1、下载驱动。
https://downloads.mysql.com/archives/c-j/
2、替换驱动。
将mysql的驱动包mysql-connector-java-8.0.27.jar放到webapps\webroot\WEB-INF\lib。例如C:\FineReport_11.0\webapps\webroot\WEB-INF\lib。
注意：需要删掉低版本的mysql驱动包。
3、连接mysql数据库。
驱动器：com.mysql.cj.j
一、安装Node.js。
下载地址：https://nodejs.org/en/download/
要检查 Node.js 是否正确安装，请在您的终端输入以下命令：
node -v
npm -v
这两个命令应输出了 Node.js 和 npm 的版本信息。
注意：因为 Electron 将 Node.js 嵌入到其二进制文件中，你应用运行时的 Node.js 版本与你系统中运行的 Node.js 版本无关。
二、创建应用程序
1、创建一个文件夹并初始化
Electron使用 JavaScript，HTML 和 CSS 构建跨平台的桌面应用程序。
1、Web 技术：Electron 基于 Chromium 和 Node.js, 让你可以使用 HTML, CSS 和 JavaScript 构建应用。
2、开源：Electron是一个由OpenJS基金会和一个活跃的贡献者社区管理的开源项目。
3、跨平台：Electron 兼容 Mac、Windows 和 Linux，可以构建出三个平台的应用程序。
官网首页：https://ww
1、解压缩。创建软连接。
tar kafka_2.12-1.1.1.tgz
ln -s kafka_2.12-1.1.1 kafka
2、修改Kafka配置文件。
（1）zookeeper.properties
# 指定Zookeeper 数据目录
dataDir=/home/hadoop/data/zookeeper/zkdata
# 指定Zookeeper 端口号
clientPort=2181
（2）consumer.properties
# 配置
官网：https://www.fanruan.com/
演示环境：http://demo.finereport.com/
企业报表平台：一款简单、高效、智能的报表工具，用以快速搭建的企业级Web报表平台。
全局业务分析：对各业务板块进行主题数据分析，如财务分析、销售分析、生产分析等。
统一数据管理：轻松整合多源数据，形成全局数据视野，实现企业数据化智慧运营。
移动数据分析：快速搭建企业专属的移动数据应用，提升办公效率，让数据找人。
数据大屏：将炫酷的数据大屏发
Hue 是 Cloudera 的大数据 Web 工具。
官方访问网站: http://gethue.com/
GitHub: https://github.com/cloudera/hue
下载地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
演示环境：https://demo.gethue.com/hue/accounts/login?next=/
一、配置JDK
1、解压缩。创建软连接。
tar -zxvf jdk1.8.0_51.tar.gz
ln -s jdk1.8.0_51 jdk
2、配置环境变量。
vi ~/.bashrc
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib
3、使环境变量生效。
source ~/.bashrc
TiDB 作为一款开源分布式 NewSQL 数据库，可以很好的部署和运行在 Intel 架构服务器环境、ARM 架构的服务器环境及主流虚拟化环境，并支持绝大多数的主流硬件网络。作为一款高性能数据库系统，TiDB 支持主流的 Linux 操作系统环境。
与传统的单机数据库相比，TiDB 具有以下优势：
纯分布式架构，拥有良好的扩展性，支持弹性的扩缩容
支持 SQL，对外暴露 MySQL 的网络协议，并兼容大多数 MySQL 的语法，在大多数场景下可以直接替换 MySQL
1、在每台服务器或虚拟机上配置hosts，命令行输入：
vi /etc/hosts
在其中添加所有服务器或虚拟机节点ip和对应的域名，如下图所示：
192.168.20.121 hadoop01
192.168.20.122 hadoop02
192.168.20.123 hadoop03
然后单击Esc键，退出编辑模式，再输入：wq 保存退出。
2、创建密钥文件（每台服务器上都需要执行）。输入完ssh-keygen – rsa后，一直默认Enter即可。
ssh
因为VMware Workstation Pro克隆虚拟机造成网卡地址不一致。
