php多租戶

Ⅰ 大數據專業主要學什麼

1. Java編程技術
Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具。
2.Linux命令
對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制。
3. Hadoop
Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!
4. Hive
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。
5. Avro與Protobuf
Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學習大數據，需掌握其具體用法。
6.ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。
7. HBase
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。
8.phoenix
phoenix是用Java編寫的基於JDBC
API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。
9. Redis
Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，php，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。
10. Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據;同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。
11. SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數據源較簡單的web項目的框架。大數據開發需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。
12.Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現!
13.Scala
Scala是一門多範式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是採用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識!
14.Spark
Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark
RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變數、Spark SQL、Spark
Streaming以及Spark ML等相關知識。
15.Azkaban
Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可用於在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數據的任務調度，大數據開發需掌握Azkaban的相關配置及語法規則。
16.Python與數據分析
Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用於數據採集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。

Ⅱ 工業互聯網的應用技術包括什麼

Ⅲ 目前開發信息管理系統軟體主要會使用哪些開發工具

最近看到一篇報道，是低代碼開發平台廠商天翎發布的渠道合作夥伴招募計劃，裡面提到了幾個關鍵信息：
1、低代碼開發平台發展歷史：在2001年中國加入世貿易開始在中國生根發芽，業務的高速發展與傳統軟體開發模式滯後之間矛盾開始顯現，天翎、起步、普元等少數同行開始了「低代碼開發平台」軟體工具的研發和推廣應用，2019年貿易戰和經濟下行等內外因素綜合作用，一方面企業IT預算大幅壓縮，另一方面業務的迅猛增長和快速變革對信息系統又提出了更高的要求，傳統軟體開發模式開發周期長、開發成本高、企業盈利難等弊端終於開始崩潰，「低代碼開發平台」這種將常用功能控制項組件化、常用業務場景模板化和編程過程可視化的創新思維和領先技術再次迎來了高光時刻！
2、據全球最具權威的IT研究與顧問咨詢公司Gartnere預測，到2024年，65%的應用開發將使用低代碼開發平台進行、全球低碼開發平台市場市值屆時將達到523億美元（約合3668億人民幣），作為全球信息化建設核心區域的中國，毫無疑問將迎來千億級市場！
3、天翎MyApps低代碼開發平台從2003年開始第一個版本的研發到去年年底發布第4代全新產品，技術層面真正微服務，真正容器部署，真正多租戶模式；業務層面有很多OA協同、政務督辦、采購管理、供應鏈管理、BPM平台等不同類型解決方案和實踐案例；交付層面則支持全源碼交付和聯合開發機制，後續對廠商的依賴度很低；
從上述信息來看，低代碼平台已經愈發被it公司和終端企業所接受，也必將成為管理系統軟體開發工具的集大成者！據我自己的觀察，不管是原來專注低代碼平台的廠商還是專注垂直業務系統領域的廠商，都越來越強調自己的低代碼開發技術和能力，因為業務場景變革太快了，客戶需求響應要求太高了，而低代碼平台的存在符合了一個基本規律，即一切管理和信息化解決方案的本質是提升效率！

Ⅳ 大數據技術是學什麼的

大數據需要學什麼？

1. Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的!

2.Linux命令

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

4. Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學習大數據，需掌握其具體用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

7. HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據;同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

11. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數據源較簡單的web項目的框架。大數據開發需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現!

13.Scala

Scala是一門多範式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是採用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識!

14.Spark

Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變數、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。

15.Azkaban

Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可用於在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數據的任務調度，大數據開發需掌握Azkaban的相關配置及語法規則。

16.Python與數據分析

Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用於數據採集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。

Ⅳ thinkphp 支持多租戶嗎

不支持

在雲領域我們常常會聽到一個詞：多租戶。這個詞在不同的語境中有著不同的含義。本文將介紹雲平台中的多租戶的概念以及實現多租戶支持的思路。

什麼是租戶

剛開始接觸這個概念時，你肯定感覺「租戶」這個詞怪怪的。但假設我們換個詞，我相信你立即就有感覺了。這個詞就是「客戶」（這里的客戶指的就是商業上面的客戶）。

一個租戶就是一個客戶，比方我們開發的服務是給 XXX 企業使用的，那該企業就是我們的一個客戶/租戶；假設這個服務是面向互聯網的，那麼使用該服務的每一個互聯網用戶都是一個客戶/租戶。

為什麼須要多租戶支持

開發人員辛辛苦苦開發出一個服務。提供給了個人/企業使用，這樣就完事了么？當然不應該僅僅是這樣。我們開發出一個服務。最好是可以同一時候提供給多個個人/企業使用。並且這些客戶最好是共享同一套服務執行時（Runtime），這樣可以大大減少服務的運維成本：

