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数据源是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，你可以找到相应的数据库连接。
数据源名称（data source name，DSN）是包含了有关某个特定数据库信息的数据结构，这个信息是开放式数据库连接驱动能够连接到数据库上必需的信息。
DSN存储在注册表或作为一个单独的文本文件，DSN里面包含的信息有名称、目录和数据库驱动器，以及用户ID和密码（根据DSN的类型）。
开发人员为每个数据库创建一个独立的DSN。为了连接到某个数据库，开发人员需要在程序中指定DSN。相反，没有DSN的连接则需要在程序中指定所有必要的信息。
扩展资料：
数据源的数据包：
1、DBCP
DBCP类包位于 /lib/jakarta-commons/commons-dbcp.jar，DBCP是一个依赖 Jakarta commons-pool对象池机制的数据库连接池，所以在类路径下还必须包括/lib/jakarta- commons/commons-pool.jar。
2、C3P0
C3P0是一个开放源代码的JDBC数据源实现项目，它在lib目录中与Hibernate一起发布，实现了JDBC3和JDBC2扩展规范说明的 Connection 和Statement 池。
3、ODBC
ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互连）是微软公司开放服务结构（WOSA，Windows Open Services Architecture）中有关数据库的一个组成部分，它建立了一组规范，并提供了一组对数据库访问的标准API（应用程序编程接口）。
百度百科-数据源
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
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评论列表（4条）
我是空气号的签约作者“书南”！
希望本篇文章《什么是数据源？》能对你有所帮助！
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