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    以数据为中心的数据安全基础能力建设探索

    企业数据安全治理,除了熟悉法律法规条文,信息采集最小化,服务入口明确隐私协议外,更多的是需要建设内部基础能力,如数据识别、分类分级、数据加密、权限管控等数据安全的基础能力。 本文数据为中心的理念,围绕数据识别、分类分级、基础防护几个方面,结合开源软件做一次梳理和功能演示,希望能帮助有需要的人员对数据安全有个直观的了解。 在数据识别基础上,建立数据资产大盘,实现数据资产风险识别、监测、运营的资产全生命周期管理; 在数据分类分级的基础上,对不同数据资产进行分类、分级,将优势资源投入到关键资产的安全防护上; 在数

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    鱼和熊掌可以兼得,云原生开启“数据库大数据一体化”新时代

    允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上,阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新,正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示,随着数字化转型进程深入推进,企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化,传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加

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    Hadoop Hbase适合存储哪类数据?

    最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据,是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制,而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如,如果某个表 UserTable有10列,但在存储时只有一列有数据,那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。         Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方,ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说,最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ,现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性,你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了,不需要指定它的具体类型:char,varchar,int,tinyint,text等等。         Hbase还有很多特性,比如不支持join查询,但你存储时可以用:parent-child tuple 的方式来变相解决。         由于它是Google BigTable的 Java 实现,你可以参考一下:google bigtable 。         下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子,你也可以从:Hadoop summit 上 获取更多的信息。

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