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Cloudera 大数据平台介绍

它是Hadoop集群的软件分发及管理监控平台,通过它可以快速地部署好一个Hadoop集群,并对集群的节点及服务进行实时监控。 ? CM核心功能分为四模块 一、管理功能 1、批量自动化部署节点:CM提供强大的Hadoop集群部署能力,能够批量地自动化部署节点,安装一个Hadoop集群只需添加需要安装的节点、安装需要的组件和分配角色这三步 四、集成功能 1、安全配置:为了方便Hadoop大数据平台与原有身份认证系统如AD、LDAP等的集成,CM只需在界面上配置即可完成。 3、备份及容灾系统BDR:实现界面化的数据备份与容灾恢复。 4、数据审计:支持对数据的审计和访问 5、安全集成向导:启动Kerberos集成和外部安全认证集成,如支持通过内部数据库和外部服务进行用户认证。

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数据平台数据脱敏介绍

隐私数据脱敏技术 通常在大数据平台中,数据以结构化的格式存储,每个表有诸多行组成,每行数据有诸多列组成。 因此大数据脱敏平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息,而是包括如下几个目标: 数据泄露风险可控。 结合大数据平台的用户认证体系,权限管理体系,以及隐私数据不同保护级别的权限管理体系,实现对隐私数据基于审批的数据访问机制。 大数据脱敏平台的设计方向一般包括静态大数据脱敏平台和动态大数据脱敏平台,所谓静态和动态之分,主要在于脱敏的时机不同。 总结 针对于大数据平台对于数据脱敏的需求,本文分析了数据泄露可能带来的风险,介绍数据脱敏技术的理论基础与实现方式,同时简单分析了大数据平台的隐私数据脱敏技术方向。

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    Apollo的数据开放平台介绍

    前段时间百度自动驾驶事业部杨凡对Apollo数据开放平台进行了介绍介绍内容大纲如下: Apoll能力开放简介 Apoll的“云+端”研发迭代新模式 数据开放平台与训练平台实战 本文的大部分内容转载于微信群的文字交流 自动驾驶大数据部分: ? 自动驾驶数据可以分为四类: 自动驾驶车辆产生的数据首先是原始数据。主要是传感器数据、车辆自身数据、驾驶行为数据等。 Apollo开放资源数据集分为以下三部分: 仿真数据集,包括自动驾驶虚拟场景和实际道路真实场景; 演示数据集,包括车载系统演示数据,标定演示数据,端到端演示数据,自定位模块演示数据; 标注数据集,包括 云端开放平台架构逻辑介绍: ? 我们在自动驾驶的算法开发中,最大的痛点之一就是需要对海量数据集,反复尝试。 平台概览页包含对训练平台整体的介绍

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    深度解析(二):快大数据智能分析平台的监控功能介绍

    在上一篇的文章中已经明确说过DKM作为快发行版DKhadoop的管理平台,它的四功能分别是:管理功能,监控功能,诊断功能和集成功能。 管理功能已经给大家列举了一些做了说明,今天就DKM平台的监控功能再给大家做细致的分享分析。 DKH大数据通用计算平台.jpg DKM 提供了许多监控功能,用于检测集群健康,组件性能以及集群中运行的作业的性能和资源需求。 同时提供了各个作业所使用资源的许多统计,系统管理员可以通过比较相似任务的不同性能数据以及比较查看同一任务中不同执行的性能数据来诊断性能问题或行为问题。 5、日志: 介绍如何访问日志中的各种考虑到你正在查看当前上下文的方式。例如,监控服务时,你可以轻松地点击一个链接,查看相关的特定服务的日志条目,通过相同的用户界面。

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    数据平台的整体架构介绍

    本文不依托于任何一家大厂的平台架构,用通俗的语言介绍一下大数据平台的整体架构。 总体来说,大数据平台可以分为四个部分: 数据采集、数据处理、数据输出和任务调度管理。 ? 数据采集 按照数据源可以分为如下4点: 1. 数据数据 目前比较常用的数据库导入工具有Sqoop和Canal 2. 日志数据 日志是大数据平台重要数据来源之一,应用程序日志一方面记录各种程序执行状况,一方面记录用户的操作轨迹。Flume 是日志收集常用的工具。 3. 除了给用户提供数据,大数据平台还需要在一些后台系统中给运营和决策层提供各种统计数据,这些数据也写入数据库,被相应的后台系统访问。 简单的大数据平台任务调度管理系统其实就是一个类似 Crontab 的定时任务系统,按预设时间启动不同的大数据作业脚本。复杂的大数据平台任务调度还要考虑不同作业之间的依赖关系。

