php多租户

Ⅰ 大数据专业主要学什么

1. Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
2.Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制。
3. Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
4. Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
5. Avro与Protobuf
Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
6.ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
7. HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
8.phoenix
phoenix是用Java编写的基于JDBC
API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
9. Redis
Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，php，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
10. Flume
Flume是一款高可用、高可靠、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。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
11. SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
12.Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!
13.Scala
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!
14.Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark
RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark
Streaming以及Spark ML等相关知识。
15.Azkaban
Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。
16.Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

Ⅱ 工业互联网的应用技术包括什么

Ⅲ 目前开发信息管理系统软件主要会使用哪些开发工具

最近看到一篇报道，是低代码开发平台厂商天翎发布的渠道合作伙伴招募计划，里面提到了几个关键信息：
1、低代码开发平台发展历史：在2001年中国加入世贸易开始在中国生根发芽，业务的高速发展与传统软件开发模式滞后之间矛盾开始显现，天翎、起步、普元等少数同行开始了“低代码开发平台”软件工具的研发和推广应用，2019年贸易战和经济下行等内外因素综合作用，一方面企业IT预算大幅压缩，另一方面业务的迅猛增长和快速变革对信息系统又提出了更高的要求，传统软件开发模式开发周期长、开发成本高、企业盈利难等弊端终于开始崩溃，“低代码开发平台”这种将常用功能控件组件化、常用业务场景模板化和编程过程可视化的创新思维和领先技术再次迎来了高光时刻！
2、据全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartnere预测，到2024年，65%的应用开发将使用低代码开发平台进行、全球低码开发平台市场市值届时将达到523亿美元（约合3668亿人民币），作为全球信息化建设核心区域的中国，毫无疑问将迎来千亿级市场！
3、天翎MyApps低代码开发平台从2003年开始第一个版本的研发到去年年底发布第4代全新产品，技术层面真正微服务，真正容器部署，真正多租户模式；业务层面有很多OA协同、政务督办、采购管理、供应链管理、BPM平台等不同类型解决方案和实践案例；交付层面则支持全源码交付和联合开发机制，后续对厂商的依赖度很低；
从上述信息来看，低代码平台已经愈发被it公司和终端企业所接受，也必将成为管理系统软件开发工具的集大成者！据我自己的观察，不管是原来专注低代码平台的厂商还是专注垂直业务系统领域的厂商，都越来越强调自己的低代码开发技术和能力，因为业务场景变革太快了，客户需求响应要求太高了，而低代码平台的存在符合了一个基本规律，即一切管理和信息化解决方案的本质是提升效率！

Ⅳ 大数据技术是学什么的

大数据需要学什么？

1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7. HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、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。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!

13.Scala

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

14.Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

15.Azkaban

Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

16.Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

Ⅳ thinkphp 支持多租户吗

不支持

在云领域我们常常会听到一个词：多租户。这个词在不同的语境中有着不同的含义。本文将介绍云平台中的多租户的概念以及实现多租户支持的思路。

什么是租户

刚开始接触这个概念时，你肯定感觉“租户”这个词怪怪的。但假设我们换个词，我相信你立即就有感觉了。这个词就是“客户”（这里的客户指的就是商业上面的客户）。

一个租户就是一个客户，比方我们开发的服务是给 XXX 企业使用的，那该企业就是我们的一个客户/租户；假设这个服务是面向互联网的，那么使用该服务的每一个互联网用户都是一个客户/租户。

为什么须要多租户支持

开发人员辛辛苦苦开发出一个服务。提供给了个人/企业使用，这样就完事了么？当然不应该仅仅是这样。我们开发出一个服务。最好是可以同一时候提供给多个个人/企业使用。并且这些客户最好是共享同一套服务执行时（Runtime），这样可以大大减少服务的运维成本：

• 服务执行时假设分开，则运维的成本与客户数成正比（比方更新部署大量客户的场景）

• 节省资源（将服务所需资源利用最大化：运维团队统一、硬件使用）

另外，这样也能够减少服务的开发成本：

• 我们仅仅须要考虑怎样实现单用户的服务逻辑：业务逻辑相应其全部客户都是同样的，不管什么客户来使用，程序提供的服务都是一样的。进一步说，在业务层面我们开发这个服务时理论上不须要考虑多客户支持，我们仅仅用关注该服务的业务逻辑怎样实现

