharjava.lang.stringblobblobbyte[]textvarcharjava.lang.stringmediumblobmediumblobbyte[]mediumtextvarcharjava.lang.stringlongbloblongblobbyte[]longtextvarcharjava.lang.stringenum('value1','value2',...)charjava.lang.stringset('value1','value2',...)charjava.lang.string*/columnType=columnType.toLowerCase();if(columnType.equals("varchar")||columnType.equals("nvarchar")||columnType.equals("char")//||columnType.equals("tinytext")//||columnType.equals("text")//||columnType.equals("mediumtext")//||columnType.equals("longtext")){return"String";}elseif(columnType.equals("tinyblob")||columnType.equals("blob")||columnType.equals("mediumblob")||columnType.equals("longblob")){return"byte[]1111";}elseif(columnType.equals("datetime")||columnType.equals("date")||columnType.equals("timestamp")||columnType.equals("time")||columnType.equals("year")){sbpackage.append("importjava.util.Date;\r\n");return"Date";}elseif(columnType.equals("bit")||columnType.equals("int")||columnType.equals("tinyint")||columnType.equals("smallint")//||columnType.equals("bool")//||columnType.equals("mediumint")//||columnType.equals("bigint")){return"int";}elseif(columnType.equals("float")){return"Float";}elseif(columnType.equals("double")){return"Double";}elseif(columnType.equals("decimal")){//sbpackage.append("importjava.math.BigDecimal;\r\n");//return"BigDecimal";}return"ErrorType";}/***设置类标题注释**@paramsbpackage*@paramclassName*/publicstaticvoidgetTitle(StringBuffersbpackage,StringclassName){SimpleDateFormatformat=newSimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日");sbpackage.append("\r\n/**\r\n");sbpackage.append("*\r\n");sbpackage.append("*标题:"+className+"\r\n");sbpackage.append("*说明:\r\n");sbpackage.append("*\r\n");sbpackage.append("*作成信息:DATE:"+format.format(newDate())+"NAME:author\r\n");sbpackage.append("*\r\n");sbpackage.append("*修改信息\r\n");sbpackage.append("*修改日期修改者修改ID修改内容\r\n");sbpackage.append("*\r\n");sbpackage.append("*/\r\n");}}

【预告】首届中国人工智能大会(CCAI2015)将于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。机器学习与模式识别、大数据的机遇与挑战、人工智能与认知科学、智能机器人四个主题专家云集。人工智能产品库将同步上线,预约咨询:QQ:1192936057。欢迎关注。

1、JDBC中通过MetaData来获取具体的表的相关信息。可以查询数据库中的有哪些表,表有哪些字段,字段的属性等等。MetaData中通过一系列getXXX函数,将这些信息存放到ResultSet里面,然后返回给用户。关于MetaData的说明网上也有不少,这里我只是从我自身学习的角度来记录一下简单使用JDBC以及获取数据表相关信息的方法。 

图2:分布式数据库架构

总结综上所述,分布式架构具有更好的可扩展性,对基础软硬件的可靠性、可用性依赖度更低,可以采用更加开放、廉价的产品构建。但我们也要看到其给应用设计、研发、运维管理所带来的挑战。总之,技术是为业务服务的,无论是集中式架构还是分布式架构,各有优缺点,我们需要根据不同的应用场景,选择合适的技术架构。此外,银行与互联网企业在信息系统建设上,无论是业务类型、风险容忍度、监管要求上,还是技术架构和文化机制上,有着较大的差异。确保客户资金安全和生产运行稳定,是银行信息化建设的首要原则,在分布式架构应用当中,要结合技术可控、风险可控、成本可控综合考量,要本着实事求是、稳妥前行的原则逐步推进。

tablesResultSet中有以下列: 

优缺点分析1、集中式架构的优缺点集中式架构系统底层一般采用成熟的商业基础软件构建,这种架构的优点是成熟稳定,可用性、可靠性好,银行的技术人员可专注于业务功能开发,无需过多关注底层技术的实现。全国数据大集中后,农业银行核心业务系统交易成功率和业务连续性得到了进一步提升,产品创新与推广更为高效,业务量年均增长率近30%,至2014年底,日均交易量在2.6亿笔左右,峰值交易量突破3.2亿笔/日。自集中以来,虽然业务产品和业务量均大幅增长,但底层技术架构基本保持不变,运维更为集中统一,有力地保障了业务快速发展和生产的平稳运行。

一是在监控管理方面,大力推进基础架构与应用产品的集中监控管理,经过多年的建设,基本实现了计算、存储、网络等基础架构的7*24小时监控,对关键应用系统建立了端到端的实时监控,出现异常后,能够实现快速发现、快速定位、快速处置。

图1:农业银行开放平台分布式架构

大多数数据库有许多主键,但是在一个表中不允许两条记录的同一个主键具有相同的值。可以使用JavaDatabaseConnectivity(JDBC)来判断一个数据表的主键。 JDBC具有强大的元数据处理能力。java.sql.Connection类和java.sql.ResultSet类可以通过调用其getMetaData方法进行反射。可以通过下面两个方法:

一是将交易路由层分离出来,采用独立的负载均衡设备实现交易的统一接入和负载均衡调度,减少了对主机的依赖,降低了资源消耗。

每个列描述都有以下列:TABLE_CATString=>表类别(可为null)TABLE_SCHEMString=>表模式(可为null)TABLE_NAMEString=>表名称COLUMN_NAMEString=>列名称DATA_TYPEint=>来自java.sql.Types的SQL类型TYPE_NAMEString=>数据源依赖的类型名称,对于UDT,该类型名称是完全限定的COLUMN_SIZEint=>列的大小。BUFFER_LENGTH未被使用。DECIMAL_DIGITSint=>小数部分的位数。对于DECIMAL_DIGITS不适用的数据类型,则返回Null。NUM_PREC_RADIXint=>基数(通常为10或2)NULLABLEint=>是否允许使用NULL。columnNoNulls-可能不允许使用NULL值columnNullable-明确允许使用NULL值columnNullableUnknown-不知道是否可使用nullREMARKSString=>描述列的注释(可为null)COLUMN_DEFString=>该列的默认值,当值在单引号内时应被解释为一个字符串(可为null)SQL_DATA_TYPEint=>未使用SQL_DATETIME_SUBint=>未使用CHAR_OCTET_LENGTHint=>对于char类型,该长度是列中的最大字节数ORDINAL_POSITIONint=>表中的列的索引(从1开始)IS_NULLABLEString=>ISO规则用于确定列是否包括null。YES---如果参数可以包括NULLNO---如果参数不可以包括NULL空字符串---如果不知道参数是否可以包括nullSCOPE_CATLOGString=>表的类别,它是引用属性的作用域(如果DATA_TYPE不是REF,则为null)SCOPE_SCHEMAString=>表的模式,它是引用属性的作用域(如果DATA_TYPE不是REF,则为null)SCOPE_TABLEString=>表名称,它是引用属性的作用域(如果DATA_TYPE不是REF,则为null)SOURCE_DATA_TYPEshort=>不同类型或用户生成Ref类型、来自java.sql.Types的SQL类型的源类型(如果DATA_TYPE不是DISTINCT或用户生成的REF,则为null)IS_AUTOINCREMENTString=>指示此列是否自动增加YES---如果该列自动增加NO---如果该列不自动增加空字符串---如果不能确定该列是否是自动增加参数COLUMN_SIZE列表示给定列的指定列大小。对于数值数据,这是最大精度。对于字符数据,这是字符长度。对于日期时间数据类型,这是String表示形式的字符长度(假定允许的最大小数秒组件的精度)。对于二进制数据,这是字节长度。对于ROWID数据类型,这是字节长度。对于列大小不适用的数据类型,则返回Null。参数:catalog-类别名称;它必须与存储在数据库中的类别名称匹配;该参数为""表示获取没有类别的那些描述;为null则表示该类别名称不应该用于缩小搜索范围schemaPattern-模式名称的模式;它必须与存储在数据库中的模式名称匹配;该参数为""表示获取没有模式的那些描述;为null则表示该模式名称不应该用于缩小搜索范围tableNamePattern-表名称模式;它必须与存储在数据库中的表名称匹配columnNamePattern-列名称模式;它必须与存储在数据库中的列名称匹配

//SqlServerprivatestaticStringurl="jdbc:sqlserver://192.168.1.220:1433;User=admin;Password=123456;DatabaseName=Person";

TranswarpInceptor是星环科技推出的用于数据仓库和交互式分析的大数据平台软件,基于Hadoop和Spark技术平台打造,加上8大创新的功能组件,有效的解决了企业级大数据数据处理和分析的各种技术难题,帮助企业快速的构建和推广数据业务。TranswarpInceptor提供完整的SQL支持,支持主流的SQL模块化扩展,兼容通用开发框架和工具,支持事务特性保证数据的准确性,允许多租户的隔离与管理,能够利用内存或者SSD来加速数据的读取,支持与关系型数据库实时对接并做统计分析,辅以高性能的SQL执行引擎,从而能够给企业提供高性价比和高度可扩展的解决方案。

数据集市建设方案交互式分析和探索是数据集市市场的重点业务,但是传统关系型数据库或者基于MapReduce的计算框架对临时的实时性要求高的交互式分析无法快速响应,查询效率低,无法进行有效数据探索。Inceptor提供基于内存或者SSD的列式存储Holodesk,并且提供基于内存的超强统计分析能力,数据通过ETL工具导入InceptorHolodesk中,在内存或者SSD上建立分布式索引和OLAP-Cube。报表工具通过JDBC/ODBC接口来访问Cube,无需在BI工具中额外构建Cube,极大的降低了交互式分析的延时。此外,通过集成R语言以及并行化大量的数据挖掘算法,用户可以实时的从Holodesk中数据抽取数据进行数据挖掘和探索。

1.Zeppelin是Apache正在孵化的一个SparkNotebook,在数据可视化方面方面做了很多工作。它对spark-SQL,R,Scala等语言都有支持,代码高亮等。有与Mesos通信的接口。另外,我们team内部对Zeppelin做了些定制来使用它的ssl功能,并保证在我们集群对公网的服务发现。

三是将明细数据下移到开放平台上,基于Hadoop架构实现明细业务查询。

4、某个表的主键 

准实时数据分析平台方案

三、未来展望虽然农业银行近年来在分布式架构上做了一些研究和实践,但仍有许多提升空间。特别是农业银行正在建立两地三中心多活架构,以此为契机,将进一步提升分布式架构在多中心的应用。

上周(7月2日),我们有在CSDNSpark高端微信群通过圆桌的方式讨论了Spark集群资源管理所面临的挑战,四位嘉宾带来了非常精彩的分享。而昨天(7月9日),为了更加深入集群的资源调度与管理,我们邀请了数人科技创始人王璞与数人科技云平台负责人周伟涛为大家就Mesos等主题进行了深入的分享,下面我们就一起回顾分享的内容与超过40分钟的QA讨论。

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