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    数据挖掘10算法详细介绍

    想初步了解下怎样数据挖掘,看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出的十最有影响力的数据挖掘算法 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢? SVM 和 C4.5体上都是优先尝试的二类分类器。 下面要介绍的算法是我最喜欢的算法之一: 4. Apriori 关联算法 它是做什么的? 很好,现在,观测到的数据和未观测到的隐藏数据区别在哪里?观测到的数据就是你看到或者记录的数据。未观测的数据就是遗失的数据数据丢失的原因有很多(没有记录,被忽视了,等等原因)。 第四步:计算其他类时也做类似的计算: 因为0.252于0.01875,Naive Bayes 会把长形,甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢?

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    基础公共数据介绍

    本期推文将介绍综合类公共数据库NCBI、EMBL和IMG。 这些测序平台可以同时对大量的短片段进行测序,由于其结果数据的复杂性以及高通量性,使原有的数据库难以有效存储和管理新的测序结果,而大部分小型实验室自身也不具备管理这些复杂数据的能力。 meta数据为与测序实验及其实验样品相关的数据,例如实验目的、试验设计、测序平台、样本信息等,在SRA中meta数据分为以下层次来存储: ①研究课题(Study):其检索号以前缀DRP、ERP或SRP开头 三数据库的数据而成,目前包含UniProtKB(有Swiss-Prot和TrEMBL两个库)UniRef、UniParc等几个部分。 三核酸数据库(EMBL-Bank/GenBank/DDBJ)中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中,同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。

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    Hadoop数据分析平台实战——160Sqoop介绍离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍

    离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍 Sqoop介绍 Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle ...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 一般情况下,是将数据分析的结果导出到关系型数据库中,供其他部门使用。 Sqoop专门为大数据而设计,可以通过分割数据集来启动多个mapreduce程序来处理每个数据块。 ? image.png Sqoop命令介绍 Sqoop总共有14个命令,包括:codegen,create-hive-table, eval, export, help, import, import-all-tables

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    Hadoop数据分析平台实战——150Flume介绍离线数据分析平台实战——150Flume介绍

    离线数据分析平台实战——150Flume介绍 Nginx介绍 Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器。 image.png Flume介绍 Flume是Apache基金会组织的一个提供的高可用的,高可靠的,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 image.png Source介绍 Source的主要作用是接收客户端发送的数据,并将数据发送到channel中,source和channel之间的关系是多对多关系,不过一般情况下使用一个source 其他对应source类型需要的参数 Channel介绍 Channel的主要作用是提供一个数据传输通道,提供数据传输和数据存储(可选)等功能。 其他对应channel类型需要的参数 Sink介绍 Sink的主要作用是定义数据写出方式,一般情况下sink从channel中获取数据,然后将数据写出到file、hdfs或者网络上。

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    Hadoop数据分析平台实战——190Highcharts介绍离线数据分析平台实战——190Highcharts介绍

    离线数据分析平台实战——190Highcharts介绍 Highcharts介绍 Highcharts 是Highsoft提供的一个用纯JavaScript编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在web网站或是 Highcharts资源文件目录介绍 |-- examples 例子目录 |-- exporting-server 导出服务器目录 |-- gfx 图片资源目录 |-- js 所有 js 文件源码代码(带 .src 的文件为未压缩版源代码) |-- index.htm 例子入口文件 Highcharts介绍 在第三个案例中进行修改,进行辅助线的显示、定制legend(图例)、Tooltip(数据显示框)以及数据输出(中文)。 显示一个饼图,要求显示data2.txt中的浏览器用户数据。 在第5个案例的基础上,要求点击某个浏览器扇形后,在另外一个容器中显示该浏览器具体的用户使用数据,具体数据在data3.txt中。

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    Python开发物联网数据分析平台---介绍

    image.png 数据转换任务 1. 数据提取 每天连接数据库,从数据库中抽取昨天的数据 2. 数据清洗 将数据中报警和异常字段的字符串类型转换为数字型 3. 内存型数据查询 伴随Web程序启动,将数据同时加载到Web程序的内存中,查询速度比传统的磁盘IO快100-1000倍 每个数据接口会检查是否有最新文件,如果有最新数据文件生成,调用接口时会自动将其追加到数据内存中 ,而不是重新加载所有数据。 从而保持运行一次,无需重启,数据更新 支持千万级别数据的即席查询分析 核心分析方法 超过200个数据处理流程。 两种算法:15分钟数据插值算法,以及掉线统计算法 多种分析维度:可以按照日期,时间汇总数据。 在均值汇总上增加中值汇总,中值汇总可以避免因为过高或过低异常值对整个数据集统计结果的影响。