• 多客户的管理功能能够进行统一：开发人员应该不用考虑客户管理功能，这部分应该是由云平台统一提供的

多租户场景举例

如果我们要开发的服务是一个博客平台，这个服务是面向互联网用户的，每一个互联网用户都是我们的客户（一个用户就是一个租户）。

在不支持多租户的环境中，为了隔离每一个用户的数据，至少我们在设计数据库表时会考虑大多数表都存在一个 user_id 字段。用于CRUD数据时使用该字段进行用户隔离。

比方如今的业务是“公布文章”。须要将文章数据保存在 article 表中，在实现时实际上我们关注了两件事情：

• CRUD：这是业务逻辑实现的一部分

• 用户隔离：须要增加 user_id。做业务关联

1 是“纯”业务逻辑部分的实现。这是必须实现的；2 则是为了多用户博客平台而须要考虑的，这并非博客平台本身的业务逻辑。这里假设能得到平台的多租户支持，就不用考虑第 2 点了。这样能够将注意力集中于第 1 点业务逻辑实现上，这是很典型的一个多租户场景。

多租户支持

我们能够这样理解多租户支持：

• 从服务提供的角度看。我们开发的一个服务执行时能够同一时候提供给多个客户使用。而且客户之间的数据/状态是保持隔离的

• 从服务使用的角度看，我和你能够作为不同的客户同一时候使用同一个执行的服务，此时我们使用该服务完毕的业务是相互不影响的，就好像我们在使用自己独享的服务一样

那么这个服务就是支持多“客户”的，即该服务支持多租户。这里的“服务”能够是应用，能够是 SaaS 平台，也能够是 PaaS 平台。只是按眼下我们熟悉的云平台看，应用的多租户支持应该是最常规的。这是由于应用面向的是用户，这个群体是非常庞大的。

多租户支持从实现的角度看。“是一种软件架构技术”，之所以强调它是属于架构层面是由于要实现它必须在做技术架构时就要将其考虑在内。

一种租户模型

本文一开始我们提到使用“客户”来置换“租户”来理解租户的含义。再从“商业”这个方面来看的话，我们不难发现租户事实上就是其云环境中的商业模式实现的一部分。商业模式是多样的。这意味着租户的划分也是多样的。这里我们描写叙述当中一种可能的租户栈：

• 应用程序是提供给用户使用的，对于应用来说，用户就是它的租户（这一点业界比较统一）

• SaaS 提供的服务是给应用开发商使用的，对于 SaaS 来说，应用开发商就是它的租户

• PaaS 提供的服务是给应用系统使用的，对于 PaaS 来说。相关应用的组合就是它的租户

SaaS 和 PaaS 面向的是开发商、系统等非端用户角色。这一部分通常是由云平台开发人员决定的（捆绑商业模式）。特别是私有/企业云平台一般不会考虑形如“在 PaaS 平台上支持执行多个 SaaS 平台”这种场景。所以以下我们很多其它的是环绕“应用对多租户支持”进行讨论。

应用多租户

应用多租户的使用场景前面已经介绍过了。如今如果我们是一个云平台开发人员，为了满足支持应用支持多租户的需求，在云平台中我们须要提供以下几个支持：

• 租户管理：CRUD，统计

• 租户隔离/共享的服务：队列、缓存、数据库等

• 租户隔离的统计：日志、配额

这些支持能够分为两类：

• 租户的管理：不会直接面向应用的端用户。面向的是应用的运维。平台应该提供详细实现

• 租户数据/状态的隔离：从请求开始就应该能够区分这个请求是来自于哪个租户，请求处理时在调用链路上也须要带上租户上下文。数据的存取是依照租户隔离的。调用平台提供的服务时也是租户隔离的

第 1 点比较easy实现。这是一个业务模型方面的问题，能够依据业务域来抽象租户模型，比方企业应用通常是依照“组织机构”来区分租户的；

第 2 点是一个纯技术的需求。须要在平台技术实现上支持按“租户”的执行时隔离，我们强调的是隔离，由于在实现时我们要达到的目标就是隔离，仅仅只是这里是按租户（租户仅仅是一个商业概念，技术层面我们最好能够将其进行抽象。尽量减小商业模式多样化对技术架构的冲击）。我们能够将租户映射到一个抽象概念上，这个抽象概念能够实现我们的隔离需求。