随着IT技术的飞速发展，各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。目前，医疗IT系统收集了大量极具价值的数据，但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。为此，本文拟利用医院现有的历史数据，挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识，并基于这些信息构建专业的临床知识库，提供诊断、处方、用药推荐功能，基于强大的关联推荐能力，极大地提高医疗服务质量，减轻医疗人员的工作强度。

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前些天可以让批处理的配置变得更优雅StreamingPro 支持多输入，多输出配置，现在流式计算也支持相同的配置方式了。另外未来等另外一个项目稳定，会释放出来配合StreamingPro使用，它可以让你很方便的读写HBase,比如可以为HBase 表 添加mapping，类似ES的做法,也可以不用mapping，系统会自动为你创建列(familly:column作为列名)，或者将所有列合并成一个字段让你做处理。

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CarbonData已经发布了1.0版本，变更还是很快的，这个版本已经移除了kettle了，使得部署和使用 变得很简单，而且支持1.6+ ,2.0+等多个Spark版本。StreamingPro可以使得你很简单通过一个命令就能体验Carbondata,并且支持Http/JDBC的访问形态。

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在实际的项目环境中，成熟的技术体系对关系型数据库的依赖远远超过hdfs，而且对大数据运算的结果，实践中也倾向于保存到数据库中，以便进行多种方式的可视化。所以本次实践主要完成spark从mysql中读取和写入数据。

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应用于：对于不同用户创建的表目录，进行文件的下载，程序中执行hadoop cat命令 下载文件到本地，随后通过ftp传至目标服务器，并将hdfs文件目录的修改时间存入mysql中。每次修改前将mysql中记录的数据，与本批次下载的HDFS文件路径修改时间对比，如果改变，则决定是否下载文件：   入口：

1 package edm.

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在这篇简短的指导中，笔者将会简短地回顾一种方法并且用我喜欢的数据集来演示。这不是一个ML库也不是一个Kaggle竞赛的数据集，仅仅是积累了数十年笔者跟踪塑料模型集合产生的数据，如此这般一定会适合传统的标准。

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本文试图实现的需求场景为：以学习Spark知识点为目的，编写Scala利用Spark解析800M的tomcat日志文件，打印一段时间内ERROR级别记录的前10行，统计每分钟的日志记录数，并将统计结果存入mysql数据库中。之前曾用JAVA写过一次同样的处理逻辑，但在学习了Scala之后，真的感觉在计算方面Scala要比JAVA方便的多。没有学习Scala语言的同学速度速度了啊……

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目录 目录 1 1. 前言 1 2. 约定 2 3. 服务端口 2 4. 安装MySQL 2 4.1. 安装MySQL 2 4.

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hive.metastore.urisThrift uri for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.

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