前段时间整理了DSMM的一系列内容，已经介绍和分享了三个部分，分别为DSMM开篇的总结与交流、数据采集安全、数据传输安全。
当你创建一个 pod/deployment 时，幕后究竟发生了什么？下面将尝试将重要事件串起来：
创新的背后往往会刺激痛苦。这一点在PDD(我们亲切地称为痛处驱动开发)软件开发领域尤为真实。从上世纪80年代以来，我们就都知道如何处理关系型数据——只要把数据放到关系型数据库管理系统(RDBMS)中，就可以使用SQL语句操作数据。然而，在过去几年来，我们的行业采纳NoSQL数据库的趋势在增长，数据不见得都在关系型数据库中存储了。
ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。 DBSync非去重数据 按天分区 由应用通过中间层保留历史数据，默认ODS层不保留历史数据。
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。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
图片储存数据演变史文本文件文本文件是创建在计算机本地目录下的，它可以用来存储我们自己的数据，但是文本文件局限性非常大，包括存储路径、存储内容的格式，都只能在本地计算机中使用，无法跨计算机使用，是第一阶段储存数据的方式软件开发目录规范软件开发目录规范帮助程序员统一了软件开发过程中数据存储的路径，但是任然存在问题，例如不方便实现跨计算机使用，同时储存数据的格式也没有进行统一数据库数据库的出现，解决了程序存储数据路径的统一，同时也规范了数据存储的格式，相比较来说数据库就相当于在线的文档，可以同时很多人进行访问并且
Python爬虫是否合法的问题颇具争议，主要涉及到使用爬虫的目的、操作方式以及是否侵犯了其他人的权益。本文将介绍Python爬虫的合法性问题，并提供一些相关的法律指导和最佳实践。
这是学习笔记的第 2417篇文章 今天和研发团队沟通一个数据存储方案的设计和改造，大体的背景是在数据库中有些id类数据，如果数据类型是int,则存在一定的溢出风险，在程序层面需要提前考虑修改为int64,在MySQL中可以简单理解为bigint. 我们假设这个id字段为uid，如果是用户业务，则很多业务逻辑都是和这个uid强相关的，那么就会存在大量的业务梳理和研发代码的接入，如果底层数据存储的压力和风险过大，则这个事情的改进周期和影响范围就会更难以评估和控制。 所以这个问题从长期来看是未
紧接上篇【rainbowzhou 面试2/101】项目介绍，接下来面试官会开始就你的介绍，进行技术面、技术点、甚至到技术细节的提问，那么相应地就会要求我们对回答的技术面、技术点，对应实现的技术细节，做到胸有成竹或滚瓜烂熟的程度。
MongoDB是一种流行的数据库，可以在不受任何表格schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储，并且可以包含不同类型的数据结构。例如，在同一集合collection 中，我们可以拥有以下两个文档document：
权限使用、代码防护和数据安全是应用安全的三个主要维度。在上篇文章中，我们已经对应用如何调用权限进行了解读，本文将重点介绍代码安全和数据保护。
在过去的业务发展中，由于业务快速扩张，在数据建设的过程中缺乏统一的数据标准，导致数据多样化，如对表字段的命名随意性强，定义混乱；同一英文字段名对应多个中文名，同一业务元素对应多种数据类型和长度等等问题。正是因为长期没有统一的码值、数据字典规范，导致数据整理时间长、链路长，数据分析困难，数据质量差，后续的数据使用的价值和效率都不能最大化。
数字时代最先进的技术之一就是大数据技术。大数据不仅仅是个术语。它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。
1. 云基础设施机制包括哪些主要构件？简要说明这些构件的概念。 逻辑网络边界：将一个网络环境与通信网络的其他部分分割开来，形成一个虚拟网络边界，包含并隔离了一组关于云的IT资源，且这些资源可能是分布式的。 逻辑网络边界通常由提供和控制数据中心连接的网络设备来建立，一般是作为虚拟化IT环境进行部署的。 虚拟服务器：一种模拟物理服务器的虚拟化软件。通过提供独立的虚拟服务器，可以实现多个用户共享一个物理服务器。从映像文件进行虚拟服务器的实例化是一个可以快速且按需完成资源分配过程。 云存储设备：云存储设备（clo
紧接上篇【rainbowzhou 面试3/101】技术提问，上篇从整体到局部，介绍了一下大数据存储以及测试人员如何进行测试的内容；本篇将介绍大数据处理以及处理过程中的测试方法，希望对大家有所帮助。
在系统业务开发的过程中，都会面临这样一个问题：面对业务的快速扩展，很多版本在当时没有时间去全局考虑，导致很多业务数据存储和管理并不规范，例如常见的问题：