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    2021年数据Hadoop(一):​​​​​​​Hadoop介绍

    Hadoop介绍 Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。 狭义上说,Hadoop指Apache这款开源框架,它的核心组件有: HDFS(分布式文件系统):解决海量数据存储 MAPREDUCE(分布式运算编程框架):解决海量数据计算 YARN(作业调度和集群资源管理的框架 比如: 框架 用途 HDFS 分布式文件系统 MapReduce 分布式运算程序开发框架 ZooKeeper 分布式协调服务基础组件 HIVE 基于HADOOP的分布式数据仓库,提供基于SQL的查询数据操作 FLUME 日志数据采集框架 oozie 工作流调度框架 Sqoop 数据导入导出工具(比如用于mysql和HDFS之间) Impala 基于hive的实时sql查询分析 Mahout 基于mapreduce 本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    标题:DKhadoop大数据处理平台监控数据介绍

    标题:DKhadoop大数据处理平台监控数据介绍 2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。 Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完,关于快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 kill的应用程序 image.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意:(spark 运行任务后才有监控数据

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    Salesforce“冷门”产品,数据管理平台Krux介绍

    Salesforce去年十月份收购了DMP(数据管理平台)初创公司Krux,Salesforce为什么收购Krux,它到底能给Salesforce带来什么样的价值?今天我们就来扒一扒。 但是国外的数据营销公司比国内更正规,他们会用技术手段规避掉用户的敏感信息,并可以让用户决定是否退出,退出后DMP平台将不会继续追踪用户设备的访问记录。 ? 2015年12月,Krux被咨询机构Forrester评为数据管理平台领域的领导者,已有超过200家企业客户。 现在我们通过Krux拓展了这些能力,一个数据管理平台(DMP)的领导者。 Krux通过你的客户的设备,在不同的网络帮助你捕捉和管理包括行为,兴趣等数据。 Krux在大范围内收集数据,并利用机器智能应用于揭示高价值的细分市场信息。一般来讲,越大的市场受众企业会通过像Krux这样的数据管理平台收获越多。

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    JuiceFS 在搜车数据平台的实践

    搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。 在这一生态中,不仅涵盖了搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网,还包括搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司 , 与搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商,以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。 基于这样的生态布局,搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节,进而为整个行业赋能。 说到大数据,对于每个公司都不陌生。 大数据集群现状 搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群,离线计算基于 Hive 和 Spark,实时计算基于 Flink,这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。

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    58数据平台架构演进-图

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    数据中心网络虚拟化 主流平台产品介绍

    为了对数据中心网络虚拟化有个初步的认识,本文将对当前比较主流的几款商业平台进行介绍,包括VMware公司的网络虚拟化技术,IBM公司的Dove及开源的OpenDove平台, NEC公司的virtual-network-platform 1.Vmware公司的网络虚拟化技术 VMware在虚拟化领域的领导地位使得我们必须首先介绍一下他们的网络虚拟化技术NSX。 下面,我们逐一对这些部件进行介绍: 虚拟网络控制器运行在开源的OpenFlow控制Trema之上,其可以进一步分解为配置前端(Configuration Frontend)、后端数据库(Backend VTN Coordinator有两个关键的作用:1)提供VTN的REST API接口,与VTN Manager交互实现用户配置, 2)协调多个odl控制器,使得可以跨越控制器实现一个虚拟网络(VTN) 思科数据通路与其硬件管理平台间的联系是通过虚拟服务数据通路(Virtual Service Datapath,简称vPath)实现的。

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    DKhadoop大数据平台基础框架的简单介绍

    DKhadoop大数据平台基础框架的简单介绍数据作为当下最为热门的事件之一,其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据,那可能会给人一种很新鲜的感觉。 在此之前还是对DKhadoop做一个简单的说明:DKhadoop快大数据平台,由快搜索开发的为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级大数据通用计算平台(写的这么专业 ,肯定是我从快宣传册上搬运过来的啦)。 既然有如此的优势,那么样的大数据平台的基础框架又是如何的呢? (数据中间件是快DKH数据交换层的核心) 3、DKH在原生态的基础上开发,并且保持了开源系统的全部优点,与开源系统100%兼容。

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    数据开发:Spring Cloud 五组件介绍

    Eureka、客服端负载均衡——Netflix Ribbon、断路器——Netflix Hystrix、服务网关——Netflix Zuul、分布式配置——Spring Cloud Config等五组件 ,本篇文章会给大家详细介绍组件的作用以及功能。

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