c语言sscanf函数的用法是什么
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2023-04-30
开源数据平台（开源数据优点）
本篇文章给大家谈谈开源数据平台，以及开源数据优点对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享开源数据平台的知识，其中也会对开源数据优点进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
数据存储方面使用的是mongodb。由于数据统计业务几乎不涉及到事务以及严格的一致性场景，而且mongodb的自动分片功能可以支撑较大的数据量。使用大数据的存储组件的话就太过于重了。因此选用mongodb。
业务逻辑整体基于事件的发布订阅。当收到客户端请求， frontend 会对请求数据进行处理，然后发布响应的事件。 backend 收到事件后进行统计处理。
后台展示基于Vue-Admin-Template开发，本人前端能力基本就是依葫芦画瓢，希望有前端大神来开发后台页面，项目地址: https://github.com/lt90s/goanalytics-web
目前客户端API仅有2个。一个是上报 openApp 打开APP时间，一个是上报 usageTime 一次启动使用时长事件。SDK方面也需要移动端的大神开发，感兴趣的大佬可以一起开发。
下面放一点后台页面的效果图：
GoAnalytics是基于go实现的一个数据统计平台，用于统计移动端的数据指标，比如启动次数、用户增长、活跃用户、留存等指标分析。前端数据展示项目是 goanalytics-web 。目前正在积极开发中，欢迎提交新的需求和pull request。
Go版本需要支持module，本地开发测试
cmd/goanalytics_kafka 和 goanalytics_rmq 是分别基于 kafka 和 rocketmq 的发布订阅功能做的数据发布
和订阅处理，横向扩展能力比 local 高。另外由于 rocketmq 还没有原生基于 go 的客户端（原生客户端正在开发中
2.0.0 road map )，可能会存在问题。
项目结构
├── README.md
├── api
│ ├── authentication 用户认证、管理API
│ ├── middlewares GIN 中间件
│ └── router API route
├── cmd
│ ├── account 生成admin账号命令
│ ├── analytic_local 不依赖消息系统的goanalytics
│ ├── goanalytics_kafka 基于kafak的goanalytics
│ ├── goanalytics_rmq 基于rocketmq的goanalytics
│ └── test_data 生成测试数据命令
├── common
│ └── data.go
├── conf 配置
│ └── conf.go
├── event
│ ├── codec 数据编解码
│ └── pubsub 消息发布订阅
├── go.mod
├── go.sum
├── metric 所有的统计指标在这里实现
│ ├── init.go
│ └── user 用户相关指标的实现
├── schedule
│ └── schedule.go 定时任务调度
├── storage 存储模块
│ ├── counter.go 计数器接口
│ ├── data.go
│ └── mongodb 基于mongodb实现的存储及计数器
└── utils
├── date.go
├── date_test.go
├── errors.go
└── key.go
Github仓库：
官网介绍：
目前官方支持的数据库有SQL Server、Azure SQL 数据库服务器、Azure SQL 数据仓库和pgsql（PostgresSql），其中pgsql是通过插件的方式来实现的。
笔者这里只介绍SQLServer和pgSql的连接和使用，其它的请参考官方文档，文档中详细介绍了各种强大的功能，我这里只是通过截图的方式大致的演示下。下载和安装就不说了，可以到官网下载或者github上下载
安装好后，打开，点击第一个服务器栏
在右侧弹出面板填入你的数据库连接信息，其中上半部分是已经保存的连接，下面是编辑或者添加连接：
其中还有一些高级的配置，暂时用不到
设置好连接后，点击Connect按钮进行连接，连接成功左边服务器列表就会出现，下面截图是我设置好的本地SQL Server和PgSql
选择刚刚创建的数据库
PostgresSql连接需要安装一个PostgresSql扩展，，目前扩展还是技术预览版，但已经可以使用了，记得安装完扩展后重启下工具
后续连接和SQLServer类似就不在介绍了。
这块的功能和SSMS类似
数据导出支持Excel、Json和Xml
你可以根据当前查询的数据来生成各种不同的图表，方便数据专业人员进行数据分析，下面是一些图表的截图，感觉还不错，对专业的数据分析人员还是很有用的
这块功能和Visual Studio Code一样，就不在详细介绍了
扩展安装也是和VSCode类似，但是有些扩展可能需要离线安装，目前扩展还不是丰富，但是已经有很多不错的插件了
主题切换都是延续了VSCode类似的用法，目前扩展中已经有几款比较不错的主题了，你刚刚打开的软件是自带的主题，我上面已经用上了下载好的主题
切换主题也是一样的
笔者只是大致的试用体验了一下，总体来说是非常实用的，跨平台而且功能丰富，界面美观以及不错的数据分析功能，强大的可扩展性（官方提供了自己创建扩展的方法，等应用扩展商店的扩展扩展丰富之后，肯定会让它更加的强大）!