据国家市场监督管理总局消息，8月5日，国家标准化管理委员、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部等五个国家部门联合印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》（以下简称《标准指南》）。旨在加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定。
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的逻辑模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 在《政务大数据的概
互联网行业，除了数据量大之外，业务时效性要求也很高，甚至很多是要求实时的。另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线。
在 Java 应用程序开发领域，如何高效简单的处理数据从来都是一个真正的挑战。但是,Spring Data的出现改变了这一现象，使得 Spring 应用程序中的数据任务变得轻而易举。在这篇文章中，我们将深入探讨 Spring Data、它的优点以及如何像专业人士一样使用它
国家发改委、工信部等机构联合印发通知，同意在京津冀、粤港澳大湾区、宁夏等8地启动建立国家算力枢纽节点，并规划10个国家数据中心集群。这标志着全国一体化大数据中心体系设计布局完成，“东数西算”工程正式全面启动。
导读：随着信息化时代的来临，信息呈现出爆炸式的增长。尤其是在移动互联网的推动下，每天大量信息涌入让人们应接不暇，腾讯新闻客户端的出现，就是以帮助用户寻找有用信息而出现。这时，面对海量的数据、繁多的业务，如何处理手中的数据，利用数据赋能是今天会议讨论的重点。
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。知识图谱的构建是一个浩大的工程，从大方面来讲，分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分，也就是上面架构图从下往上走的一个流程，简单来走一下这个流程。
虽然Redis 支持持久化，但是Redis的数据存储全部都是在内存中，成本昂贵。建议根据业务场景只将高频热数据存储到Redis 中，其他低频数据可以使用es、mongoDb等存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小操作速度更快，效率更高。
作者 | 易点天下数据平台团队 近年来数字化搞得如火如荼，越来越多的人意识到数据的重要性。面对爆发式增长的数据，如何让数据有序的存储，快速的查询产生价值是数据仓库考虑的问题，也是 OLAP 引擎主要解决的问题。因此也产生了一批优秀的开源 OLAP 引擎，例如 Kylin、Druid、ClickHouse、StarRocks 等。 易点天下作为一家技术驱动发展的企业国际化智能营销服务公司，公司积极采用大数据和人工智能技术来落地和推动业务的发展。随着公司业务的扩展，数据处理需求日益增多，业务快速迭代和发展的情
本文档为数据集成和互操作思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
作者：互娱iOS预审团队，隶属于互娱研发部品质管理中心，致力于互娱产品的iOS审核前的验收工作。 通过细分将iOS预审工作划为3大块：客户端资源检查、应用内容检查和提审资源检查，接下来我们先从客户端检查开始介绍。 客户端检查的主要目的是通过客户端配置检查来保证客户端符合苹果的开发者规范以及其他更新的要求，包括存储系统、配置文件、网络连接（VPN）、icon检查、私有API检查，提审前的审核会覆盖这几个部分的各个测试点。 1存储系统检查 苹果官方对用户数据存储有严格的规范，以往有很多被拒案例都是关于存储的。因
作者：互娱iOS预审团队，隶属于互娱研发部品质管理中心，致力于互娱产品的iOS审核前的验收工作。 通过细分将iOS预审工作划为3大块：客户端资源检查、应用内容检查和提审资源检查，接下来我们先从客户端检查开始介绍。 客户端检查的主要目的是通过客户端配置检查来保证客户端符合苹果的开发者规范以及其他更新的要求，包括存储系统、配置文件、网络连接（VPN）、icon检查、私有API检查，提审前的审核会覆盖这几个部分的各个测试点。 1 存储系统检查 苹果官方对用户数据存储有严格的规范，以往有很多被拒案例都是关于存储的。
本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求》标准规范征集意见稿进行学习！
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。
