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2,Proxool 这是一个Java SQL Driver驱动程序,提供了对你选择的其它类型的驱动程序的连接池封装。可以非常简单的移植到现存的代码中。完全可配置。快速,成熟,健壮。可以透明地为你现存的JDBC驱动程序增加连接池功能。
3,Jakarta DBCP DBCP是一个依赖Jakartacommons-pool对象池机制的数据库连接池.DBCP可以直接的在应用程序中使用。
4, 买球DDConnectionBroker DDConnectionBroker是一个简单,轻量级的数据库连接池。
5,DBPool DBPool是一个高效的易配置的数据库连接池。它除了支持连接池应有的功能之外,还包括了一个对象池使你能够开发一个满足自已需求的数据库连接池。
6,XAPool XAPool是一个XA数据库连接池。它实现了javax.sql.XADataSource并提供了连接池工具。
7,Primrose Primrose是一个Java开发的数据库连接池。当前支持的容器包括Tomcat4&5,Resin3与JBoss3.它同样也有一个独立的版本可以在应用程序中使用而不必运行在容器中。Primrose通过一个web接口来控制SQL处理的追踪,配置,动态池管理。在重负荷的情况下可进行连接请求队列处理。
8,SmartPool SmartPool是一个连接池组件,它模仿应用服务器对象池的特性。SmartPool能够解决一些临界问题如连接泄漏(connection leaks),连接阻塞,打开的JDBC对象如Statements,PreparedStatements等. SmartPool的特性包括支持多个pools,自动关闭相关联的JDBC对象, 在所设定time-outs之后察觉连接泄漏,追踪连接使用情况,强制启用最近最少用到的连接,把SmartPool"包装"成现存的一个pool等。
9,MiniConnectionPoolManager MiniConnectionPoolManager是一个轻量级JDBC数据库连接池。它只需要Java1.5(或更高)并且没有依赖第三方包。
10,BoneCP BoneCP是一个快速,开源的数据库连接池。帮你管理数据连接让你的应用程序能更快速地访问数据库。比C3P0/DBCP连接池快25倍。
11,Druid,但它不仅仅是一个数据库连接池,它还包含一个ProxyDriver,一系列内置的JDBC组件库,一个SQL Parser。
支持所有JDBC兼容的数据库,包括Oracle、MySql、Derby、Postgresql、SQL Server、H2等等。
Druid针对Oracle和MySql做了特别优化,比如Oracle的PS Cache内存占用优化,MySql的ping检测优化。
Druid提供了MySql、Oracle、Postgresql、SQL-92的SQL的完整支持,这是一个手写的高性能SQL Parser,支持Visitor模式,使得分析SQL的抽象语法树很方便。
简单SQL语句用时10微秒以内,复杂SQL用时30微秒。
通过Druid提供的SQL Parser可以在JDBC层拦截SQL做相应处理,比如说分库分表、审计等。Druid防御SQL注入攻击的WallFilter就是通过Druid的SQL Parser分析语义实现的
的结构化存储不同类型、不同维度的数据挖掘需求,批处理,和价值增加,2016年注定是一年的大数据的一个里程碑。
数据应用广泛2017大十大趋势预测
2017年,支持大量的结构化和非结构化数据系统将继续增长。市场需求数据平台,帮助管理人员管理和保护大数据,同时允许最终用户进行数据分析。这些系统将逐渐成熟,在企业内部IT系统运行得更好。
1,数据处理变得更加快速,数据也将更容易使用
将加快Hadoop选项扩展吗
