数百家公司现在已经证明，单一数据泄露可能会造成长期的经济，法律和品牌上的损失。除了数据保护之外，仅仅管理云中的数据是不同的，如果做法不当，成本，复杂性和风险会使一切毁于一旦。
当企业致力于防御来自外部的攻击时，内部的威胁有时也能杀个措手不及，给企业带来重大损失。前不久，链家数据库管理员删库一案最终被判刑7年，当事人因对公司积怨已久，一气之下删除了大量公司财务数据，致使该公司财务系统彻底无法访问，并影响员工的工资发放，公司为恢复数据及重新构建该系统共计花费人民币 18 万元。而两年前的微盟删库事件影响更甚，导致公司服务器故障时间长达8天，超过300家商户受到影响，市值仅一天就蒸发了10个亿。
这篇文章目的是强调，只有当我们付出足够的努力来处理我们将要面对的组织和分布式计算问题时，才能获得微服务并从中受益。在后面的段落中，您将发现我们从真正的微服务中得到了什么，以及它们从我们这里得到了什么。
数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡，会被一种新的Lakehouse架构取代，该架构主要有如下特性
可观测性成本正在飙升，因为企业努力通过高性能和 24/7 可用性来提供最佳客户满意度。
数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略，包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用，以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例，我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据，并确保数据的安全和持久性。
相信所有企业和个人开发者在选用云存储产品时都把数据安全作为重要考量标准。 本文介绍了用户如何使用腾讯云对象存储COS的事前防护、事中监控、事后追溯三个手段来保证自己的数据安全。
元数据（Metadata）是描述数据的数据。元数据按用途不同分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
近年来，围绕着数据管理的诸多讨论已经转向云服务作为一种低费用和高度可扩展的解决方案，可以通过任何互联网的连接访问方面了。然而，当涉及到在云中实施数据保护时，也有一些严重的局限性： 管理文件是企业用户自己的责任。当企业用户发现出现故障问题并告诉云服务供应商“我们把我们的会计文档放在这个文件夹中，现在突然没了”时，这些云服务供应商通常不会有太大的帮助。即使您企业能够百分百的肯定已经将这些文档放置在正确的文件夹了，但您企业可能仍然没有对云服务提供商的任何追索权。恰当的管理您企业的文件，并确保您有备份，是企业用户自
作者：腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。 基于此背景，腾讯云ES推出
在各种数字化的影响下，将企业环境中的各种元数据整合利用至关重要。对于企业来说，选择适合自己的元数据管理工具将能最大化发挥元数据的作用，以协助企业完成在数据方面的战略目标。
近几年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑，我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”，他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到，虽然我们构建了高度可扩展的数据存储，实时计算等等能力，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
HDFS作为分布式文件系统的代表性产品，在大数据学习当中的重要性是不言而喻的，基于Hadoop基础架构，HDFS更是得到了广泛的认可，在大规模离线数据处理上，提供稳固的底层支持。今天的大数据开发技术分享，我们就主要来讲讲HDFS Namenode元数据管理。
OWL 项目负责人在最近的开源峰会上说，一个以多跳网络、物联网和 LoRa 连接为中心的开源项目可以帮助急救和受灾人员在自然灾害之后保持联系。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
《业务架构·应用架构·数据架构实战》读书笔记 什么是数据架构？ 数据架构是通过对齐企业战略得到的数据资产管理蓝图。 具体而言，该蓝图用于指导如何分析数据需求、如何做好响应设计。 数据架构描述企业的： 主要数据类型及其来源； 逻辑数据资产； 物理数据资产； 数据管理资源； 上述所有内容的结构和交互； 数据架构的五大设计内容： 数据类型及其来源 - 例如一个电商企业需要操作日志、生产库、BI 库，这三类数据； 数据模型 - 例如日志模型、进销存模型、BI 星型模型，以及跨业务的主数据模型； 数据存储 - 例如日
企业硬件设备较多，不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台，采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建企业设备监控，数据管理汇总，大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统，实现设备异常状态的及时发现预警，减少故障反应时间。
即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。
如果您阅读过我的文章 —— 微服务中的语义扩散，您可能会识得此标题。本文是那篇文章的一个延续，其目的是强调，只有当我们付出足够的努力来处理我们将要面对的组织和分布式计算问题时，才能拥有微服务并从中受益。在后续段落中，您会看到我们为真正的微服务付出了哪些东西，又从中得到了什么。在这篇文章中，你不会找到任何具体的解决方案，相反地您会看到，关于 “在使用微服务之前需要解决多少个不同而又复杂的问题” 的高级概述。请继续往下阅读！
