Manual close is not allowed over a Spring managed SqlSession

大数据预测是大数据最核心的应用，是它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在，它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单、客

没有人能躲过Microsoft Excel ——你要不就很爱它，要不就是很讨厌它。也许在大学毕业之前，Excel只是考试周才会见几面的朋友，关系仅限脸熟。但当工作进入企业之后，你会发现假如Excel消失一个小时，整个世界就会停止运转!Excel几乎无所不

本文转载自公众号“读芯术”。没有人能躲过Microsoft Excel ——你要不就很爱它，要不就是很讨厌它。也许在大学毕业之前，Excel只是考试周才会见几面的朋友，关系仅限脸熟。但当工作进入企业之后，你会发现假如Excel消失一个小时，整个世界就会停

本文转载自公众号“读芯术”。近几年来，机器学习飞速发展，开展机器学习试验变成小事一桩。然而，把数据科学项目转变成有意义的应用程序却愈加困难。传统的机器学习项目涉及许多不同的技能组合，想同时掌握全部技能，即便不是绝无可能也绝非易事——那些罕见的既能开发优质软

随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带

作为云原生服务网格领域的热门开源项目，Istio 可以为微服务提供无侵入的流量管理、安全通信、服务可见性等服务治理能力。目前越来越多的微服务项目开始考虑将自己的微服务基础设施向 Istio 进行迁移。Istio 对 Kubernetes 具有较强的依赖性

大多数企业都有某种形式的混合云策略。但是，许多策略都是可以快速展现投资回报率的简单项目。诸如备份和长期归档之类的应用程序可以将原有的磁带库和异地租赁保管库替换为AWS Glacier或Google Cloud Coldline之类的云计算冷存储服务，从而

如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL 或 ELT 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中。这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据。ET

企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。

SaaS应用程序不会在孤岛中运行，大多数企业需要将它们的功能与私有云或公共云中管理的其他企业应用程序集成起来。如果跨多个应用程序的工作流程需要集成应用程序，开发团队可以利用SaaS平台的API来触发从一个平台到另一个平台的事件。许多应用程序和服务需要集成时

D3允许你将任意的数据绑定到文档对象模型，然后运用数据驱动转换到文档上。例如，你可以使用D3将一个数组生成一个HTML表格。或者，使用相同的数据来创建一个有平滑过渡和交互的交互式SVG条形图。D3不是一个旨在提供每一个可能想到的功能的单一框架。D3非常快，

欢迎咨询，合作！CDC又称变更数据捕获，开启cdc的源表在插入INSERT、更新UPDATE和删除DELETE活动时会插入数据到日志表中。CDC通过捕获进程将变更数据捕获到变更表中，通过cdc提供的查询函数，我们可以捕获这部分数据。ETL数据仓库技术，它是

20多天后，我们将步入2020年。在即将过去的2019年，人工智能、5G、数字货币等技术不断冲击着传统的数据治理模式，你所在的企业是否同样感受到了冲击？在这些难以言说的痛中间，又有多少是传统数据集成所带来的？大数据时代的到来，不仅意味着数据来源更加广泛，数

上几期介绍了不同的技术和发展历程，本期着重介绍基于API的新一代面向服务框架技术集成技术。由此类技术开发的集成平台，将系统连接、数据集成、业务逻辑全部通过松耦合集成于一体。为系统集成开发者通过统一的规范模式，快速地与各类IT系统，数据库，云计算服务和智能设

　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型DataBase，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP 系统的分析需求为目的。　　数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花

大量原来线下的业务电子化之后，产生了很多的数据，这些数据除了能够支撑业务正常运转，也能够使分析人员针对整个企业的运转情况进行分析。比如，本周与上周相比销量增加还是减少了？哪些供应商提供的商品，成本低、质量好、及时供货、客户比较喜欢？上面这些问题分别涉及 销

　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型DataBase，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP 系统的分析需求为目的。　　数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花

在公司做了几年的数据，跟数据打了不少的交道。对软件的理解，也慢慢的偏向于对数据的流转上，虽然用户体验UI也占据着很大的地位。之前答应过坛子里的朋友，准备写关于写金蝶的系列文章。至今竟没有像样的文字。如今，笔者历经几年，从一个大男孩，变成了美丽女孩的丈夫。为

联机分析处理的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从

1）文件导出和导入：将数据从一个应用程序转移到另一个应用程序的最简单方法是将源数据导出到中转文件中, 并将该文件导入到目标系统中。对于简单的数据，不需要多次重复集成的过程，这是一个合理的方法。如果两个系统中的字段格式不同。用户就不得不在导入前在中转文件中修

什么是数据集成？数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中组合成可信的，有意义，有价值的信息，从而为用户提供全面的数据共享。它是技术和业务流程的组合。数据集成已成为发展数字经济的核心任务。灵长科技自主开发的智能连接和数据集成平台，

创建数据源：步骤1、进入数据集成，点击作业数据源，进入Tab页面。新增数据源，选择消息队列 loghub。步骤3、编辑LogHub数据源中的必填项，包括数据源名称、LogHubEndpoint、Project、AK信息等，并点击 测试连通性。步骤4、直到日

本文实例讲述了Go语言集成mysql驱动、调用数据库、查询数据操作。分享给大家供大家参考，具体如下：。go get -u github.com/go-sql-driver/mysql2、连接数据库基本代码。_"github.com/go-sql-

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP系统的分析需求为目的。从OLAP系统的分析需求和ETL的处理效率两方面来考虑：星

本文介绍了如何实现Apache Trafodion与Apache Kafka的无缝结合。我们展示了Trafodion如何轻松地获取数据，如何结合不同的开源组件，从而使用 Apache Kafka、 Trafodion、 HBase 和Hadoop创建近实时