当然,你可以在Hadoop执行机器学习和情感分析,但人们经常问的第一个问题是:交互式SQL(结构化查询语言(SQL),数据库查询和程序设计语言,用于存取数据和查询,更新,和关系数据库管理系统)的速度?SQL相当于业务用户,毕竟,“管”——他们想要使用Hadoop数据得到更快的可重用的BI仪表板(衡量的一种显示业务信息的现状和关键业务指标KPI数据可视化工具) 总统线上娱乐,或者做一些探索性分析。
对速度的需求向用户提供更快和更有效率,数据库如Exasol,MemSQL,或者类似于捻角羚这家商店基于Hadoop,当然,还需要能够快速查询数据的技术。比如SQL -在Hadoop引擎(Apache黑斑羚,蜂巢LLAP,转眼间,凤凰和钻)和联机分析处理(OLAP)-在Hadoop技术(AtScale Jethro数据和Kyvos见解)这样的数据查询加速器将进一步模糊边界的传统数据库和大数据的世界。
2,大数据不再是Hadoop
特殊工具基于Hadoop开发已经过时了
在过去的几年中,大数据浪潮,一些技术以满足Hadoop的需求分析。但是,在一个复杂的、异构的环境企业不再希望只有一个数据源(Hadoop)使用孤立的BI访问点。他们需要的答案被埋在一堆数据来源,从记录系统到云,然后从Hadoop和Hadoop的结构化和非结构化数据来源。(顺便说一句,即使是关系数据库也准备大数据趋势。例如,SQL Server2016最近增加了一个JSON支持)。
2017年,客户将需要分析所有数据。不依赖于数据平台将茁壮成长,专门为Hadoop平台,而不是在应用程序部署平台会放弃吗。Platfora出口的趋势吗。
3、相关组织将使用数据湖(DataLake)实现价值
数据湖就像一座人工修建的水库
数据湖就像一座人工修建的水库。首先你需要建一个大坝()来构建一个集群,然后装满水(数据)。一旦你有一个湖,你将开始使用这些水资源(数据)用于各种目的,如发电、饮酒和各种各样的消遣(预测分析、机器学习、网络安全等。)。
现在,保证数据在数据已经成为一种保留,保留行为。在2017年,这将改变Hadoop的紧缩的商业。组织需要可重复使用数据湖和敏捷,为了获得更快的响应。在确定人员、数据和基础设施投资,企业将更仔细考虑的业务结果。这将促进业务和IT之间的强耦合。自助服务平台分析大型数据资产的工具将获得进一步的认可。
此外,该公司将专注于业务驱动的应用程序,避免数据湖陷入困境。2017年,“建设未来”的企业机构业务驱动的数据应用程序数据。在当今世界达到客户需求分析和操作能力,处理索赔和连接到个人不同的设备。
例如,任何商业网站需要提供实时个性化推荐和价格调查。医疗卫生企业必须处理的有效索赔和分析操作系统是用来防止欺诈的说法 澳门盘。媒体公司需要通过机顶盒提供个性化内容。汽车制造商和汽车共享公司互动操作他们的车辆和司机。实现的情况下需要交付敏捷平台的实现,提供的操作分析和处理,同时在背景分析和前台操作,巩固和提高商业价值。
4、成熟的架构拒绝通用框架
Hadoop不再仅仅是一个批处理数据科学的平台
Hadoop不再仅仅是一个批处理数据科学的平台。它已成为一个特殊的分析和建立专门的效用分析引擎,甚至被用于日常工作报告——传统的操作任务是由数据仓库(大量数据提取和分析工具)来解决它。
2017年,该组织将通过具体例现有混合动力的建筑设计来满足需求。他们将研究许多因素,包括用户角色模型、数据访问频率、速度和程度的聚合等。,然后提交适当的数据的策略。这些现代参考体系结构的需求,他们会以某种方式将最好的自助服务数据准备工具Hadoop核心和终端用户的分析平台,这样可以根据他们的需求。架构的灵活性将最终推动技术选择。
5,大型数据投资是由数据的多样性,而不是大小和速度
Gartner,大数据的定义是“三高”
Gartner,大数据的定义是“三高”:高容量、高速度、高资产类别的信息。随着新的有利的合作伙伴,在最近的一项调查结果显示:尽管强调的三个特征,但其中,碎片是大数据投资已成为主导力量。
随着企业寻求整合多源和关注大数据“长尾”,这一趋势将更加明显。从自由模式JSON的嵌入式数据库(如关系数据库和关系数据库),平面的数据(如Avro、拼花、XML)数据格式正在成倍增长,