Cloudera数据平台(CDP)私有云基础版是Cloudera数据平台的本地版本。该新产品结合了Cloudera Enterprise Data Hub和Hortonworks Data Platform Enterprise的优点以及整个堆栈中的新功能和增强功能。该统一分发是可扩展和可定制的平台,您可以在其中安全地运行多种类型的工作负载。
Spring Boot 的嵌入式服务器功能是一项方便而强大的功能,它允许你在应用程序中直接运行 Web 服务器,无需将其部署到单独的独立 Web 服务器中。这使得开发、测试和部署 Web 应用程序变得容易,而且它还是轻量级的、易于启动和停止的,易于配置。
数据库设计是指按照特定的目标和需求,规划和创建数据库的过程。在数据库设计中,需要考虑到数据的组织结构、数据的存储方式、数据的关系以及数据的完整性等方面。主要包括以下几个方面:
翻译自 Simplify CI/CD with a General-Purpose Software Catalog 。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程二十一(Spring中国教育管理中心)
本节涵盖 Spring Data 对象映射、对象创建、字段和属性访问、可变性和不变性的基础知识。请注意,本节仅适用于不使用底层数据存储(如 JPA)的对象映射的 Spring Data 模块。此外,请务必查阅特定于存储的部分以获取特定于存储的对象映射,例如索引、自定义列或字段名称等。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程五(Spring中国教育管理中心)
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Solr 的 Spring 数据教程二(Spring中国教育管理中心)
原标题:Spring认证|Spring Data JDBC参考文档(内容来源:Spring中国教育管理中心)
Spring Data 提供了复杂的支持,以透明地跟踪谁创建或更改了实体以及更改发生的时间。要从该功能中受益,您必须为实体类配备审计元数据,这些元数据可以使用注释或通过实现接口来定义。此外,必须通过 Annotation 配置或 XML 配置启用审计以注册所需的基础架构组件。有关配置示例,请参阅特定于商店的部分。
Spring Data 的委托是为数据访问提供熟悉且符合 Spring 的编程模型,同时仍保留着相关数据存储的特殊特征。
JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库,由 Apache TinkerPop 社区开发。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端,并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Neo4j教程四(Spring中国教育管理中心)
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Couchbase教程一(Spring中国教育管理中心)
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储,旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
作者 | Kurt Bittner, Pierre Pureur 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 云应用程序让开发人员很容易就相信资源的位置不再那么重要,只要你需要的资源都在云端,这种观点在很大程度上是对的。 但如果是一个移动应用程序,特别是一个依赖了遗留数据存储中的数据的应用程序,那么资源(包括数据)的位置就会变得非常重要。 由于移动应用程序日益成为人们与软件系统交互的首选方式,因此资源的位置是开发人员必须时刻考虑的东西。 在本系列之前的文章中,我们介绍了最小可行架构(Minimum Via
原标题:Spring认证|使用 Spring Data Repositories(上)
数据库设计是一种系统性的过程,旨在确定和规划数据库系统的结构、组织和存储方式,以满足特定应用需求。它包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段,确保数据库能够有效、高效地存储和管理数据,同时满足数据一致性、完整性和可维护性的要求。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Couchbase教程三(Spring中国教育管理中心)
在不断发展的企业级 Java 应用中,高效的数据集成和持久化对于构建健壮和可扩展的系统至关重要。Jakarta Data 规范有助于进行数据处理。该框架简化了数据集成,支持混合持久化(polyglot persistence),并统一了 Jakarta EE 技术。与不同风格数据库的无缝交互使得开发人员能够专注于核心业务逻辑,并加快应用程序的开发。欢迎加入我们,一起探讨新 Jakarta EE 规范的功能、优势以及在现代企业架构中的实际应用。
使用独立接口将读取数据的操作与更新数据的操作分离。 这可以最大程度地提高性能、可伸缩性和安全性。 通过提高灵活性,让系统随着时间的推移而改进;防止更新命令在域级别引发并冲突。
作者:Divakar Mysore等 来源:DeveloperWorks 摘要:大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件,大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件,包括从各种数据源获取数据的位置,以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方法。如果您已经使用上一篇文章中的问题和提示分析了自己的情况,并
结构化需求分析是软件工程中一种常用的需求分析方法,主要目的是对系统的需求进行详细的分析和明确的描述。它包括行为模型、功能模型和数据模型三个方面,每个模型都从不同的角度描述系统需求。以下是对这三种模型的简要介绍:
原标题:Spring认证|Spring Data JPA 参考文档 一(内容来源:Spring中国教育管理中心)
预计到2025年,全球数据量将增长至180ZB,企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在,并且其功能不断扩展,可以帮助应对这两个挑战。然而,根据独立市场研究公司VansonBourne的研究,无论技术成熟度如何,而且数据仓库通常由专家开发,失败项目的比例仍然高居不下。
在前文中,我从基础代码的角度探讨了如何运用领域驱动设计(DDD)来实现高内聚低耦合的代码。本篇文章将从项目架构的角度,继续探讨三层架构与DDD之间的演化过程,以及DDD如何优化架构的问题。