要确保以下4个地方显示的网卡地址保持一致。
虚拟机.vmx配置文件
ifconfig –a
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules
修改步骤如下：
1、确认vmx配置文件的mac地址。
ethernet0.generatedAddress = “00:0
下载地址：https://maven.apache.org/download.cgi
设置 Maven 环境变量。右键 “计算机”，选择 “属性”，之后点击 “高级系统设置”，点击”环境变量”，来设置环境变量，有以下系统变量需要配置：
1、新建系统变量 MAVEN_HOME，变量值：D:\java\apache-maven-3.8.4
2、编辑系统变量 Path，添加变量值：%MAVEN_HOME%\bin;
3、在控制台输入如下命令，如果能看到 Maven 相
如果在创建项目时候，没有“构建一个Maven 项目”的选项。
安装插件 Maven Integration。
插件安装完成之后，出现“构建一个maven项目”。
1、下载安装包 jenkins.msi
前置条件：需要安装JDK8或JDK11。
下载地址：https://www.jenkins.io/download/
2、安装步骤
3、安装完成之后，Jenkins服务无法启动。查看安装目录下的日志文件jenkins.err.log，发现是jdk版本不匹配。
Jenkins requires Java versions [8, 11] but you are running with Java 17
1、当pom.xml的配置改变后，要update一下。“右键工程” =>
Maven => Update Project…
2、maven项目打包。在工程上右键 -> Run as -> Maven install。
数据湖是一个集中式存储库，可存储任意规模结构化和非结构化数据，支持大数据和AI计算。数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心组成部分，帮助用户快速地构建云原生数据湖解决方案。数据湖构建提供湖上元数据统一管理、企业级权限控制，并无缝对接多种计算引擎，打破数据孤岛，洞察业务价值。
1、开源生态构建数据湖
用户已经基于阿里云开源大数据生态系统（E-MapReduce，实时计算Flink，DLA等产品）来构建自己的数据处理分析平台，而在数据量飞速膨胀的
数据湖解决方案以 COS 为数据湖底座，支持多种格式数据海量存储；通过数据湖加速器 GooseFS 无缝对接各类计算和机器学习平台，打破数据孤岛。
多数据源支持：可对接多种数据源，允许存储任意规模的结构化、半结构化、非结构化数据，同时可以按原样存储数据。
计算弹性：通过计算与存储分离，实现计算资源的弹性伸缩，满足客户对计算资源的灵活调度。
成本最优：为集中式存储池，可快速扩展或缩减存储资源，实现存储数据冷热分层，降低大数据分析与机器学习存储成本。
服务集成：无缝支持腾讯云各类计算
数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。企业使用标准SQL、Spark、Flink程序就可轻松完成多数据源的联合计算分析，挖掘和探索数据价值。
防火墙：
CentOS 6.x：iptables
CentOS 7.x：firealld
数据库：
CentOS 6.x默认数据库是：MySQL
CentOS 7.x默认数据库是：MariaDB
时间同步：
CentOS 6.x：ntpdate us.pool.ntp.org
CentOS 7.x：chronyc sources
修改时区：
CentOS 6.x：cp -f /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc
1、点击“取消”，退出虚拟机程序运行。
2、在弹出窗口中找到存放Vmware虚拟机虚拟磁盘文件和配置文件，找到后缀为.lck文件夹。改名或者删除后缀为.lck的文件夹，或者移动其它文件夹暂时存放。
3、重新打开虚拟机就可以正常运行。
Superset是一款开源的现代化企业级BI。它是目前开源的数据分析和可视化工具中比较好用的，功能简单但可以满足我们对数据的基本需求，支持多种数据源，图表类型多，易维护，易进行二次开发。
一、主要功能
1、丰富的数据可视化集。
2、易于使用的界面，用于浏览和可视化数据。
3、创建和共享仪表板。
4、通过SQLAlchemy与大多数说SQL的RDBMS集成。
5、与Druid.io的深度集成。
二、数据库支持
三、效果呈现
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