一、前言 在互联网时代，业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付，数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求，单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中，最痛苦的无非是目录的不统一，配置文件的混乱以及DB主机的不标准，而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化，将以前不符合的标准的主机和实例
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发，联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题，因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书：《华为数据之道》，对企业管理和使用数据做了系统的总结，其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后，摘录部分章节分享给大家，感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型，数据治理是关键，数据的分类管理又是数据治理的核心，本文将通过《华为数据之道》
本文是学习数据安全态势感知运营中心建设桔皮书. 下载地址 http://github5.com/view/471而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
android开发时下很流行，且工资高需求量大。随便大街上看一堆人手里都是拿着android手机，屌丝嘛我也是用android手机的，便宜嘛，不好用了不好看了换个。 android手机类等移动产品数不甚数，android产品百花齐放自然android开发需要就上来了，android开发工程师诚聘待遇高福利好就等你来了。是不是这样的呢？我们就多目前流行的android开发来聊聊，以下纯属个人观点。 app开发： 俗称应用程序开发，如window上的一款应用如Edge（浏览器），在android上就如今日头条，
导读：2017 年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转型目标。
本文是WOT2016互联网运维与开发者大会的现场干货， 新一届主题为WOT2016企业安全技术峰会将在2016年6月24日-25日于北京珠三角JW万豪酒店隆重召开！ 卢学裕的演讲分为小米数据工场的技
在云计算的早期，业界的专家们就对公有云和私有云的优缺点进行了大量的讨论，以帮助企业做出更好的选择。 现在大多数企业已经不再需要从公有云或者私有云中作出选择，企业现在是两者都有的混合云，甚至混合云和多云已经成为常态。 但是想要建立一个真正的混合云，并且要将公有云和私有云环境加以整合，将会给企业带来极大的挑战。Evaluator Group董事总经理兼分析师Camberley Bates表示： “如果最终用户没有考虑到他们正在构建的混合云以及混合云要运行的应用，通常这种情况下企业都会构建失败。” 那么哪
在云计算的早期，业界的专家们就对公有云和私有云的优缺点进行了大量的讨论，以帮助企业做出更好的选择。现在大多数企业不再是需要从公有云或者私有云中作出选择，企业现在是两者都有的混合云，甚至混合云和多云已经
ThoughtWorks 每年都会出品两期技术雷达，这是一份关于技术趋势的报告，由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出，它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到 CTO 的利益相关者提供参考。
作为企业的运维人员，经常会担心公司的服务被黑客攻击了而头疼。一旦被攻击就要为了恢复业务，就需要运维人员保障业务连续，需要从备份中恢复数据。但这种情况对于运维人员来说并不容易，不仅备份恢复时间长、恢复数据不准确等问题，让领导跟业务方都很火大。关键时刻备份系统不给力， IT运维又得背锅了～
导读：本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验，在企业数仓初期建设时多少都会遇到，对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义，推荐收藏。
如今，企业上云已经成为不可阻挡的趋势，云计算这项技术已像水电一般被人们所利用。 毫无疑问，对于那些传统IT技术——企业架构师、系统管理者、测试验收工程师或者网络工程师等开发人员骑身到云计算行业不仅是大
（文末有福利！） 今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
大数据是为了解决复杂的企业优化问题。为了充分利用大数据，我们必须认识到，数据是一个重要的企业资产，因为数据是互联网经济的命脉。今天的组织依靠数据科学可以做出更明智和更有效的决策，通过创新产品和运营效率创造竞争优势。
我之前开发了免费、无广告的聚会小游戏给大家！不需要带桌游实体卡牌，也能在一起玩桌游！也支持线上玩！图片如下。
你准备好面试了吗？呀，需要Hadoop面试题知识！不要慌！这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构
Lakehouse最早由Databricks公司提出，其可作为低成本、直接访问云存储并提供传统DBMS管系统性能和ACID事务、版本、审计、索引、缓存、查询优化的数据管理系统，Lakehouse结合数据湖和数据仓库的优点：包括数据湖的低成本存储和开放数据格式访问，数据仓库强大的管理和优化能力。Delta Lake，Apache Hudi和Apache Iceberg是三种构建Lakehouse的技术。