• 服務執行時假設分開，則運維的成本與客戶數成正比（比方更新部署大量客戶的場景）

• 節省資源（將服務所需資源利用最大化：運維團隊統一、硬體使用）

另外，這樣也能夠減少服務的開發成本：

• 我們僅僅須要考慮怎樣實現單用戶的服務邏輯：業務邏輯相應其全部客戶都是同樣的，不管什麼客戶來使用，程序提供的服務都是一樣的。進一步說，在業務層面我們開發這個服務時理論上不須要考慮多客戶支持，我們僅僅用關注該服務的業務邏輯怎樣實現

• 多客戶的管理功能能夠進行統一：開發人員應該不用考慮客戶管理功能，這部分應該是由雲平台統一提供的

多租戶場景舉例

如果我們要開發的服務是一個博客平台，這個服務是面向互聯網用戶的，每一個互聯網用戶都是我們的客戶（一個用戶就是一個租戶）。

在不支持多租戶的環境中，為了隔離每一個用戶的數據，至少我們在設計資料庫表時會考慮大多數表都存在一個 user_id 欄位。用於CRUD數據時使用該欄位進行用戶隔離。

比方如今的業務是「公布文章」。須要將文章數據保存在 article 表中，在實現時實際上我們關注了兩件事情：

• CRUD：這是業務邏輯實現的一部分

• 用戶隔離：須要增加 user_id。做業務關聯

1 是「純」業務邏輯部分的實現。這是必須實現的；2 則是為了多用戶博客平台而須要考慮的，這並非博客平台本身的業務邏輯。這里假設能得到平台的多租戶支持，就不用考慮第 2 點了。這樣能夠將注意力集中於第 1 點業務邏輯實現上，這是很典型的一個多租戶場景。

多租戶支持

我們能夠這樣理解多租戶支持：

• 從服務提供的角度看。我們開發的一個服務執行時能夠同一時候提供給多個客戶使用。而且客戶之間的數據/狀態是保持隔離的

• 從服務使用的角度看，我和你能夠作為不同的客戶同一時候使用同一個執行的服務，此時我們使用該服務完畢的業務是相互不影響的，就好像我們在使用自己獨享的服務一樣

那麼這個服務就是支持多「客戶」的，即該服務支持多租戶。這里的「服務」能夠是應用，能夠是 SaaS 平台，也能夠是 PaaS 平台。只是按眼下我們熟悉的雲平台看，應用的多租戶支持應該是最常規的。這是由於應用面向的是用戶，這個群體是非常龐大的。

多租戶支持從實現的角度看。「是一種軟體架構技術」，之所以強調它是屬於架構層面是由於要實現它必須在做技術架構時就要將其考慮在內。

一種租戶模型

本文一開始我們提到使用「客戶」來置換「租戶」來理解租戶的含義。再從「商業」這個方面來看的話，我們不難發現租戶事實上就是其雲環境中的商業模式實現的一部分。商業模式是多樣的。這意味著租戶的劃分也是多樣的。這里我們描寫敘述當中一種可能的租戶棧：

• 應用程序是提供給用戶使用的，對於應用來說，用戶就是它的租戶（這一點業界比較統一）

• SaaS 提供的服務是給應用開發商使用的，對於 SaaS 來說，應用開發商就是它的租戶

• PaaS 提供的服務是給應用系統使用的，對於 PaaS 來說。相關應用的組合就是它的租戶

SaaS 和 PaaS 面向的是開發商、系統等非端用戶角色。這一部分通常是由雲平台開發人員決定的（捆綁商業模式）。特別是私有/企業雲平台一般不會考慮形如「在 PaaS 平台上支持執行多個 SaaS 平台」這種場景。所以以下我們很多其它的是環繞「應用對多租戶支持」進行討論。

應用多租戶

應用多租戶的使用場景前面已經介紹過了。如今如果我們是一個雲平台開發人員，為了滿足支持應用支持多租戶的需求，在雲平台中我們須要提供以下幾個支持：

• 租戶管理：CRUD，統計

• 租戶隔離/共享的服務：隊列、緩存、資料庫等

• 租戶隔離的統計：日誌、配額

這些支持能夠分為兩類：

• 租戶的管理：不會直接面向應用的端用戶。面向的是應用的運維。平台應該提供詳細實現

• 租戶數據/狀態的隔離：從請求開始就應該能夠區分這個請求是來自於哪個租戶，請求處理時在調用鏈路上也須要帶上租戶上下文。數據的存取是依照租戶隔離的。調用平台提供的服務時也是租戶隔離的

第 1 點比較easy實現。這是一個業務模型方面的問題，能夠依據業務域來抽象租戶模型，比方企業應用通常是依照「組織機構」來區分租戶的；

第 2 點是一個純技術的需求。須要在平台技術實現上支持按「租戶」的執行時隔離，我們強調的是隔離，由於在實現時我們要達到的目標就是隔離，僅僅只是這里是按租戶（租戶僅僅是一個商業概念，技術層面我們最好能夠將其進行抽象。盡量減小商業模式多樣化對技術架構的沖擊）。我們能夠將租戶映射到一個抽象概念上，這個抽象概念能夠實現我們的隔離需求。