PG有着丰富的数据类型（数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等）和索引类型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 ）。可以存储和计算大多数场景的业务数据开源数据平台，如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息，数据不能丢失且业务逻辑复杂，选择 PostgreSQL 作为数据底层存储，一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性，二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑 。适合各种OLTP和部分OLAP场景。
2），PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。
如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算（LBS地理位置相关业务等O2O场景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。
3），中小型企业快速搭建 数据仓库和数据分析平台（TB级别）
PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力，能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台，为企业运营加分。
4），冷热分离
针对流水类的大表，PG可以使用分区表，线上保留热数据， 历史 数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台，冷热分离。
5），公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品，开箱即用，并提供技术支持。
OLTP：事务处理是PostgreSQL的本行
OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函数，CTE，CUBE等高级分析功能，任意语言写UDF，citus分布式插件
流处理：PipelineDB扩展，Notify-Listen，物化视图，规则系统，灵活的存储过程与函数编写
时序数据：timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引
空间数据：PostGIS扩展（杀手锏），内建的几何类型支持，GiST索引。
搜索索引：全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引
NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL数据库的外部数据包装器
数据仓库：能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW进行ETL
它基于Kubernetes的容器编排和管理能力，整合DevOps工具链、微服务和移动应用框架，来帮助企业实现敏捷化的应用交付和自动化的运营管理，并提供IoT、支付、数据、智能洞察、企业应用市场等业务组件，来帮助企业聚焦于业务，加速数字化转型。 关于开源数据平台和开源数据优点的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 开源数据平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于开源数据优点、开源数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。
本文目录一览：
- 1、开源数据统计平台 -- GoAnalytics
- 2、有哪些值得推荐的开源数据管理系统
- 3、微软开源跨平台的数据（库）管理工具——Azure Data Studio
- 4、PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些？
- 5、八个最佳的数据中心开源挖掘工具？
- 6、有哪些开源的PaaS平台？
开源数据统计平台 -- GoAnalytics
本项目用于移动端的数据统计，项目地址： https://github.com/lt90s/goanalytics 。开源的数据统计countly做的很好，但是基础免费版的功能实在不够看，因此我就决定用go语言来写了这个项目，一来可以在实践中学习go语言，二来也可以开发功能完整的开源平台。该项目正在开发中，欢迎有兴趣的gopher一起参与。数据存储方面使用的是mongodb。由于数据统计业务几乎不涉及到事务以及严格的一致性场景，而且mongodb的自动分片功能可以支撑较大的数据量。使用大数据的存储组件的话就太过于重了。因此选用mongodb。
业务逻辑整体基于事件的发布订阅。当收到客户端请求， frontend 会对请求数据进行处理，然后发布响应的事件。 backend 收到事件后进行统计处理。
后台展示基于Vue-Admin-Template开发，本人前端能力基本就是依葫芦画瓢，希望有前端大神来开发后台页面，项目地址: https://github.com/lt90s/goanalytics-web
目前客户端API仅有2个。一个是上报 openApp 打开APP时间，一个是上报 usageTime 一次启动使用时长事件。SDK方面也需要移动端的大神开发，感兴趣的大佬可以一起开发。
下面放一点后台页面的效果图：
GoAnalytics是基于go实现的一个数据统计平台，用于统计移动端的数据指标，比如启动次数、用户增长、活跃用户、留存等指标分析。前端数据展示项目是 goanalytics-web 。目前正在积极开发中，欢迎提交新的需求和pull request。
Go版本需要支持module，本地开发测试