自从 Spring Boot 火起来之后，Jpa/Hibernate 这一套技术栈好像使用的人也慢慢变多了，不过还是有一些小伙伴不太清楚这里边的一些概念和具体用法，因此松哥今天就通过一篇短文+视频实战来向大家做个介绍。
什么是持久化(persistence): 持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。 保存数据: 内存中: 掉电之后,数据就没了. 磁盘中: 掉电之后,数据依然存在. 大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。 持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型数据库中，当然也可以存储在磁盘文件、XML数据文件中。 JPA:JavaEE的规范,Java persistence api: Java的持久化API. Hibernate实现了该规范.(xml/注解)
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
数据规范化通过一系列的步骤和规则，将数据库设计得更加合理和有序，以满足数据库的存储和维护需求。
关于作者：我是水大人，资深潜水员，一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手，爱折腾不爱玩，爱总结爱思考的老兵，错了改改了又错的惯犯。
随着云计算、大数据的快速发展，政府越来越意识到网络、数据安全的重要性。相应的法律法规不断完善，这其中包括《网络安全法》、《网络安全等级保护》、《重要数据出境安全评估指南》、《个人信息安全规范、大数据安全标准白皮书》、《大数据服务安全能力要求》等等。作为数据安全的重要组成部分，数据存储安全是安全的基础之一。本文，将描述数据存储加密的主流方案并进行对比，同时针对痛点难点问题进行说明。
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。近年来，随着大数据的应用不断深入，构建企业级数据仓库成为了企业进行精细化运营的一种趋势。
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。
差不多去年的时候，发布了一些旨在支持容器工作负载（container workload）的新文件系统类型。PuzzleFS是Ariel Miculas在2023年Kangrejos聚会上提出的一个新的选手，但它具有一些自己的特点，包括一种新颖的压缩机制和使用Rust编写的实现。
在日常工作中，元数据的管理主要体现在元数据的采集、存储、查询、应用几个方面。原则上应从规范化，到脚本化，到工具化的方向进行建设。
关系模型是Power BI的独特优势，但是，在日常数据分析中，过多的表间关系，会使得数据模型变得非常复杂而且难以分析。
在讲什么是Html5之前得先了解两个组织；WHATWG ：网页超文本技术工作小组（英语：Web Hypertext Application Technology Working Group，缩写为WHATWG），是一个以推动网络 HTML 5 标准为目的而成立的组织。在2004年，由Opera、Mozilla基金会和苹果这些浏览器厂商和一些相关团体形成的一个松散的、非正式的协作组织，这些团体希望发展一些新的技术，从而开发人员可以在互联网上编写并部署应用。 另外一个就是大家熟悉的W3C ：万维网联盟（World Wide Web Consortium，W3C），又称W3C理事会,它主要是为解决web应用中不同平台、技术和开发者带来的不兼容问题，保障Web信息的顺利和完整流通，万维网联盟制定了一系列标准并督促Web应用开发者和内容提供者遵循这些标准。标准的内容包括使用语言的规范，开发中使用的导则和解释引擎的行为等等。W3C也制定了包括XML和CSS等的众多影响深远的标准规范。
Tech 导读 本方案以某金融企业大数据平台建设方案为例，面对企业内部的数据现状提出合理化建议，基于商业版Hadoop数据平台搭建数据仓库系统，实现数据资产的充分利用，结合当时现状推荐国产自主研发商业版Hadoop平台TDH做为基础平台，以下为方案概述。
👉腾小云导读 在系统的开发过程中，很多开发者都为了实现系统的高可用性而发愁。本文从研发规范层面、应用服务层面、存储层面、产品层面、运维部署层面、异常应急层面这六大层面去剖析一个高可用系统的架构设计需要有哪些关键的设计和考虑。希望腾讯的经验方法，能够给广大开发者提供参考。内容较长，您可以收藏后持续阅读。 👉看目录点收藏，随时涨技术 1 高可用系统的架构设计思想 1.1 可用性和高可用概念 1.2 高可用系统设计思想 2 研发规范层面 2.1 方案设计和编码规范 2.2 容量规划
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
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