数据库管理系统就是由互相关联的数据集合和一组用于访问这些数据的程序组成,简称数据库。即,数据库=数据+程序。数据库的目标就是方便、高效、安全的存储、管理数据信息。
摘要:本文将介绍分享关于LighthouseCOS的功能和特点,并分享用户在实践中的体验,因为LighthouseCOS作为一种简单高效的数据存储解决方案,为用户提供了可靠、安全和易用的云端存储服务,值得一用。
在DT时代,互联网,智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以同样令人印象深刻的速度增长。这个时代的挑战似乎是如何对所有这些数据进行分类,组织和存储。
美军JIE(联合信息环境)的目标是实现“三个任意”的愿景——美军作战人员能够用任意设备、在任意时间、在任意地方获取经授权的所需信息,以满足联合作战的需求。
当实体的属性是需要显示的属性的超集时,不需要聚合其他属性。将实体转换为 DTO 不仅是矫枉过正。它会阻碍性能。
首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平台,本文所述DataHub与其无关。
秉持数据驱动战略的数据驱动型组织,正在利用数据,以前所未有的速度开创未来。同时,也面临日益增长的安全、隐私、合规风险。
在当今世界,在开始设计数据库之前,除了关系数据库之外,我们还需要考虑非关系(nosql)数据库。40多年来,SQL(结构化查询语言)数据库一直是主要的数据存储机制。 尽管NoSQL自20世纪60年代以
(8分) 缓存中存储当前的热点数据,Redis为每个KEY值都设置了过期时间,以提高缓存命中率。为了清除非热点数据,Redis选择“定期删除+惰性删除”策略。如果该策略失效,Redis内存使用率会越来越高,一般应采用内存淘汰机制来解决。 请用100字以内的文字简要描述该策略的失效场景,并给出三种内存淘汰机制。
多年来,工程和技术迅速转型,生成和处理了大量需要保护的数据,因为网络攻击和违规的风险很高。为了保护企业数据,组织必须采取主动的数据安全方法,了解保护数据的最佳实践,并使用必要的工具和平台来实现数据安全。
数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
POJO (Plain Ordinary Java Object)简单的Java对象,实际就是普通JavaBeans,是为了避免和EJB混淆所创造的简称。其中有一些属性及其getter、setter方法的类,没有业务逻辑,有时可以作为VO(value-object)或DTO(Data Transfer Object)来使用。不允许有业务方法,也不能携带connection之类的方法,实际就是普通JavaBeans。POJO类中有属性和get、set方法,但是没有业务逻辑。
微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用,Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源,可遗憾的是,国内没有关于它的书籍,更不用说好书了,可能是因为EF版本更新太快,没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了,但用得很肤浅,最近想深入学习,只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版,慢慢啃。首先需要说明的是,我英文不好,只是为了学习EF。把学习的过程写成博客,一是督促自己,二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术,它已经成熟,做为一名.NET开发人员,如果你还没有使用它的话,那感紧开始吧,特别是DDD(领域驱动设计)的爱好者,更应该学习它,因为它是领域模型的绝佳搭档!另外,本书也是一本关于EF的佳作(其实,英文的关于EF的书也就那么几本,中文的目前还没有,只有一些零星的资料,这会让初学者会感觉到混乱,特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分,实体拆分,TPT,TPH,TPC,CodeFirst和DDD的配合等等),就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧,老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方,恳请你指正,以免误导大家。谢谢!由于书中的代码只贴出核心部分,如果你想运行示例代码,可以加入QQ群下载,因为太大,超过博客园的限制,所以这里提供不了下载。要说的就这么多,下面就开始这一段学习过程吧。
Unlimited Capacity:公有云的存储服务具有易扩展的特性,用户可以非常方便的根据其存储容量需求,对其已有的存储服务的容量进行扩展,因此从用户角度来说,公有云的存储服务具有无限容量的特点。
可用选项基于实际存储。但是,必须有一个策略来决定创建什么样的实际查询。下一节将介绍可用的选项。
数据通过一个不可信赖的数据源进入 Web 应用程序。 对于 Persistent(也称为 Stored) XSS,不可信赖的源通常为数据库或其他后端数据存储,而对于Reflected XSS,该源通常为 Web 请求。
本文探讨了 Data Fabric 的内容、原因、方式和人员,包括 Data Fabric 架构、挑战、优势、核心功能、供应商等。
作者 | Jeff Carpenter, InfoWorld 翻译 | Jackyrong 你的微服务架构需要多种数据模型。你是应该选择混合持久化呢还是多模型数据库? 在过去的十年,大规模的分布式系
最近趁着新年假期,抽出时间对未来的安全行业的发展做出了一些总结。期间玉玉师傅的2022年末总结和《内生安全》给我的印象十分深刻。打算写点东西,所以我就接着《萌新学习零信任》继续给大家梳理一下,咋们安服崽以后会面对的新事物和新一代的安全设备。希望对大家有所帮助,让大家在选择学习什么"新"技术的时候有所参考。
需要注意的是,这些缩写词的具体定义可能因项目而异,因此在具体项目中应该根据团队约定和实际需求来使用。
使用只追加存储来记录对数据采取的完整系列操作,而不是仅存储域中数据的当前状态。 该存储可作为记录系统,可用于具体化域对象。 这样一来,无需同步数据模型和业务域,从而简化复杂域中的任务,同时可提高性能、可扩展性和响应能力。 它还可提供事务数据一致性并保留可启用补偿操作的完整审核记录和历史记录。
在数据库世界中,有两种主要的解决方案:SQL和NoSQL(或关系数据库和非关系数据库)。他们俩的构建方式、存储的信息类型以及他们使用的存储方法。
云原生应用开发已经成为当今软件行业的主流趋势。在构建云原生应用时,一个关键概念是"无状态"(stateless)。无状态意味着应用的状态不会被存储在应用实例本身,而是被外部管理。本文将探讨云原生服务无状态特性的实现方法,包括为何要使用无状态服务以及如何设计和部署它们。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云