cmd/goanalytics_kafka 和 goanalytics_rmq 是分别基于 kafka 和 rocketmq 的发布订阅功能做的数据发布
和订阅处理，横向扩展能力比 local 高。另外由于 rocketmq 还没有原生基于 go 的客户端（原生客户端正在开发中
2.0.0 road map )，可能会存在问题。
项目结构
├── README.md
├── api
│ ├── authentication 用户认证、管理API
│ ├── middlewares GIN 中间件
│ └── router API route
├── cmd
│ ├── account 生成admin账号命令
│ ├── analytic_local 不依赖消息系统的goanalytics
│ ├── goanalytics_kafka 基于kafak的goanalytics
│ ├── goanalytics_rmq 基于rocketmq的goanalytics
│ └── test_data 生成测试数据命令
├── common
│ └── data.go
├── conf 配置
│ └── conf.go
├── event
│ ├── codec 数据编解码
│ └── pubsub 消息发布订阅
├── go.mod
├── go.sum
├── metric 所有的统计指标在这里实现
│ ├── init.go
│ └── user 用户相关指标的实现
├── schedule
│ └── schedule.go 定时任务调度
├── storage 存储模块
│ ├── counter.go 计数器接口
│ ├── data.go
│ └── mongodb 基于mongodb实现的存储及计数器
└── utils
├── date.go
├── date_test.go
├── errors.go
└── key.go
有哪些值得推荐的开源数据管理系统
一、Facebook Scribe
贡献者：Facebook
简介：Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。当中央存储系统的网络或者机器出现故障时，scribe会将日志转存到本地或者另一个位置，当中央存储系统恢复后，scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统。其通常与Hadoop结合使用，scribe用于向HDFS中push日志，而Hadoop通过MapReduce作业进行定期处理。
Scribe的系统架构
二、Cloudera Flume
贡献者：Cloudera
简介：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng。由于Flume-ng经过重大重构，与Flume-og有很大不同，使用时请注意区分。
Cloudera Flume构架：
三、logstash
简介：logstash 是一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。你可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理，提供 Web 接口用于查询和统计。他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索），您可以使用它。说到搜索，logstash带有一个web界面，搜索和展示所有日志。
微软开源跨平台的数据（库）管理工具——Azure Data Studio
Azure Data Studio是一种跨平台数据库工具，适用于在Windows，MacOS和Linux上使用Microsoft系列内部部署和云数据平台的数据专业人员。此前已发布预览版名称 SQL Operations Studio 下，Azure Data Studio 提供了与 IntelliSense、 代码段、 源代码管理集成和集成的终端的现代编辑器体验。 它在设计时考虑了数据平台用户，内置了查询结果集和可自定义的仪表板。Github仓库：
官网介绍：
目前官方支持的数据库有SQL Server、Azure SQL 数据库服务器、Azure SQL 数据仓库和pgsql（PostgresSql），其中pgsql是通过插件的方式来实现的。
笔者这里只介绍SQLServer和pgSql的连接和使用，其它的请参考官方文档，文档中详细介绍了各种强大的功能，我这里只是通过截图的方式大致的演示下。下载和安装就不说了，可以到官网下载或者github上下载
安装好后，打开，点击第一个服务器栏
在右侧弹出面板填入你的数据库连接信息，其中上半部分是已经保存的连接，下面是编辑或者添加连接：
其中还有一些高级的配置，暂时用不到
设置好连接后，点击Connect按钮进行连接，连接成功左边服务器列表就会出现，下面截图是我设置好的本地SQL Server和PgSql
选择刚刚创建的数据库
PostgresSql连接需要安装一个PostgresSql扩展，，目前扩展还是技术预览版，但已经可以使用了，记得安装完扩展后重启下工具
后续连接和SQLServer类似就不在介绍了。
这块的功能和SSMS类似
数据导出支持Excel、Json和Xml
你可以根据当前查询的数据来生成各种不同的图表，方便数据专业人员进行数据分析，下面是一些图表的截图，感觉还不错，对专业的数据分析人员还是很有用的
这块功能和Visual Studio Code一样，就不在详细介绍了
扩展安装也是和VSCode类似，但是有些扩展可能需要离线安装，目前扩展还不是丰富，但是已经有很多不错的插件了
主题切换都是延续了VSCode类似的用法，目前扩展中已经有几款比较不错的主题了，你刚刚打开的软件是自带的主题，我上面已经用上了下载好的主题
切换主题也是一样的
笔者只是大致的试用体验了一下，总体来说是非常实用的，跨平台而且功能丰富，界面美观以及不错的数据分析功能，强大的可扩展性（官方提供了自己创建扩展的方法，等应用扩展商店的扩展扩展丰富之后，肯定会让它更加的强大）!
PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些？
1）开源数据平台，PostgreSQL是通用型数据库。PG有着丰富的数据类型（数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等）和索引类型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 ）。可以存储和计算大多数场景的业务数据开源数据平台，如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息，数据不能丢失且业务逻辑复杂，选择 PostgreSQL 作为数据底层存储，一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性，二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑 。适合各种OLTP和部分OLAP场景。
2），PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。
如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算（LBS地理位置相关业务等O2O场景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。
3），中小型企业快速搭建 数据仓库和数据分析平台（TB级别）
PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力，能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台，为企业运营加分。
4），冷热分离
针对流水类的大表，PG可以使用分区表，线上保留热数据， 历史 数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台，冷热分离。
5），公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品，开箱即用，并提供技术支持。
OLTP：事务处理是PostgreSQL的本行
OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函数，CTE，CUBE等高级分析功能，任意语言写UDF，citus分布式插件
流处理：PipelineDB扩展，Notify-Listen，物化视图，规则系统，灵活的存储过程与函数编写
时序数据：timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引
空间数据：PostGIS扩展（杀手锏），内建的几何类型支持，GiST索引。
搜索索引：全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引
NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL数据库的外部数据包装器
数据仓库：能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW进行ETL
八个最佳的数据中心开源挖掘工具？
数据挖掘，又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分-如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征，欺诈检测-识别可能导致在线欺诈的交易模式等。在本文中，昌平电脑培训整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。
1、Weka
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
2、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
3、Orange
Orange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
4、Knime
KNIME(KonstanzInformationMiner)是一个用户友好，智能的，并有丰演的开源的数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探平台。
5、jHepWork
jHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。该程序包括许多工具，可以用来和二维三维的科学图形进行互动。
6、ApacheMahout
ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头，目前只有一个公共发行版。Mahout包含许多实现，包括集群、分类、CP和进化程序。此外，通过使用ApacheHadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。
7、ELKI
ELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用来聚类和找离群点。ELKI是类似于weka的数据挖掘平台，用java编写，有GUI图形界面。可以用来寻找离群点。
有哪些开源的PaaS平台？
近期开源的有一个开源数据平台，Choerodon猪齿鱼开源数据平台，它是基于DevOps敏捷化和自动化的理念思想开发的企业级数字化服务平台开源数据平台，主要包含敏捷管理、开发流水线、应用和部署流水线、微服务开发和运营管理等模块。它基于Kubernetes的容器编排和管理能力，整合DevOps工具链、微服务和移动应用框架，来帮助企业实现敏捷化的应用交付和自动化的运营管理，并提供IoT、支付、数据、智能洞察、企业应用市场等业务组件，来帮助企业聚焦于业务，加速数字化转型。 关于开源数据平台和开源数据优点的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 开源数据平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于开源数据优点、开源数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。
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