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2020 年是元数据管理兴起的一年。在 Datakin 你可以看到元数据管理的发展历史。在前人努力的基础上，Datakin 和其它的开源数据血缘以及架构软件，比如 Airflow，Amundsen，Datahub，dbt，Egeria，Great Expectations，Iceberg，Marquez，Pandas，Parquet，Prefect，Spark 和 Superset 宣布开放血缘（Open Lineage）倡议。
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？
Docker是一款开源的容器化平台，它可以让开发者将应用程序以及所有依赖项打包到一个可移植的容器中，然后将其部署到任何Docker环境中。Docker的使用可以带来很多好处，比如提高应用程序的可靠性、可维护性以及可扩展性等。下面我将从多个方面来分享一下我的Docker使用心得。
导读：传媒的数据管治体系，解决了资源使用负载高、不可控的痛点，搭建了数据资产登记和成本运营体系，保障了数据生产长期稳定，为自动化数据治理提供了一个很好的落地方案。全文将围绕以下四部分展开：
0. 下一代的企业数据云 将创建世界领先的下一代数据平台提供商，涵盖多云，内部部署和Edge。该组合为混合云数据管理建立了行业标准，加速了客户采用，社区发展和合作伙伴参与。 我们两家公司的业务具有很强的互补性和战略性。通过将Hortonworks在端到端数据管理方面的投资与Cloudera在数据仓库和机器学习方面的投资结合起来，我们将提供业界首个从Edge到AI的企业数据云。这一愿景将使我们的公司能够在追求数字化转型的过程中推动我们对客户成功的共同承诺。 两个公司希望通过合并，创造出一个年收入达到 7.2 亿美元的新实体，并制定清晰的行业标准，成为下一代数据平台领先者，提供业界第一个企业级数据云，提高公共云的易用性和灵活性 一直以来 Hortonworks 团队投资于实时数据流和数据摄取以支持边缘的物联网使用案例，而 Cloudera 更专注于 AI 和 ML 领域，使数据科学家能够使用极其复杂的工具来自动化机器学习工作流。 Cloudera新的CDP平台会同时支持运行在本地，私有云，以及5个最大的公有云包括Amazon，Microsoft，Google，IBM和Oracle 第一个CDP版本将包含CDH6.x和HDP3.x中的一系列组件，并将专注于运行客户现有的工作负载和数据 两家公司对外正式宣称统一版本会基于最新的HDP3.0+CDH6.0 Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车——Hortonworks、Cloudera和MapR。 昨天我们是 Hortonworks，今天，随着我们合并的正式完成，我们是 Cloudera——现在是全球第二大开源软件公司。”，目前全球第一大开源软件公司仍旧是红帽。 1. 新的趋势 1.1 企业向公有云转变(aws,azure,google cloud) hadoop/spark 只是其一部分 1.2 云存储成本底 对象存储服务(aws s3,axure blob,google 云端存储) 比hadoop/spark 便宜了5倍 1.3 云服务器 以完全不一样的方式解决了同样的问题，运行即席查询 用户按计算时间计费，无需维护操作hadoop/spark集群 1.4 容器,kenernates和机器学习，今天在python/R语言下进行机器学习，容器与kubernates 为分布式计算提供了更加强大灵活的框架 不打算基于hadoop/spark 进行分发心得饿微服务应用程序 2. 产品影像 2.1 毫无疑问 对于一些无论是Cloudera还是Hortonworks都打包的较为通用的的组件，基本可以毫无疑问的确定会包含在统一版本中。具体包括核心的Apache Hadoop项目如MapReduce，HDFS和YARN - 以及Apache Spark，Apache Hive，Apache HBase，Apache Kafka，Apache Solr，Apache Oozie，Apache Pig，Apache Sqoop和Apache Zookeeper。 我们对新兴的对象存储项目Apache Hadoop Ozone的信心略有不足 2.2 存疑的 有一些开源项目目前仅包含在CDH或HDP中，而Cloudera也没有与之专门对标的产品，它们是否能包含在合并版中目前还存疑。比如说Apache Kudu和Apache Impala，这2个最初都是由Cloudera开发的，用于提供列式数据存储和ad hoc的分析，而最近Hortonworks引入了Apache Druid与之对应。 2.3 有争议的 Apache Ambari直接与Cloudera Manager竞争，再比如Cloudera使用Cloudera Navigator来实现数据治理和数据溯源，而Hortonworks则使用Apache Atlas。 Cloudera将清楚地意识到任何关于它想要扼杀开源功能的建议都将被认为是“大棒”，而不是“胡萝卜”，它将不会被Hortonworks客户和Apache软件基金会开发社区所接受。这是我们认为Cloudera如果想要退出开源需要很谨慎的考虑的另一个原因 - 至少在短期内如此 注：“Carrot and stick”(胡萝卜加大棒)
本文由CDA数据分析师小编整理自帆软软件总经理陈炎在2015中国数据分析师行业峰会上的演讲，如需转载请注明出处。 今天，我要跟大家分享的是“管理数据化”。 联想的柳传志先生说过，管理三要素：建班子，
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心，既要保证数据的准确性，存储的安全性，后续的扩展性，以及数据分析的时效性，这是一个很大的挑战。
摘抄一段官网上的介绍，Atlas 是一个可伸缩且功能丰富的数据管理系统，深度集成了 Hadoop 大数据组件。简单理解就是一个跟 Hadoop 关系紧密的，可以用来做元数据管理的一个系统。
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