4.JMS消息集成，也是从前台调用，异步的，适合大数据量的，对实时性要求不高的。

本篇内容为《机器学习实战》第 7 章利用 AdaBoost 元算法提高分类性能程序清单。AdaBoost优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。boosting 方法拥有多个版本，这里将只关注其中一个最流行的版本 AdaBoost

个体与集成集成学习 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统 、基于委员会的学习 等。集成学习先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。例如在二分类问题上精度略高于 50% 的分类器。根据个体学习器的生成方式，目前的

在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上，DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践。单节点和集群水平扩展功能都是由Kafka Conn

引言：2018年7月25日，DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为《从ETL到ELT，AI时代数据集成的问题与解决方案》的分享，本文根据陈肃分享内容整理而成。之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理，之后作为合伙人加

在网上翻查了好久，发现也有不少和我一样的情况，最后 得到原来是 在使用myeclipse工具自动生成 代码产生的副作用吧！而且问题很明显，在写好一个save()方法后，在写一个get()的方法，然后先操作save()，再get()得到的 数据量却 增加了一

需要将数据访问及操作的逻辑封装在一个单独的层次中。通常情况下，大多数企业级应用会使用数据库管理系统作为持久化存储介质。DAO应该被实现为无状态的对象。因此DAO是轻量级的对象，不存在出现线程同步问题的可能性。以DAO构成的数据访问层简化了应用程序在不同程序

如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。ETL是数

企业一直在寻找从数据中缺德商业价值的方法。比如将重点放在分析上，将其作为获得价值的主要来源。而这正是Hadoop的用武之地，因为它不仅能够有效地处理大量数据，而且非常实惠。由于这个原因，预计未来几年Hadoop的使用量还将增加。事实上，根据TDWI进行的一

数据驱动的数字化转型代表了企业业务模式的巨大转变，通过利用数据的力量，它们变得灵活、更具竞争力。在各个行业中，行业领先的企业将利用数据抢占竞争对手市场份额，对趋势和需求作出更快的反应，提供更好的服务，并找到降低成本的效率。元数据驱动的数据管理策略还可以帮助

支持sqlserver 2000-2014所有版本，全兼容，和MYsql 4.x 、MYsql 5.x 、MYsql 6.x版本。来源数据库和目标数据库可以版本不同，比如：来源数据库是sqlserver 2012 目标数据库是mysql 5.5 ，都是可以

11 在同步软件无法同时TCP连接源库和目标库的情况下，灵蜂ETL工具是否提供数据同步解决方案？在源端和目标端分别部署灵蜂ETL工具，在源端或目标端部署FTP服务器。在源端ETL工具中配置数据采集任务并将其发布为webService；在目标端通过http协

本系列共两篇文章，主要探讨如何将Ignite和Spark进行集成。下面简要地回顾一下在第一篇文章中所谈到的内容。Ignite是一个分布式的内存数据库、缓存和处理平台，为事务型、分析型和流式负载而设计，在保证扩展性的前提下提供了内存级的性能。Spark是一个

步骤1 进入数据集成，点击作业数据源，进入Tab页面。新增数据源，选择消息队列 loghub。Endpoint、Project、AK信息等，并点击 测试连通性。步骤1 在左侧tab也中找到临时查询，并右键>新建ODPS SQL节点。步骤4 直

集成模型通过在数据集上训练不同机器学习模型并使每个模型单独进行预测来工作。每个模型都有自己的优点和缺点。通过组合各个模型来帮助隐藏单个模型的弱点。我们将使用三个不同的模型放到我们的投票分类器:k-最近邻，随机森林和逻辑回归。我们将使用Python中的Sci

概述ETL，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。kettle是纯java编写，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清

Oracle发布具有新内置自治功能的下一代Oracle云平台服务。新的服务包括Oracle Mobile Cloud Enterprise，Oracle数据集成平台云和Oracle API平台云。据Oracle称，这些服务旨在降低chatbots开发，数据

数据联邦技术提供了一种为数据提供抽象的数据接口的能力。这些多个数据源组成的虚拟视图可以使数据消费者（应用）不需要知道数据的物理位置、数据结构和保存方式。与其它数据集成技术相比，数据联邦技术的明显优势在于获取数据的方便性和实时性。

MongoDB是一个开源的、面向文档的数据库，其扩展性和灵活性都非常好。MongoDB不是把数据存入表和行，而类似于JSON文档的方式和是以动态模式进行存储。简而言之，MongoDB是一种NoSQL数据存储，主要涉及数据的存储和持久化以及无模式数据的检索。

print df[['读者证号', '读者姓名', '书名', '中图法分类号']] # 选取其中的四列。data.to_csv合并后的csv文件：data.csv. 通过使用pandas的函数merge来进行两个表的左连接，最后得到相应的data.csv

大家知道很多接口测试工具可以实现对接口的测试，如postman、jmeter、fiddler等等，而且使用方便，那么为什么还要写代码实现接口自动化呢？工具虽然方便，但也不足之处：。接口测试本质是对数据的测试，调用接口，输入一些数据，随后，接口返回一些数据。

甲骨文宣布推出具有新内置自治功能的下一代Oracle云平台服务。新的服务包括Oracle Mobile Cloud Enterprise，Oracle数据集成平台云和Oracle API平台云。据甲骨文称，这些服务旨在降低chatbots开发，数据集成，移

最近的一些数据发展趋势推动了传统的批处理抽取 - 转换 - 加载架构发生了巨大的变化：数据平台要在整个企业范围内运行；数据源的类型变得更多；流数据得到了普遍性增长。在 QCon 旧金山 2016 会议上，Neha Narkhede 做了“ETL 已死，而实

Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构，后来Yahoo将Pig捐献给Apache的一个项目，由Apache来负责维护，Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-like语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把